Solução de integração do cenário educacional
A aplicação do Skywork-R1V ao ensino de STEM pode criar um sistema de tutoria inteligente:
- Programa de configuração de hardware::
- Solução de servidor para sala de aula: host Linux com placa de vídeo NVIDIA T4 (16 GB) + 32 GB de RAM
- Solução com custo otimizado: Alugue instâncias do AWS g4dn.xlarge (faturamento sob demanda)
- Desenvolvimento da função de ensino::
- Derivação matemática: as etapas da solução são exibidas automaticamente por meio do comando /derive, por exemplo.
python solver.py --mode derive --subject geometry - Orientação experimental: tirar fotos da configuração experimental e analisar as normas operacionais (requer pré-treinamento em conjuntos de dados de segurança experimental)
- Re: upload de fotos de tarefas escritas à mão, usando OCR + modo conjunto de inferência (-joint_ocr)
- Derivação matemática: as etapas da solução são exibidas automaticamente por meio do comando /derive, por exemplo.
- Otimização do gerenciamento de ensino::
- Integração com sistemas LMS, como o Moodle, processamento em lote de trabalhos via interface API
- Defina o modo de ensino (-edu_mode) para limitar a saída de respostas diretas e forçar a exibição de derivações
Recomenda-se o uso com uma calculadora gráfica para formar um ciclo completo de aprendizado de "filmagem-análise-verificação".
Essa resposta foi extraída do artigoSkywork-R1V: um modelo de raciocínio multimodal híbrido gráfico de código aberto por Kunlun WanwenO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como aplicar o Skywork-R1V para auxiliar o ensino em cenários de educação STEM?
