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OpenAI API食谱
我相信亨利已经熟练地构建了OpenAI API食谱。，但我知道他可以并且会在我第一次了解这个项目时可以并且会。从亨利和我第一次见面的那一天起，我就认识到他令人印象深刻的技术专长和沟通技巧。因此，我为全球企业（包括汇丰银行）和在线教育平台（包括Coursera）的全球企业网络（包括Coursera）介入了他的专业发展和教育计划。他精通SQL，Python，Spark，Qlik Sense和Tensorflow等工具，再加上他对金融服务，零售和电信中的大数据分析的实践知识，他对AI和机器学习的强调以及他的传播能力的强调，他的交流能力简单地使他成为创建此指南的理想作者。
考虑特许经营行业的许可制度
审查发现，特许经营行业现有的在线教育和咨询资源方法并不理想。虽然该行业的参与者可以获得资源，但这些资源分散在多个领域。可用资源的分散性增加了搜索成本，以至于进入该行业的参与者经常发现很难找到信息或选择不利用所有可用的资源。因此，一些特许人和特许经营人没有所有必要的信息来了解他们在《守则》下的义务、特许经营系统的期望或在特许经营协议中出现争议时可用的支持系统。政府的回应同意 ASBFEO 就这些问题为该行业提供更好的指导，尽管特许经营人和特许人都可以选择是否利用这些资源。
追踪技术如何改变工作
技术的进步对就业构成了巨大挑战。例如，美国的生产率水平从未如此高，但底层 50% 的收入者的收入自 1999 年以来一直停滞不前（见“工作转移”）。大部分货币收益都流向了最顶层的一小部分人。技术不是唯一的原因，但可能是最重要的原因。美国国家科学、工程和医学院 4 月 13 日发布的一份报告详细介绍了信息技术对劳动力的影响 1 。我们担任了报告委员会的联合主席，并在过程中学到了很多东西——包括在未来 10-20 年内，技术将影响几乎所有职业。例如，自动驾驶汽车可以大幅减少对出租车和长途卡车司机的需求，而在线教育可以丰富失业工人的再培训选择。
引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow (2020)：我的老师是机器：了解学生对在线教育中 AI 助教的看法，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2020.1801227
摘要 在线教育需求的增加导致了新技术、机器教师或人工智能 (AI) 教学助理的产生。事实上，AI 教学助理已经在美国少数课程中实施。然而，人们对学生如何看待 AI 教学助理知之甚少。因此，本研究通过在线调查调查了学生对高等教育中 AI 教学助理的看法。主要研究结果表明，感知 AI 教学助理的有用性和感知与 AI 教学助理沟通的难易程度是理解最终采用 AI 教学助理教育的关键。这些发现为 AI 教学助理的采用提供了支持。根据本研究的结果，需要进行更多研究以更好地了解与 AI 教学助理的学习体验相关的细微差别。
以非洲为重点的教育数字化风险评估框架
摘要：疫情导致学校停课后，全球在线教育出现了严重的不平等和差距。为了改善这一状况，我们需要关注教育数字化转型中存在的制约因素和风险。本文探讨和分析了风险领域，将其分为技术基础设施、硬件系统、软件和平台问题，以及更广泛的社会、伦理、政治、认识论和文化问题。系统分析将有助于风险评估，以便更好地制定全球南方国家的政策和规划。本文认为，技术转型需要大量专业知识和社区参与的支持，以确保教育的可持续解决方案。本文还试图为教育发展和技术研究的关键研究议程的更广泛讨论做出贡献。
Acti n 2024中的SDSN网络
在这个关键时刻，SDSN致力于动员知识社区对可持续发展目标和巴黎协议采取行动，通过免费的在线教育赋予社会能力，将科学证据转化为解决方案，并为关键主题和地理优先事项促进基于证据的政策行动。我们的全球专家和从业人员网络正在不懈地努力弥合科学，政策和发展实践之间的差距，并在各个级别的全球，区域，国家和本地的级别上最大化可持续发展目标的成就。为了实现这一愿景，SDSN与包括联合国机构，多边融资机构，私营部门，政府，学术界和民间社会在内的各种合作伙伴合作。一起，我们促进了独立的监控和对可持续发展的责任。
生成式人工智能的未来展望 1. 多模态人工智能的演进
然而，从最近的研发趋势来看，大多数挑战有可能在 2025 年左右得到克服。正在积极探索的方向是，基于大规模语言模型，集成负责语音识别、图像识别、视频分析的多个模块，并在单个AI系统内无缝处理。这样，AI 就可以通过发出指令来自动创建角色设计和动画，例如“制作一条狗追球的短视频”或“生成主角说这些台词的动画”。服务有可能甚至可以处理语音音调和视频编辑将成为现实。使用人工智能自由生成视频和音频的能力可能会彻底改变从电影制作和游戏开发到商业演示、在线教育和个人创意活动等广泛的领域。
迈向人工智能数据驱动型教育
教育平台越来越多地由人工智能驱动。除了提供广泛的课程过滤选项外，个性化的学习材料和教师推荐也在推动当今的研究。虽然准确性在评估这些推荐中起着重要作用，但必须考虑许多因素，包括学习者的保留率、吞吐量、技能提升能力、学习机会的公平性和满意度。这在以学习者为中心和以平台为中心的方法之间造成了紧张关系。我将描述数据驱动推荐和教育理论交叉领域的研究。这包括利用同伴学习中的协作和亲和力的多目标算法、研究学习策略对平台和人员的影响以及自动生成课程序列。本文最后讨论了数据管理系统在实现现代在线教育方面可以发挥的核心作用。
基于喜欢或钦佩的人的人工智能虚拟导师可以提高学习积极性并培养积极的情绪
摘要 —本文介绍了一项有 134 名参与者的研究结果，该研究旨在探索从与人们喜欢或钦佩的人相似的人工智能生成的虚拟教师那里学习的效果。鉴于教师在塑造学习体验方面发挥的重要作用，以及最近对在线教育的需求激增，我们研究了人工智能生成的教师激发学习的潜力。生成人工智能的最新进展使得根据当今、历史或虚构人物的相似性创建虚拟教师变得容易，从而能够根据材料、背景和学生定制视频教师。我们发现，虽然更高的喜欢和钦佩程度不会导致考试成绩提高，但它们可以显著提高学生的学习积极性，培养更积极的情绪，并提高他们对人工智能生成的教师作为有效教师的评价。
3D 打印革命：材料设计和方法的进步
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