Soluções de aplicativos personalizados para cenários educacionais
A criação de um sistema de tutoria inteligente usando o modelo MiMo-7B-RL pode ser realizada em três níveis:
1. adaptação da dificuldade do tópico
- Seleção dinâmica de tópicos com base no desempenho histórico dos alunos:
"生成一道比上次正确题目难度高10%的因式分解题" - Oferece suporte a 5 níveis de ajuste de dificuldade para o banco de perguntas MATH-500
2. instruções guiadas passo a passo
- Dica de divisão de perguntas:
outputs = llm.generate(["将一个立体几何问题分解为3个解题步骤"]) - Posicionamento da etapa de erro:
"分析学生解题过程中的关键错误点：" + 错误答案 - Renderização visual:
Demonstrar o processo de solução em conjunto com o MathJax ou o matplotlib do Python
3. projeto pedagógico de ciclo fechado
Fluxo de trabalho típico:
1. testes de diagnóstico → 2. geração de caminhos de aprendizagem personalizados → 3. perguntas diárias inteligentes → 4. explicação automática de perguntas erradas → 5. acompanhamento dos resultados de aprendizagem
Exemplo de implementação
# 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))
Os dados medidos mostram que:
- AIME Explicação da pergunta Precisão 95,81 TP3T
- Tempo de resposta de geração de tópico único <1,2s
- Aumento da retenção de alunos 37%
Recomendações de implantação:
1. usar o Flask/Django para criar uma interface da Web
2. trabalhe com o PostgreSQL para registrar trilhas de aprendizagem
3) As instituições de ensino podem se inscrever para o painçomimo@xiaomi.comObtenção de pesos específicos para educação
Essa resposta foi extraída do artigoMiMo: um pequeno modelo de código aberto para raciocínio matemático eficiente e geração de códigoO
