关于人工智能:好未来斩获NeurIPS2020国际竞赛冠军

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近日,国内人工智能顶级会议 NeurIPS2020(2020 Conference on Neural Information Processing Systems,即神经信息处理系统大会,以下简称“NeurIPS 2020”)颁布比赛问题。

好将来 AI 中台机器学习团队在 NeurIPS 2020“教育挑战”比赛四项单项工作中,荣获一个单项冠军、一个单项亚军及综合评比亚军,向世界展示了中国“AI+ 教育”的前沿摸索。

作为寰球人工智能和机器学习畛域顶级会议之一,NeurIPS 旨在促成神经信息处理系统在生物学、技术、数学和实践方面的钻研交换,备受行业内外注目。本届 NeurIPS 首次举办与教育相干的挑战赛,吸引了来自北京大学、中国科技大学、宾夕法尼亚州立大学等 80 多支业余团队加入。

(NeurIPS 2020 是国内人工智能顶级会议之一)

荣获国内顶级比赛冠军,彰显好将来“AI+ 教育”实力

NeurIPS2020“教育挑战”比赛严密围绕教育中的“诊断性问题”,要求参赛队伍剖析学生在过来两年中的近千道数学选择题作答记录,从而精确预测学生的答案以及哪些问题的作答品质较高,并为每个学生确定一个最能预测其答案的个性化问题序列。

针对赛题,好将来 AI 中台机器学习团队采纳自然语言解决(Natural Language Processing,以下简称“NLP”)中最前沿的预训练语言模型,将赛题转化成自适应学习问题进行预测,无效地利用了学生练习的序列信息,最终在“评估题目品质”工作、“通过极少量题目对新学生进行能力诊断”工作以及综合排名上,别离获得冠军、亚军、亚军的问题。

(好将来 AI 中台机器学习团队获奖邮件)

随着数字技术在教育中的深层次利用,寰球学生对个性化、高质量教育资源的需要日益迫切。作为国内人工智能顶级会议,NeurIPS 2020“教育挑战”比赛在 AI 畛域的成绩钻研,将有可能对寰球数百万学生的个性化教育产生继续、实在的影响。好将来 AI 中台机器学习团队通过长期在 NLP 和数据挖掘畛域的钻研积攒,能更精确地理解学生的学习情况,并给出个性化学习倡议,为数据分析、内容辨认、主动批改等技术在教育场景中的利用打下了良好基础。

加大科研及人才投入,推动“AI+ 教育”落地利用

凭借扎实的技术积攒和对智慧教育的深刻了解,2019 年 8 月,好将来获科技部批准,承建智慧教育国家新一代人工智能凋谢翻新平台,以智慧教育重大需要为牵引,促成行业凋谢共享,助力中小微企业成长。与之同时,好将来不断加强底层科研能力的构建,与清华大学、中科院计算所等 6 所高校院所建设联结实验室或发展联结科研项目,一直加大科技研发和科研学术单干的力度。

同时,好将来一直加大对教育人才的造就,汇聚了少量心怀教育现实、致力于谋求爱和科技让教育更美妙的高精尖科技人才。好将来 AI 团队参加的数十项学术成绩入选 NeurIPS、AAAI、WWW、EMNLP、AIED、NCME 等国内顶级学术会议,并接连斩获世界计算机视觉畛域顶级会议 CVPR-EmotioNet 比赛冠军、世界人机交互与普适计算畛域顶级会议 UbiComp 比赛冠军、中国计算语言学大会 CCL2020 比赛冠军等荣誉。在纽约国内人工智能顶级会议 AAAI 上,好将来 AI 团队胜利组织了首届 AI for Education 学术研讨会,推动“AI+ 教育”畛域的国内学术交流。

在加大科研和人才投入的同时,好将来也在一直将 AI 技术大量利用到实在的教育场景中。近年来,好将来一直获得前沿核心技术冲破,并在语音技术、视觉了解、常识图谱等 AI 能力继续积攒的根底上,实现多项技术的产品化利用,打造了包含 AI 课堂、教学过程评估、书面语表达能力评测、作业拍搜批改等翻新产品解决方案。目前,好将来已摸索造成了笼罩“教、学、测、练、评”各教学环节的 100 余项 AI 能力、10 余项教育场景利用 AI 解决方案。

例如,好将来自主研发的“中英文书面语表达能力评测解决方案”,基于业内当先的幼儿语音辨认技术和多维度书面语表白评测算法,从流畅度、情感、内容相关度、语意逻辑、语言使用等维度输入评测报告,不仅广泛应用于好将来旗下学而思培优、学而思网校等品牌,也凋谢给行业其余的教育从业者。好将来旗下拍照搜题软件题拍拍,以“题目搜不到,老师收费答”为外围性能,领有弱小的 AI 技术及海量优质题库,一键拍照即可疾速取得解题思路和具体的步骤剖析,并继续推出更智能的 AI 性能。

接连荣获国内权威比赛大奖,标记着国内学术界对好将来科研实力的认可,也凸显出好将来 AI 技术在教育场景地中的实用价值。将来,好将来将持续推动教育科技领域的深入研究,并基于智慧教育国家新一代人工智能凋谢翻新平台,为教育从业者提供全场景、全过程、全周期的技术及服务反对,为孩子们提供更加偏心、更有品质的教育体验。

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