BriefGPT - AI 论文速递

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一个以问题为中心的多专家对比学习框架，用于提高深度序贯知识追踪模型的准确性和可解释性

我们提出了一个名为 Q-MCKT 的基于问题中心的多专家对比学习框架，用于知识追踪，以解决应用深度学习技术建模知识追踪过程时面临的挑战。

该文章提出了一种增强知识追踪模型性能的新技术，通过关注问题难度和概念难度级别。作者提出了面向困难层面的对比学习方法和基于大型语言模型的困难量预测框架。消融研究证明了这些技术的有效性，但语言和困难之间的关系仍需进一步研究。

困难量预测框架 对比学习 对比学习方法 概念难度 知识追踪模型 问题难度

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