AI教学系列之 magicschool是什么？如何使用 Magic Sc​​hool AI 工具增强你的课程规划，培育人工智能教育者新时代

这是一个专为教育工作者打造的AI工具箱，旨在帮助教师和学校提升教学效率、减轻工作负担，同时优化教学质量！⏳ 省下的时间，可以用来更专注于教学、提升课堂互动，或者让自己稍微放松一下呢~ ☕。博主会不定期的分享各种有关深度学习、机器学习、AI大模型等AI方面的内容。✅ 标准化课程计划 —— 快速生成符合教学大纲的课程安排 📖。👉 你可以在线编辑、导出，甚至重新生成新的版本，满足不同需求！今天给大家介绍一个充满“魔法”的 AI 平台 ——，解锁更多 AI 赋能教学的技巧吧！📢 感兴趣的朋友们，不妨亲自试试。

MagicSchool.ai、Eduaide.ai和Playlab.ai等产品通过快速转化课件、教科书、视频等资源，提供了互动视频、闪卡、概念解释和小游戏等教学工具。对于有特殊需求的学生，Goblin.tools、Woebot Health和Koko等产品提供基于对话式的心理健康咨询和辅导，确保每一位学生都能获得必要的支持和关怀。校外机构通过SchoolAI、Kyron等产品，提供AI辅导和拟人辅导服务，帮助学生在家庭环境中也能获得高质量的学习支持，实现学习的无缝衔接。

教育科技博主Laurence Holt更新了2024版的生成式AI教育产品图谱（点击阅读原文）。经过一年多生成式AI的快速发展，教育领域迸发了大量新产品，但一个核心问题在于，“听上去挺好，但在什么场景中发生？”举个例子，AI具备不错的课程内容改编能力，可以把一堂常规的、讲授式的历史课堂改写为一个涵盖角色扮演活动的互动式课堂，但老师在什么场景下使用这个AI工具，在什么时间去上这堂课呢？这个问题犹如房间里大象，一些AI能力可能体验不错，但往往缺乏【空间】落地。

想象一下，在教室里，学生可以全天候获得私人导师的帮助，获得即时反馈和个性化的学习体验。欢迎来到拥有人工智能数学解算器的数学教育的未来。随着技术的不断发展，我们的教学和学习方式也在不断发展。人工智能数学解算器将通过为古老的问题提供创新的解决方案来彻底改变数学教育。在本文中，我们将探讨什么是人工智能数学解算器、它们的工作原理、它们的优势和挑战，以及它们对未来教育的潜在影响。数学教育的演变。

多年来，我有幸指导过许多学生，无论是年轻学生还是成熟学生，通过了数学 GCSE 考试。我对数学的热爱和帮助学生克服挑战的承诺，推动着我从事辅导事业，无论是特定的学习困难还是对数字的普遍不安。为了不断提高学习体验和教学效果，我在我的实践中采用了一种创新方法：托马蒂斯听力疗法。在完成托马蒂斯从业者培训的 1 级和 2 级后，我发现这种疗法对学习有深远的影响，特别是对于那些在数学旅程中遇到障碍的学生。

在家上学越来越受欢迎。据《华盛顿邮报》报道，在家上学是美国增长最快的教育形式，目前估计有190万至270万名在家上学的学生。文章指出，安全问题和政治信仰是在家上学学生增加的两大原因。这一趋势在新西兰和澳大利亚也可以看到。《卫报》在 2023 年报道称，目前有 40,000 名澳大利亚儿童在家接受教育；这一比例是 2019 年疫情前的两倍。《对话》在 2023 年报道称，昆士兰州的新数据显示，过去一年这一比例增长了 20%。澳大利亚的 Euka 声称在家接受教育的学生平均表现更好。

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本文围绕 DeepSeek 模型微调展开系统阐述。首先介绍 DeepSeek 模型在 AI 领域的重要地位及其优势，点明微调对提升模型性能的关键意义。接着深入解析微调原理，涵盖迁移学习基础与参数更新机制。随后详细讲解数据准备、模型选择加载、微调训练实战等核心步骤，包括数据收集标注预处理、参数设置与策略选择。还通过实战案例展示微调全流程，并基于评估结果提出优化改进方法。最后对 DeepSeek 模型微调进行总结，展望其未来发展方向，为希望掌握 DeepSeek 模型微调技术的读者提供全面指导。

【代码】基于对应点分类的对象识别 报错。

这个公式的来源是，对于圆来说，这个值等于1，因为圆的周长P=2πr，面积A=πr²，代入得4π*(πr²)/(4π²r²)=1。例如，正方形的面积是a²，周长是4a，所以圆度为4πa²/(4a)^2 =4πa²/(16a²)=π/4≈0.7854。'y', 'FontSize',14,'FontWeight','bold') %在边界左侧显示圆度。

在人工智能迅速发展的今天，大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）正逐渐成为各类应用的核心组件。其中，对话模板（Chat Template）作为连接用户与模型的关键桥梁，对确保高质量的交互体验至关重要。本文将深入解析Qwen3使用的对话模板，揭示其如何优雅地处理多轮对话、工具调用等复杂场景。

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论文提出的 TDT 模型通过在传统 Transducer 模型中加入显式的持续时间建模，在语音识别、语音翻译和口语理解等多个序列任务中均优于传统 Transducer 模型。TDT 模型不仅在准确率上表现相当或更好，而且在推理速度上显著提升，最高可达 2.82 倍加速。此外，TDT 模型在抗噪声和处理重复 token 方面也展现出更强的鲁棒性。未来的工作将致力于进一步提高 TDT 模型的计算效率和准确性，并开发高效的 TDT 模型束搜索算法。

要识别的车票和发票图片。