5月24日·ChatGPT助力教育，显著提升学生学习表现

5月24日·周六  AI工具和资源推荐

ChatGPT助力教育，显著提升学生学习表现

一项发表在Nature子刊的元分析研究汇总了51项相关研究，结果显示ChatGPT对K12阶段（中小学生）的学业表现和高阶思维能力有显著的正向影响。研究发现，使用ChatGPT后，学生的成绩平均提升了0.867个标准差，且在语言、STEM等多学科领域均有体现。此外，ChatGPT还能帮助学生培养高阶思维能力，提升0.457个标准差，即学生在推理、汇总和创新性解决问题方面表现更佳。研究还表明，ChatGPT可减轻学生的精神负担，提升学习积极性，尤其在短期（1周内）成绩提升最为明显。不过，研究强调，家长和老师需对学生使用ChatGPT的方式给予适当指导，避免滥用。这项研究为AI在教育领域的应用提供了有力的科学依据，表明AI并非让学生变懒，而是可以成为提升学习效果的重要工具。来源：微信公众号【新智元】

星际之门：40万块GPU背后的AI豪赌

德州阿比林的“星际之门”超算中心内部情况。该项目由OpenAI、软银等巨头联合打造，计划投资5000亿美元，目前已投入1000亿美元。星际之门将包含8个建筑，每栋容纳5万块GPU芯片，总计40万块，成为全球最大计算集群之一。项目采用液冷技术，配备1.2千兆瓦发电能力，以应对AI发展带来的巨大能源需求。OpenAI CEO奥特曼表示，星际之门是实现AGI的必要之举，尽管面临巨额投资风险，但对未来AI发展意义重大。然而，也有观点质疑其是否为最优方案，毕竟DeepSeek等新兴项目已展现出更高效的潜力。星际之门的未来，是成功重塑AI格局，还是成为一场昂贵的实验，仍待时间检验。来源：微信公众号【新智元】

上海AI Lab推出通专融合大模型，实现思维链透明化

上海AI Lab近期宣布推出创新的“加速训练营”（InternBootcamp），并发布了新一代大模型书生・思客（InternThinker）。该模型通过通专融合技术路线和底层架构创新，实现了在复杂推理任务上的显著突破。InternThinker不仅具备围棋专业水平，还能用自然语言透明化展示思维链，解释每一步决策的逻辑。例如，在复现李世石“神之一手”时，模型能详细分析并给出应对策略。此外，InternThinker在奥赛级数学、科学推理、算法编程等多任务混合强化学习中表现出色，超越了国内外主流推理模型。其训练环境InternBootcamp通过批量化生成难度可控的任务，帮助模型快速提升推理能力。上海AI Lab的这一创新为大模型的发展提供了新的范式，推动了AI在专业领域和通用泛化能力的同步提升。来源：微信公众号【机器之心】

牛津博士生破解60年数学难题，攻克无和集猜想

60年前，传奇数学家Paul Erdős提出了一个关于无和集的猜想：任意整数集合中，最大无和子集的规模是否能超过集合大小的1/3。这一问题长期困扰数学界，直至今年被牛津大学博士生Benjamin Bedert破解。Bedert证明，对于任意包含N个整数的集合，存在一个无和子集，其大小至少为N/3 + log(log N)，首次严格证明最大无和子集的规模会随N增长而增大。他的研究融合了不同数学领域的技巧，揭示了无和集的隐藏结构，为数学分析提供了新见解。尽管这一结果仅比Erdős提出的平均值略大，但随着N趋近无穷大，其界限之差会显著增大，从而解决了这一长期悬而未决的猜想。来源：微信公众号【机器之心】

软推理技术让大模型更像人类思考，效率更高

SimularAI和微软DeepSpeed的研究员联合提出了一种名为“软推理”（Soft Thinking）的新方法，旨在打破传统思维链（CoT）推理的瓶颈，让大模型能够像人类一样进行抽象思考。该方法通过在连续的概念空间中进行推理，而非局限于离散的语言符号，显著提升了模型的推理能力和效率。实验表明，相比标准CoT，软推理最高可提升Pass@1平均准确率2.48%，同时减少token使用量22.4%。此外，软推理是一种即插即用的推理策略，无需额外训练即可应用于现有模型，如Llama和Qwen。通过引入“概念token”和“Cold Stop”机制，软推理能够灵活探索多种解题路径，避免无效循环，为大模型优化提供了新思路。来源：微信公众号【量子位】