Большие языковые модели и Математика

Решение математических задач пока оставалось довольно непростой задачей для больших языковых моделей (типа GPT ) вызывая немало галлюцинаций и ошибок.

Некоторые LLM (типа китайского Qwen) создавались прицельно для такого плана задач), но в основном разработчики решений шли по принципу "объяснение принципа" + наборы стандартных алгоритмов решения.

И надо сказать в этом направлении они достигли неплохих успехов. Вот несколько решений на основе ИИ для математики, которые вы можете опробовать:


1️⃣ Mathos ai — Математика любой сложности

Сервис для математических вычислений с кучей полезных плюшек.

Например: можно задать любой вопрос и получить объяснение в мельчайших подробностях в том числе на русском языке.

Решит за вас примеры, посчитает матрицы и ответит на вопросы. В платной версии есть голосовое объяснение темы, а также решение по фото.

Школьникам и студентам станет отличной заменой старому Photomath

Пробуем здесь


2️⃣ QWEN 2 math - LLM для математики

Одна из лучших нейросетей для математических подсчётов!

Qwen2-Math вышла совсем недавно. В неё можно загружать задачи картинками, рисовать их или же прописывать текстом

Пробуем тут


3️⃣ MATH GPT

MathGPT способна решить любую математическую задачу

ИИ может решать задачи даже с камер! Достаточно просто скинуть фотографию. И кстати, она полностью бесплатная

Пробуем тут


💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования

Новый рывок в нейрогенерации видео от китайских товарищей

Гонка нейро-сервисов продолжается, сервисы регулярно обновляются и вот Компания Shengshu из Китая представила обновление своего генератора видео - Vidu 1.5

Эта модель уже умела делать видео из промпта, видео из начальной и конечной картинки, а сейчас представила принципиально новый подод - научилась создавать анимации с помощью технологий мультимодальных ИИ (Multi-Entity Consistency)

Вы предлагаете два референсных изображения и ИИ бесшовно объединяет их в видео. Причем одним из референсов может быть конкретный человек.

Я сделал для примера анимацию своего "путешествия в Сингапур" :) и процесса разработки мною ИИ приложений :))

С её помощью пользователи могут объединять людей, объекты и окружающую среду в единую, согласованную композицию, что выводит реалистичность создаваемых видеороликов на новый уровень.

Full HD разрешение и более плавная картинка

Попробовать ☄️ЗДЕСЬ☄️

На бесплатном аккаунте дается целых 80 кредитов. С учетом того что на одно видео тратится всего 4 кредита это совсем не плохо. Жаль видео такие короткие.

В образовании это даст педагогам новые возможности подготовки собственного обучающего контента а также позволит включить нейрогенерацию видео в проектную деятельность со школьниками.

⁉️ А как бы вы использовали подобную нейросеть в своей образовательной деятельности?

💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования

Как отличить тексты, созданные ИИ? Поиск решения

ИИ, создающий тексты в рамках образовательного процесса стал главным "пугалом" современных вузов.

Он наглядно подсветил проблему: тексты предоставляемые учащимися в качестве подтверждения достижения образовательных результатов не говорят об их способности к "деятельности" и в рамках компетентностного подхода являются недостаточным подтверждением "гарантированных знаний".

Вузы в Юго-восточной азии постепнно переходят на праксис и формативное оценивание, деятельностные практики с индустриальными партнерами. А россиские вузы в большинстве своем ищут средства "выведения на чистую. Воду" ИИ текстов...

Ну что же. Давайте рассмотрим их.

1️⃣. Антиплагиат
Наиболее распространенный подход выявления заимствований. Сервисы антиплагиата используются в частности для определения "оригинальности" содержания научных статей. Но вот проблема - чем больше текстов проверяет сервис (независимо от того кем они созданы) тем больше плагиата он будет находить. Просто изза того как выстроена архитектура. Попробуйте интереса ради написать абсолютно из головы несколько текстов на разные темы и закинуть их в антиплагиат - там найдется 10-15% "заимствований". И чем дольше мы используем сервис тем эта цифра будет больше.

2️⃣. ZeroGPT
Этот сервис определяет именно сгенерированные ИИ тексты и справляется с этой задачей достаточно неплохо.

Но стоит дать ему текст, написанный человеком и что мы видим - также высокий процент сгенерированности ИИ... Хотя казалось бы...

Причины такие же как у предыдущего решения - просто на круг не так уж и много уникальных сочетаний слов...

3️⃣. Водяные знаки
Водяные знаки - это намеренно зашиваемые в текст на момент генерации маркеры, по которым можно было бы определить ии генерацию. Например по принципу стеганографии.

Правда чтобы это работало, необходимо чтобы все производители генеративного ИИ договорились.

Гугл решил показать пример. Он использует водяной знак DeepMind, созданный на основе технологии SynthID-Text, изменяет слова, которые выбирает модель. Подробнее можно прочитать в журнале Nature. Но до полноценного приенения этого решения еще далековато - ждем договоренности всех остальных.

4️⃣. ИИ для выявления пробелов в понимании
Ну и наконец самое очевидное. Не пытаться выяснить что-то в тексте, который сдал студент, а задать вопросы по текст самому студенту.

Мы используем для этого ИИ-тьютор, создающий вопросы на понимание к тексту и выявляющий недостаточное понимание студента в продемонстрированных им ответах. Это фактическая замена устного экзамена выполненная тем же ии, но с совершенно иного ракурса.

Такой подход для многих вузов кажется либо слишком сложным
либо слишком инновационным. Боязнь всего нового ведет их по пути "запрещения". Но как мы ясно видим, это путь в никуда.

🔠🔠 Если вам интересен пункт 4 из данного списка - пишите в комменты, буду рад передать ваш контакт тем, кто все это настроит и организует :)

💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования