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大型语言模型作为培训强化学习代理的政策老师
最近的研究发现了大语模型（LLM）通过提供高级指令来解决复杂的顺序决策任务的潜力。但是，基于LLM的代理缺乏解决特定目标问题的专业知识，尤其是在实时动态环境中。此外，在实际情况下部署基于LLM的代理可能既昂贵又耗时。另一方面，信息系统学习（RL）的方法是训练专门从事目标任务但经常遭受抽样效率低下和高勘探成本的训练代理。在本文中，我们介绍了一项新颖的框架，该框架通过使用基于LLM的教师代理商的INSTUCTIONS培训较小的专业学生RL代理来解决这些挑战。通过纳入教师代理的指导，学生代理可以将LLM的先验知识提炼成自己的模型。因此，可以对学生代理人进行培训的数据较少。此外，通过对环境反馈的进一步培训，学生代理人超过了其完成目标任务的能力。我们进行了针对挑战的Minigrid和栖息地环境进行的实验，该实验专门为体现的AI研究而设计，以评估我们的框架的有效性。结果清楚地表明，与强基线方法相比，我们的方法取得了卓越的性能。我们的代码可在https://github.com/zjlab-mmi/llm4teach上找到。
任期2024（初级老师主席）
在视觉研究所内的概况，这是世界领导者之一，研究了视力和病理的研究，光子学系正在努力开发技术，这将有助于明天的生物学和诊断特征的工具。“ 3D显微镜”团队包括3个（教师 - ）永久研究人员，自2017年以来已在视力研究所安装。初级教授是一名培训物理学家，在仪器光学，物理光学和显微镜方面具有丰富的经验，将开发高级的研究活动，以开发敏感，特异性且无标记允许3D成像或检测生物学或人造物体。短期或中期，所指的应用将与视力研究所的生物学和临床主题有关。
![老师准备计划[机器人和AI]](/simg/f/f012013ab384255fa55b0b3d3a266b6ef5791ee4.webp)
老师准备计划[机器人和AI]
盲人和视觉障碍发现在街上走路时发现障碍物的困难。该系统旨在通过使用Arduino Uno提供人工视觉和对象检测，实时帮助。我们项目的主要目标是为盲人提供基于声音的帮助。视力障碍的现有设备仅专注于从一个位置到另一个位置的旅行。该设备的目的是帮助视力障碍，此外，与视力者相同。进行了一项简短的研究，以了解与该项目相关的各种问题，该问题涉及为盲人提供智能电子援助，以提供人为的视力和对象
中学物理老师的感知...
需要使用有效的干预措施来教授抽象的幼儿。良好的教学方法是一种将孩子们增长的学习动机，使他们意识到自己的理解，并鼓励他们反思他们学到的知识，如果这种教学是基于相关和可见的培训。这些有效的指示之一是全脑教学（WBT）。参与者是30位中学物理老师。使用百分比分析了意见义。学习能力将在实施这些策略时提高。此方法可有效增强学生在物理学方面的成就。WBI的有效性取得了出色的结果，这对儿童的学习，情感和行为显而易见。在展览和参与展览期间和应用之后，儿童保持行为参与。在干预之前，老师花了很长时间试图管理孩子。关键词：全脑教学策略，感知，全脑教学r ceeived 2024年6月1日； r于2024年6月8日； 2024年6月10日的coction©作者2024。在www.questjournals.org
定量 - 研究员和老师的准备 -
摘要本研究旨在检查入学学生和老师的准备，以融入翻转教室教学法的整合。该研究是使用两组调查问卷来获得受访者反馈的定量方法。学生的问卷包括准备的五个维度：学习者的控制和自我指导的学习，技术自我效能感，课堂上的沟通自我效能感，学习和进行预览的动机。教师的准备就绪分为四个维度：机构支持，技术自我效能，教师信仰和教学策略。研究样本包括380名学生和128位雪兰莪入学学院的教师。使用描述性统计数据来分析收集的数据，并以平均值和标准偏差的形式呈现。研究结果表明，学生和教师对所有方面的准备都在很高。这些发现阐明了入学教育环境中准备水平，并对教育政策和实践产生了影响。关键字：翻转教室，准备，入学，学生，老师
老师，培训师，律师，间谍：生成性AI如何弥合或扩大以工人为中心的福利数字表型
计算技术在工作中的越来越多的集成也看到了数据驱动和算法工具的概念化和开发，旨在改善工人的健康和绩效。但是，研究和实践都揭示了这些工具的有效性和部署的几个差距。与此同时，生成AI的最新进展高高了大型语言模型（LLMS）在处理人类相互作用的自然语言内容方面的巨大功能。本文探讨了LLMS促进以工人为中心的福利评估工具（WATS）的机会。特别是，我们将LLM的特征映射到已知的WAT挑战。我们强调了LLM如何桥接甚至扩大工人中心WAT中的差距。本文旨在激发新的研究方向，重点是赋予工作人员能力并预期将LLM与工作场所技术融合在一起的危害。
与NAO机器人教学：老师 - 用户的态度
摘要：拟议的论文批判性地探讨了数字教育工具对教学过程的含义，而不是通过分析欧洲项目Edurob（2016-2018）中博洛尼亚附近三所学校使用NAO机器人的教师的访谈来探讨对学习过程的含义。该工具的使用被认为受整个社会技术环境（“教室”）的影响，其中包括有关数字人工制品的文化假设。因此，我们的假设是，教师在向学生传播对技术的信念和关注方面发挥了关键作用，尤其是如果不能保证所有教师用户的培训课程。作为缺乏培训的关键后果的一个例子，作者强调了“非专家”教师将NAO机器人用作工作助手的倾向。在这些情况下，教师无意间将可能与预期的技术相去甚远。在这里，机器人的角色范围从增强教育的工具到“艺人”。
模仿大师：探索虚拟AI老师在精细运动技能中的功效
运动技能，尤其是笔迹等精细的运动技能，在学术追求和日常生活中起着至关重要的作用。传统的教授这些技能的方法，尽管有效，但可能会耗时且不一致。随着机器人技术和人工智能等广告技术的兴起，对自动化此类教学过程的兴趣越来越多。在这项研究中，我们研究了一位虚拟AI老师在模拟人工教育技术中进行运动技能的技术的潜力。我们介绍了一个AI教师模型，该模型捕获了人类构造的独特特征。使用辅助学习环境对模仿教师学习者的互动，我们测试了AI模型针对四个指导假设进行了测试，强调了能够证明的学习者表现，提高了技能掌握率，并降低了学习成果的变异性。我们的发现，在合成学习者上得到验证，揭示了所有测试过的假设的重大证明。值得注意的是，我们的模型在不同的学习者和设置中展示了鲁棒性，并展示了对笔迹的适应性。这项研究强调了将模仿和巩固学习模型与机器人技术相结合的潜力，以彻底改变关键运动技能的教学。