通过生成式人工智能阐述 STEM 概念:类比推理的多模态探索
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本研究探讨了将生成式人工智能(AI)和多模态类比推理相结合,作为增强科学、技术、工程和数学(STEM)教育的创新方法。我们开发了一个新颖的系统,利用生成式 AI 的能力,将数学、物理和编程中复杂的原理转化为易于理解的隐喻。为了进一步增强学习体验,这些隐喻随后被转化为视觉形式。我们的研究旨在通过使用视觉隐喻来提高学习者对 STEM 概念的理解和学习参与度。通过随机的 A/B/C...
介绍了一种受到哲学和精神分析概念启发的人工智能系统,利用想象力将文本输入与其他模态进行连接,从先前学习的经验中丰富所得信息。该系统具备独立感知输入的能力,导致概念的独特解释,被称为“可解释性误解”。通过使用大规模模型评估了系统在情感识别和问答等任务上的表现,采用零样本方法以确保无偏执的情况。该系统在多个数据集上优于最佳大型语言模型,为人工智能跨模态生成深度且可解释的信息,增强人机交互提供了新的可能性。