记得上次是2009年,接触到了python,gae,于是乎动手做了一个在线书签管理小工具,一来是处女作,功能、界面什么都不不好用,二来不久gae就不能正常访问了,于是一直就用google bookmark和delicious来管理自己的书签。
今年过年的时候,突然想重新把这个bookmark做起来,于是花了几个晚上的时间用python+django+piston+bootstrap做了一个框架出来,放在那也一直没动。
上周工作任务完成,又把翻出来了,重新修改了一些代码,并且花$7.99美元买了一个域名,于是乎http://ibookmark.me上线了,目前是用ec2服务器,mysql数据库。技术上采用python\django\piston(用于做restful的api)\bootstrap,前端全部用ajax,restful api调用。后端由piston handler写的api。采用social-auth,支持google\facebook\twitter\sina微博直接登录,也可以注册后关联这些。
另外,采用了snapito.com的url2jpg屏幕截图,url2png是好,不过是收费的,只好用这个免费的了。
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内容概要:本文详细探讨了大语言模型(LLMs)在教育应用中遇到的知识冲突问题,包括概念定义、事实陈述和逻辑推理层面的认知不一致性。文章分析了知识冲突的技术成因,如训练数据噪声、参数化知识表示的局限、推理机制的缺陷、模型架构的不足及外部知识的偏差,并探讨了这些因素对教育应用的深远影响。文中提出了多维度的解决路径,如通过数据增强优化知识表示、利用提示强化上下文连贯、开发量规完善模型评估等。此外,文章从社会文化的宏观视角剖析了知识冲突的外部驱动因素,探讨如何在多元异质、动态演进的社会建构语境中构建开放进取、兼容融通的智能教育应用体系。 适合人群:从事教育技术研究的学者、教育工作者、人工智能研究人员和技术开发者。 使用场景及目标:①帮助教育工作者理解大语言模型在教育应用中的局限性;②为技术人员提供优化大语言模型教育应用的具体策略;③促进教育人工智能技术的可靠性、适应性和普及性提升。 其他说明:文章强调了知识冲突的有效化解不仅能够提升大语言模型在教育场景中的应用价值,还将为人工智能在更广泛领域的可持续发展奠定坚实基础。
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