2014年12月22日,中國(guó)領(lǐng)先的教育科技企業(yè)好未來(lái)(紐約證券交易所:XRS)宣布已經(jīng)向中國(guó)科學(xué)技術(shù)及教育互聯(lián)網(wǎng)公司果殼互動(dòng)注資1500萬(wàn)美元現(xiàn)金,購(gòu)得其少數(shù)股東權(quán)益。
好未來(lái)聯(lián)合創(chuàng)始人、好未來(lái)集團(tuán)投資事業(yè)部總經(jīng)理劉亞超表示:“注資果殼網(wǎng)是好未來(lái)實(shí)現(xiàn)‘科技驅(qū)動(dòng)教育進(jìn)步’的又一重要舉措。一直以來(lái),好未來(lái)堅(jiān)持“科技驅(qū)動(dòng)”的發(fā)展方向,致力于用科技、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等最新技術(shù)改造學(xué)習(xí)模式. 本次與果殼網(wǎng)合作,好未來(lái)將借助果殼MOOC學(xué)院平臺(tái)鏈接中國(guó)和世界的優(yōu)質(zhì)教育資源,最終加速對(duì)旗下在線(xiàn)教育業(yè)務(wù)的拓展創(chuàng)新,這與之前我們投資鯊魚(yú)公園科技課程,以及投資Minerva這個(gè)教育革命的創(chuàng)新性大學(xué)的邏輯一致。
此外,在業(yè)務(wù)領(lǐng)域,果殼網(wǎng)集合了以大學(xué)生為主的科技愛(ài)好者,可以與學(xué)而思中小學(xué)數(shù)理化業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)年齡層互補(bǔ),幫助好未來(lái)完善更高層級(jí)的教育領(lǐng)域。因此,注資果殼網(wǎng)對(duì)我們來(lái)說(shuō)是面向未來(lái)打造全新教育模式、進(jìn)一步擴(kuò)展中小學(xué)以外潛在客戶(hù)群體的極好機(jī)遇。”果殼互動(dòng)成立于2010年,旗下產(chǎn)品果殼網(wǎng)(guokr.com)現(xiàn)已成長(zhǎng)為中國(guó)頂級(jí)的科學(xué)技術(shù)互聯(lián)網(wǎng)社區(qū),致力于以淺顯易懂、貼近生活的語(yǔ)言與媒介形式傳播科學(xué)概念,并吸引廣大用戶(hù)在社區(qū)中產(chǎn)生內(nèi)容。果殼網(wǎng)內(nèi)的熱門(mén)話(huà)題涵蓋科學(xué)技術(shù)、生活健康等領(lǐng)域,目前每月吸引到2500萬(wàn)獨(dú)立用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)其網(wǎng)頁(yè)和移動(dòng)端產(chǎn)品,主要受眾為對(duì)知識(shí)和學(xué)習(xí)感興趣的在校高中生、大學(xué)生以及職場(chǎng)新鮮人。
2013年,果殼互動(dòng)創(chuàng)建全新在線(xiàn)學(xué)習(xí)社區(qū)MOOC學(xué)院(mooc.guokr.com),目標(biāo)為“發(fā)現(xiàn)全球在線(xiàn)好課”。MOOC學(xué)院與全球多個(gè)開(kāi)放式教育項(xiàng)目合作,包括為全球頂級(jí)大學(xué)提供大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放課程(MOOC)制作和托管服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)國(guó)際教育平臺(tái)Coursera,建立長(zhǎng)期戰(zhàn)略級(jí)合作,成為全球在線(xiàn)教育內(nèi)容的中文用戶(hù)入口。. MOOC學(xué)院為中文用戶(hù)發(fā)現(xiàn)、對(duì)接世界范圍內(nèi)的在線(xiàn)教育內(nèi)容服務(wù),并提供打通各學(xué)習(xí)平臺(tái)的筆記分享、交流討論的社區(qū)。日前,果殼互動(dòng)的 MOOC學(xué)院至今吸引注冊(cè)用戶(hù)已達(dá)80萬(wàn),成為華語(yǔ)地區(qū)最大的MOOC學(xué)習(xí)者社區(qū)。
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浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)提出動(dòng)態(tài)專(zhuān)家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問(wèn)題靈活調(diào)整內(nèi)部專(zhuān)家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準(zhǔn)確率,且不增加計(jì)算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類(lèi)型問(wèn)題偏愛(ài)不同專(zhuān)家配置,為AI推理優(yōu)化開(kāi)辟新路徑。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)提出SIRI方法,通過(guò)"壓縮-擴(kuò)張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話(huà)多且準(zhǔn)確率低"的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)顯示,該方法在數(shù)學(xué)競(jìng)賽題上將模型準(zhǔn)確率提升43.2%的同時(shí),輸出長(zhǎng)度減少46.9%,真正實(shí)現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實(shí)現(xiàn)AI視頻實(shí)時(shí)流式生成的重大突破。該技術(shù)通過(guò)滾動(dòng)窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點(diǎn)機(jī)制和高效訓(xùn)練算法三項(xiàng)創(chuàng)新,解決了長(zhǎng)視頻生成中的錯(cuò)誤累積問(wèn)題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標(biāo)從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開(kāi)辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),通過(guò)讓AI模型學(xué)習(xí)解決幾何問(wèn)題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個(gè)幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練多個(gè)AI模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個(gè)空間智能測(cè)試基準(zhǔn)上都帶來(lái)顯著提升,其中最佳模型達(dá)到49.6%準(zhǔn)確率,超越此前最好成績(jī)。這項(xiàng)研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識(shí)對(duì)培養(yǎng)AI空間智能的重要價(jià)值。