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在阅读了@kenodnb的帖子后,我意识到我应该更早关注Mira对教育的影响……
因为Mira所做的并不仅仅是“用于测试创建的AI”,而是我们学习和教学方式的真正飞跃。
➤ 以Learnrite为例,他们使用@Mira_Network升级了整个测试制作流程:
+ 问题的错误率从28%降至4.4%
+ 每个问题的审查时间从60分钟缩短至仅2-3分钟
+ 每个高质量问题的成本从5美元削减至0.30美元
+ 每周产出从40个问题增长到1200个
+ 现在甚至UPSC考试也完全根据学生能力个性化
这已经很令人印象深刻了。
➥ 但Keno的文章让我想知道,这项技术到底是为谁服务的?
➤ 学生肯定受益:
+ 得到与他们水平相匹配的问题
+ 节省学习时间
+ 专注于他们的实际弱点
➤ 但如果老师也使用它呢?
+ 一位文学老师可以利用AI为每个学生的学习风格建议量身定制的提示
+ 一位小镇的物理老师可以生成与大城市顶尖学校相同的标准化考试,所有这些只需一台笔记本电脑和@Mira_Network
➜ AI成为教学伙伴,正如Learnrite所展示的,Mira将教师从创作者转变为验证者。
➥ 每个孩子都应有公平的学习机会
如今,随着所有技术和全球化的进展,学习变得越来越容易,但主要是对那些已经有机会的孩子。
与此同时,这让偏远地区的孩子更难赶上……
🩶 我一直希望生活在偏远地区的孩子能获得与大城市孩子相同的学习机会。
这并不简单,我知道,但我仍然相信每个人都应有公平的教育机会🌻


8月6日 22:59
之前,我介绍了 @Mira_Network 如何为 @Delphi_Digital 的 AI 助手 Delphi Oracle 提供支持。
今天,我们来看看另一个用例。
Mira 的验证技术帮助 Learnrite 将每位专家每周的考试问题从 40 个扩展到 1,200 个,而不牺牲质量。
这对地球上最具竞争力的考试之一改变了一切:
每年有超过 150 万名学生在印度参加 UPSC 考试。
他们竞争仅有的 900 个印度公务员的名额。
接受率低于 0.06%,可以说是世界上最具竞争力的考试。
要成功,学生需要个性化的高质量问题。
但构建这种内容既慢又贵,几乎不可能扩展。
Learnrite 的目标很简单:
为每位学生提供个性化的 UPSC 准备,无论他们的预算如何。
但每位专家写一个高质量问题的成本是 5 美元和 60 分钟。
跨学科扩展?完全无法承受。
他们转向了 AI。
起初,这似乎有效。
快速生成,正确的主题,语法清晰。
但 28% 的问题存在严重的事实或逻辑错误。
你不能用错误的内容来为 UPSC 训练。
这种失败可能会让学生失去他们所努力的一切。
人工审核也没有帮助。
专家们花在修复 AI 问题上的时间几乎和从头写问题一样多。
经济状况没有改变。质量仍然受到影响。愿景似乎遥不可及。
然后出现了验证。
Learnrite 不再修复 AI,而是与 Mira 合作验证 AI。
Mira 使用多个 AI 模型交叉检查每个问题。
只有达成共识的问题才能通过。
错误率从 28% 降至仅 4.4%。
以下是 Learnrite 内部的变化:
- 问题速度:每周从 40 个到 1,200 个
- 审核时间:从 60 分钟到 2-3 分钟
- 每个问题的成本:从 5 美元降至 0.30 美元
- 每个主题的问题数:从 ~50 个到 500+ 个
他们现在可以大规模构建个性化的问题集。
在 6 个月内,他们在整个 UPSC 课程中扩展了经过验证的问题。
专家们停止了创建。
他们开始评估。
这一单一转变,先创建,后验证,彻底颠覆了整个生产模式。
高质量内容的成本现在降低了 94%,验证所需时间减少了 95%。
这对学生改变了一切:
- 问题现在与他们的水平相匹配
- 弱项得到更多关注
- 难度自动调整
- 新主题在几天内推出,而不是几个月
更好的学习。更少的浪费时间。更多成功的机会。
作为额外的好处,AI 经常生成专家不会想到的独特问题。
有了验证,Learnrite 可以安全地使用这些创造性的角度来提高学生的推理能力。
Mira 的验证层并没有取代人类,而是放大了他们的影响。
教育的未来取决于我们在不失去信任的情况下扩展高质量内容的能力。
这正是 Mira 的验证层所提供的。
而 Learnrite 只是一个开始。

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