谷歌推出教育AI产品“Learn About”!步步引导,多模态呈现
“LearnAbout”底层是基于LearnLM模型,但从“LearnAbout”的整体思路来看,其核心是“搜索+AI”,目前很多搜索工具已经有类似的方式,比如perplexity.ai、秘塔搜索等。多知用第一个测试问题体验了Perplexity.ai、秘塔搜索,可以看到与“LearnAbout”有一些不同。(perplexity.ai)Perplexity.ai支持中文,亦会...
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lovestolearn:oqamuqOnp7qkuvjj-vq61-bm-vO20cbD:1080:新华社记者据媒体2024年11月04日报道,香港漫游记在香港中环与冰河巨兽邂逅,性色爱不卡视频|久久艹艹p。?10万人的县城,走出4万多名面包师“shenmeren?!”shoushanmen、fangshaoderendahe。。PXVK5RTM3KDVBQJ61LYW。国产精品第10页在线观看|...
最新发布|"开心久久激情五月天"-艺文笔记
蛟鹏身上出现一股戾气,看向盘旋在空中的那条二十几米长的飞蛟,道:“蛟叔,去把那几个野孩子吞掉,特别是那个嘴角有奶渍的小崽子,抓裂他的骨头,留下一口气????,给我送过来!”|制服丝袜精品伊人中文字幕久久|99re全都是国产精品|最近免费观看在线中文2023。TOP10热点:茶道少女未增删翻译中文翻译樱花,sssswww女...
...雅思10Test2阅读Passage2原文翻译 Gifted children and learning
Yetinordertolearnbythemselves,thegifteddoneedsomesupportfromtheirteachers.Conversely,teacherswhohaveatendencyto‘overdirect’candiminishtheirgiftedpupils’learningautonomy.Although‘spoon-feeding’,canproduceextremelyhighexaminationresults,thesearenotalwa...
A3000:全球顶尖英文阅读素材,量身打造学生阅读能力
就像读新闻或看杂志一样,从“LearntoRead(学习如何阅读)”逐渐跨入到“ReadtoLearn(通过阅读来学习)”不只是学英语,也是了解世界的另一个窗口。最后分享几篇首页推荐的文章截图:首个载人热气球升空战争中的娃娃兵帮忙寻找失事船只的孩子
AI日报:谷歌杀器硬刚GPT-4o、Sora;字节推出豆包大模型“全家桶...
??LearnLM是谷歌基于Gemini开发的AI模型,旨在帮助学生解决作业问题和提高学习效果(www.e993.com)2024年11月16日。??LearnLM可以通过不同方式找到和展示专题例子,辅导学生习,并激发学习兴趣。??LearnLM已与谷歌搜索、Android、YouTube和Gem聊天机器人整合,简化课程计划,回答视频问题,提供个人专家等功能。
一篇文章12档难度!蓝思母公司推荐的“英语神器”,自适应匹配孩子...
海量话题,ReadtoLearnA3000的文章,以非虚构类文本为主,涵盖科技、生物、地理、历史、体育、娱乐等众多领域,提供给孩子常态化的用英文获取信息的场景。就像读新闻或看杂志一样,从“LearntoRead(学习如何阅读)”逐渐跨入到“ReadtoLearn(通过阅读来学习)”...
渴望被认可、不想太累...网友:谁还不是个孩子了!
Theymightnotadmitit,butchildrenwanttolearnnewthings.That’swhytheyplay,explore,discoverforthemselves.Youcanletthembethehumanspongestheyare,createenvironmentsandmakegameswheretheycanmakediscoveriesandlearnnewskills....
完整版!特朗普离任演讲 | 视频+英文文稿+中文翻译
WefoughtforthecommunitieswhereeveryAmericancouldbesafeandschoolswhereeverychildcouldlearn.Wepromotedaculturewhereourlawswouldbeupheld,ourheroeshonored,ourhistorypreserved,andlaw-abidingcitizensarenevertakenforgranted.Americansshouldtaketremendous...
使用Scikit-learn 理解随机森林
翻译|汪鹏校对|余杭整理|余杭在我以前的一篇文章中,我讨论了随机森林如何变成一个「白箱子」,这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和,即预测=偏差+特征1贡献+...+特征n贡献。我的一些代码包正在做相关工作,然而,大多数随机森林算法包(包括scikit-learn)并没有给出预测过程的树路径。因此...