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@kenodnbの投稿を読んだ後、ミラが教育に与えた影響をもっと早く調べるべきだったことに気づきました。 。 。
なぜなら、Mira が行っていることは単なる「テスト作成のための AI」ではなく、私たちの学習方法と教育方法における真の飛躍だからです。
➤ Learnrite を例にとると、@Mira_Network を使用してテスト作成パイプライン全体をアップグレードしました。
+ 質問のエラー率が 28% ➜ 4.4% に低下
+ 質問ごとの復習時間を 60 分から短縮 ➜ わずか 2-3 分
+ 高品質の質問あたりのコストが 5 ドルから 0.30 ドルに削減されました
+ 毎週のアウトプットは 40 問から増加 ➜ 1,200
+ そして今では、UPSC 試験でさえ、学生の能力に基づいて完全にパーソナライズされています
それはすでに印象的です。
➥ しかし、キノの記事は、この技術は本当に誰のためのものなのかと疑問に思いました。
➤ 学生は間違いなく恩恵を受けます:
+レベルに合った質問を取得する
+ 勉強時間を節約する
+ 実際の弱点に焦点を当てる
➤ しかし、教師もそれを使用したらどうなるでしょうか?
+ 文学教師は AI を使用して、各生徒の学習スタイルに合わせたプロンプトを提案できます
+ 小さな町の物理教師は、ラップトップと@Mira_Networkだけで、都市のトップ学校のような標準化された試験を生成できます
➜ AI が教育パートナーになる、Learnrite が示したように、Mira は教師をクリエイターからバリデーターに変えます。
➥ すべての子供は公平な学習を受ける権利があります
最近では、あらゆるテクノロジーやグローバルなものにより、学習ははるかに簡単になっていますが、ほとんどはすでにアクセスできる子供たち向けです。
一方、遠隔地にいる人たちにとっては、追いつくのが少し難しくなります。 。 。
🩶 遠くに住んでいる子供たちが、大都市に住んでいる子供たちと同じように学ぶことができることをいつも望んでいました。
単純ではないことはわかっていますが、私は今でも誰もが教育🌻を受ける公平な機会に値すると心から信じています


8月6日 22:59
以前、@Mira_Networkが@Delphi_DigitalのAIアシスタントであるDelphi Oracleの強化にどのように役立つかを取り上げました。
今日は、別のユースケースを見てみましょう。
Mira の検証技術により、Learnrite は品質を犠牲にすることなく、専門家 1 人あたり週に 40 問から 1,200 問に試験問題を拡張することができました。
地球上で最も競争の激しい試験の 1 つですべてがどのように変わったかは次のとおりです。
インドでは毎年1.5M以上の学生がUPSCを受験しています。
彼らは、インドの名門公務員の中でわずか900のポジションを争っています。
合格率は0.06%未満で、間違いなく世界で最も競争の激しい試験となっています。
成功するには、学生はパーソナライズされた質の高い質問を必要とします。
しかし、この種のコンテンツを構築するには時間がかかり、費用がかかり、拡張することはほぼ不可能です。
Learnrite の目標は単純でした。
予算に関係なく、すべての学生にパーソナライズされたUPSC準備を提供します。
しかし、質の高い質問を 1 つ書くのに、専門家 1 人あたり 5 ドルと 60 分かかりました。
科目間のスケーリング?まったく手が届かない。
彼らはAIに目を向けました。
最初はうまくいったように見えました。
迅速な生成、適切なトピック、クリーンな文法。
しかし、質問の28%には重大な事実または論理的誤りがありました。
壊れたコンテンツでUPSCのトレーニングを行うことはできません。
この種の失敗は、学生がこれまで取り組んできたすべてのものを犠牲にする可能性があります。
手動レビューも役に立ちませんでした。
専門家は依然として、AI の質問をゼロから作成するのとほぼ同じ時間を費やして AI の質問を修正しました。
経済は変わらなかった。品質は依然として低下した。ビジョンは手の届かないところに感じられました。
その後、検証が行われました。
Learnrite は AI を修正する代わりに、Mira と提携して AI を検証しました。
Mira は複数の AI モデルを使用して各質問をクロスチェックします。
コンセンサスのある人だけが通過します。
エラー率は28%からわずか4.4%に低下した。
Learnrite内部で変更された点は次のとおりです。
- 質問速度:週40〜1,200
- レビュー時間:60分から2〜3分
- Qあたりのコスト:5ドルから0.30ドル
- トピックごとの質問数: ~50 から 500+
パーソナライズされた質問セットを大規模に構築できるようになりました。
6か月以内に、検証済みの質問をUPSCカリキュラム全体にわたって拡張しました。
専門家は作成をやめました。
彼らは評価を始めました。
その1つのシフト、最初に作成し、次に検証することで、生産モデル全体が反転しました。
高品質のコンテンツのコストが 94% 削減され、検証にかかる時間が 95% 短縮されました。
これにより、学生のすべてが変わりました。
- 質問がレベルに一致するようになりました
- 弱点がより集中する
- 難易度は自動的に調整されます
- 新しいトピックは数か月ではなく数日で開始されます
より良い学習。無駄な時間が減ります。成功するチャンスが増えます。
おまけに、AI は専門家が思いつかなかった独自の質問を生成することがよくありました。
検証が実施されれば、Learnrite はこれらの創造的な角度を安全に使用して、生徒の推論を改善することができます。
ミラの検証層は人間に取って代わったのではなく、その影響を倍増させました。
教育の未来は、信頼を失うことなく高品質のコンテンツを拡張できるかどうかにかかっています。
それはまさに Mira の検証レイヤーが提供するものです。
そして、Learnriteは始まりにすぎません。

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