AI新势力|大学生的数学助手DeepMath

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近期,科技慢半拍联合AIGC开放社区采访了2023年OPENAIGC的开发者大会获奖作品的作者陈小杨博士。陈博士介绍了他们的创业项目DeepMath,这是一个基于大型模型的数学人机交互学习和研究平台。在访谈中,陈博士对听众关心的问题一一做了解答,以下是访谈的摘要内容:
请介绍一下你们现在的创业团队、创业的产品以及最初的创业动机。
陈博士很早就希望创建一个人机交互平台,以辅助数学研究,提高科研效率。目前的创业产品是开发基于大模型的人机交互数学学习与研究平台DeepMath。这个产品关注于数学研究和教学的专业化工具开发,计划未来开发更多专业工具,包括虚拟数字人和多模态模型。产品目标是构建一个交互式的虚拟课堂,提供个性化学习体验。
这个项目的想法,始于几年前,真正动手是2023年3月,7月正式启动。目前创业团队主要成员均来自同济大学,规模大约16人,包括学生和外部工程师,项目推进中还是要找到合适的人才,并从学术研究到工程和产品开发的思维方式转变。
但是目前在数据收集和清洗,开发针对数学领域的垂直大模型也面临着不小的挑战。未来希望通过平台辅助更多人进行科学研究。也可能涉及商业化,以支持学生和相关学科的学习工具。
DeepMath产品的技术框架主要包含哪些组成部分,各自的特点是什么?
陈博士介绍了这个产品的三个组成部分,一是垂直专业的大模型,二是提供专业能力的外挂应用,三是数字人的交互界面。一般来说,大模型对于答案的不稳定性和精确性可能是业界普遍存在的问题。但是陈博士解释说,大模型的不精确性对高等数学教学可能不是问题,反而可能激发学生的思考和创新。目前专业数学研究中大模型的使用相对较少,大模型在本科一二年级数学问题的解答中表现良好,但在更复杂问题上的能力有限。
主要因为缺乏针对数学领域的专业工具,所以如何通过提供工具和框架来提高数学研究者使用大模型的积极性才是解决问题的关键。在数学领域中使用大模型和专业工具的整合是重要的一种方式,也介绍了符号回归、符号计算和构造反例等特殊算法在数学研究中的作用,这些算法作为独立的工具,可以与大模型结合使用,以提供更全面的数学解决方案。他还分享了他们在众多大模型中如何做出选择,强调了与国产模型合作的重要性,也指出参与模型的迭代和开发过程对于实现更好的应用效果至关重要。
陈博士既强调了开放式合作的重要性,也谈到了如何鼓励学术界参与改进和发展这些工具。他还探讨了数学家如何使用AI技术,特别是在涉及编程和代码方面的挑战。强调了使AI技术易于使用的重要性,以降低门槛并鼓励更广泛的采用。
陈博士还讨论了数字人在数学学习中的潜在作用,强调其作为增强交互体验的附加工具的价值。数字人的使用在于增加学习的趣味性和吸引力,尤其针对年轻学生。
DeepMath产品的应用场景和面向的用户是什么?
大模型虽然技术上适用于更低年龄层,存在中小学生和大学生的潜在应用,但目前DeepMath产品还是主要聚焦于大学生。对于大学生,大模型更多地作为辅助工具,帮助理解数学概念和解题思路,而不仅仅是提供答案。
陈博士还强调了大学生市场的潜在规模及其对数学辅助工具的需求,以及选择专注于大学生市场的原因,并分析了中小学市场的潜在困难。陈博士强调了未来专业用户,如数学领域的学者和研究人员参与到大模型发展中的重要性,专业用户参与有助于提升大模型的实用性和准确性。
目前DeepMath商业模式是什么,以及未来的发展方向?
陈博士介绍目前产品面向大学生的商业模式,包括月费收费和目标市场的选择,并强调了考研学生的刚需和大模型在数学辅助教育中的潜在价值。未来,他们将采用与考研机构合作和利用高校资源进行推广的双重策略,他认为利用高校资源推广,对产品来说,具有信任和背书的优势。他也提到了专业用户对大模型发展的重要性,强调了用户反馈和参与的价值。
整个创业团队计划在未来1到2个月完成所有准备工作,2024年开始启动大规模宣传。陈博士对大模型在数学教育领域的未来发展持乐观态度,并期望通过共同努力推动科学研究和教育模式的转变。
希望收听完整访谈节目的朋友,请移步【科技慢半拍】播客节目:
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素材来源官方媒体/网络新闻

本篇文章来源于微信公众号: AIGC开放社区