教育シナリオのためのパーソナライズされたアプリケーション・ソリューション
MiMo-7B-RLモデルを使用したインテリジェント・チュータリング・システムの構築は、3つのレベルで実現可能です：
1.トピックの難易度の適応
- 生徒の過去の成績に基づいてトピックをダイナミックに選択：
"生成一道比上次正确题目难度高10%的因式分解题" - MATH-500問題集の難易度を5段階で調整できます。
2.段階的な指導
- 質問内訳のヒント
outputs = llm.generate(["将一个立体几何问题分解为3个解题步骤"]) - エラー・ステップの位置決め：
"分析学生解题过程中的关键错误点：" + 错误答案 - ビジュアルレンダリング：
MathJaxまたはPythonのmatplotlibと連動した解決プロセスのデモンストレーション
3.クローズド・ループの教育設計
典型的なワークフロー：
1.診断テスト → 2.パーソナライズされた学習パスの生成 → 3.インテリジェントなデイリー問題 → 4.間違った問題の自動解説 → 5.学習結果のトラッキング
実施例
# 生成同类变式题 prompt = """ 原始题目：已知三角形ABC三边长a=3,b=4,c=5，求面积 请生成3道考查相同知识点但形式不同的题目 """ outputs = llm.generate([prompt], SamplingParams(temperature=0.7))
実測データではこうだ：
- AIME 問題解説 精度 95.81 TP3T
- 単一トピック生成の応答時間 <1.2s
- 生徒の定着率が向上 37%
配備の推奨
1.Flask/Djangoを使ってWebインターフェイスを構築する
2.PostgreSQLと連携して学習軌跡を記録する
3.教育機関はキビを申請できるmimo@xiaomi.com教育別ウェイトの取得
この答えは記事から得たものである。MiMo: 効率的な数学的推論とコード生成のための小さなオープンソースモデルについて
