第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议,通过并颁布了《中华人民共和国数据安全法》,并于2021年9月1日起正式实施,进一步明确数据安全与保障的重要性,长期以来数据泄露问题一直困扰着很多人,手机号码,姓名等个人隐私信息被不良商家利用。
2021年1月18日教育部发布了《关于加强中小学生手机管理工作的通知》,禁止中小学生将手机,智能手表带入学校,进一步净化学校教学环境,但孩子有急事需要联系家长,家长也联系不上孩子,担心孩子安全怎么办?
2019年6月23日,中共中央,国务院联合发布《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》,文件指出学校要积极探索与应用人工智能,大数据等新技术,利用学情精准分析,开展差异化教学和个别化指导,全面提升教育,教学质量。
创敏科技数字安全云平台(简称数安云)应运而生,以区块链为核心,不仅可以保护数据安全以及个人隐私,还可为学生安全事件,数据溯源提供可靠的技术保障,以电子学生证为载体,涵盖RFID,北斗,GPS,4G网络,无线通讯等多项先进技术,提供数据安全,亲情电话,SOS紧急呼叫,电子围栏,零钱管控一体化综合解决方案。
以大数据、人工智能为中心,全场景智能收集各项数据,提供学生安全、管理及学情大数据汇总与分析,为教育部门,学校领导,教师,家长提供可视化大数据展示。不仅可全面了解学生安全定位,电子围栏,紧急事情等,还让管理更加智能化。
结合530万+优质教学资源,860万+优质题库,智能组卷平台,AI自主学习平台及乐教课堂,收集老师教学,学生学习相关数据,通过大数据模型,为教师提供精细化学情分析报告,包括成长曲线,科目报告,薄弱点分析,智能错题本,知识点掌握程度等,将教师原有经验式教学模式转变为基于大数据的精准教学模式,提高学校整体教学质量。
通过AI人工智能技术,帮助学生进行错题练习,自主练习,提高知识点掌握程度,提高考试成绩,数安云平台,教育行业区块链、大数据、AI人工智能运用的开拓者,我们将持之以恒,紧紧围绕数据安全,学生安全,提高教学质量,塑造更安全、更智能、更有效的教育教学环境。
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UniR(Universal Reasoner)是一种创新的推理增强方法,可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发,该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块,无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练(仅更新小型推理模块)、出色的模型间迁移能力(小模型可指导大模型)以及模块组合能力(多个专用模块可通过logits相加组合使用)。在数学推理和翻译测试中,UniR显著超越现有微调方法,展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。
Nebius团队开发了SWE-rebench,一个自动化管道用于从GitHub收集软件工程任务并进行去污染评估。该系统解决了两大挑战:高质量训练数据稀缺和评估基准容易被污染。通过四阶段处理(初步收集、自动安装配置、执行验证和质量评估),SWE-rebench构建了包含超过21,000个Python交互式任务的数据集,并提供持续更新的评估基准。研究发现部分语言模型在传统基准上的表现可能被污染效应夸大,而DeepSeek模型在开源模型中表现最为稳健。
这项研究提出了JQL(发音为"Jackal"),一种通过多语言方法提升大型语言模型预训练数据质量的创新系统。研究团队从拉马尔研究所等机构通过四阶段方法解决了多语言数据筛选的难题:先由人类评估内容教育价值创建基准数据,然后评估大型语言模型作为"评判者"的能力,接着将这些能力提炼到轻量级评估器中,最后应用于大规模数据筛选。实验表明,JQL在35种语言上显著优于现有方法,甚至能泛化到未见过的语言如阿拉伯语和中文,为多语言AI发展提供了高效可靠的数据筛选方案。
浙江大学和西湖大学研究团队开发的Styl3R实现了艺术风格化3D重建的重大突破,能在不到一秒内从少量未标定照片和任意风格图像创建具有多视角一致性的3D艺术场景。通过创新的双分支网络架构将结构建模与外观着色分离,系统不仅保持了原始场景结构,还准确捕捉了参考风格特征。与现有方法相比,Styl3R在处理速度和视觉质量上均显著领先,为创意内容制作开辟了全新可能。