Pre-training isn’t bitter enough
理查德·萨顿 (Richard Sutton) 的“惨痛教训”通常被解读为对人工智能系统构建过多人类知识的警告。从长远来看，获胜的方法不是那些最直接编码我们聪明直觉的方法，而是那些可扩展的方法：搜索、学习和其他可以吸收更多计算和数据的通用方法。乍一看，现代基础模型预训练看起来就像是该课程的胜利。我们采用通用架构，将其暴露给海量数据，并以简单的自我监督目标对其进行训练。语言模型预测下一个标记。视觉模型重建遮罩斑块、对齐视图或匹配教师表示。该配方简单且可扩展。但有一个问题。预训练可能会遵循“痛苦的教训”来训练模型，但不会选择模型应该训练的内容。目标仍然是在训练循环之外选择的。我们进行大规模的预训练
Turn Any Lesson or Presentation Into an Interactive Course with iSpring Cloud
您是否只是为了将简单的课程变成可共享的数字课程而感到被海量的应用程序淹没了？这种工具超载的噩梦会占用您宝贵的准备时间，让您感到沮丧，想知道是否有一种更干净的方法来构建交互式课程，而无需兼顾视频编辑器、测验制作者和托管平台。想象一下，有一个解决方案可以让您在几分钟内创建、测验和翻译完整的课程，无需编码，无需设计学位。在本指南中，我详细介绍了 iSpring Cloud 和 iSpring Suite AI 如何将幻灯片、测验、视频和发布结合到一个工作流程中，以便您最终可以专注于教学而不是技术麻烦。您将准确地看到 AI 生成的课程大纲如何快速启动您的内容、AI 驱动的测验创建如何为您提供跨 14
