最新伦理电影 AI「导师」进哈佛！7x24 小时教唆 CS 课程，RAG 或成 AI 讲授终末一块拼图
【新智元导读】哈佛大学将 AI 引入 CS 课程，学生的个性化「导师」最新伦理电影，学习后果拉满！
客岁，哈佛大学作念了件大事。他们在我方的 CS50 课程中引入了一整套 AI 器用，号称学生个东说念主的个性化「导师」。
一脱手，这套器用就业的对象是 70 来个上暑校的学生。自后逐渐洞开，数千名线上学生也得以领有属于我方的学习导师。
到了秋季，AI 器用又面向了几百位本校学生洞开，反响不行谓不浓烈。今天，我们通过一篇论文，来向整体读者一又友详备先容这套 AI 器用的斥地历程，笃信每位同学齐可以受益良多。
哈佛个东说念主 AI 导师泉源，不同于传统学习历程中，学生们使用搜索引擎获胜取得谜底或是素质长途，这套器用的设想理念是，招引学生自主探索处理问题的决策，相比忌讳获胜把谜底摆出来。
这亦然为什么这套器用照旧试验，学生们齐如获至珍，并将它比作我方的个性化导师。
凭证哈佛大学的研究，将东说念主工智能有政策地融入素质，可以给学生提供合手续性的个性化复旧，不仅能把总共这个词学习历程包装得别有洞天，还能匡助的确的憨厚们处理不少复杂的素质艰难。
不外在详备先容之前，想必巨匠对 AI 若何改变了讲授生态这个问题，了解的已经不少了。
说真话，就 AI 在讲授畛域下场这件事而言，负面的担忧并不比正面的期待要少。
之前，学生们用生成式 AI 替我方写功课、完成论文的事儿已经发生不少了。彰着，这和素质的基本缱绻各异。因此，更多憨厚选拔的作念法是，明令辞让用 AI 完成课程功课。
因此，为了侧目这个问题，哈佛大学成就了一些督察顺次，为的等于爱戴学术诚信，促进更稀少念念道理的学习历程。
他们还测试了专为 CS50 这门课斥地的 AI 聊天机器东说念主，以橡皮鸭的形象呈现，称为 CS50 Duck（或叫 CS50.ai）。
哈佛大学示意，这个系统是为了已毕他们的终极缱绻：1:1 的师生比例。
斥地历程谷歌率先追求的是毛糙的见识考据功能，自后逐渐才演变出更多愈加高等的神情，最终目确虽然是提供一套全面的器用，匡助学生学习 CS50 的课程。
现在，这些器用包括：
1）高亮代码解说 —— 用于快速、易懂的代码解说
2）style50 增强版 —— 用于评估不同代码立场
3）CS50 Duck—— 一个通过多平台回答课程联系问题的聊天机器东说念主。
总共这些器用齐由合资收集应用步地 CS50.ai 提供复旧。除了提供快速准确的 AI 生成的回应外，CS50.ai 还内置了 一个叫「Pedagogical Guardrails」的东西，直译过来等于「素质围栏」，宗旨等于招引学生学习，而非获胜提供谜底。
高亮代码解说这一块，哈佛大学创建了一个 VS Code 的推广，以此来师法东说念主类老师的行为，为学生提供某一代码片断的简要解说。
学生要作念的很毛糙，只须选中一滑或者几行代码即可。
这个东西和 CS50 现存的正确性测试器用 Check50 相得益彰，可以实时讲显露代码语义联系的问题。
五月天情色这样一来，有了愈加粗浅和准确的代码解说，学生就可以普及学习后果，更多把眼神放在更高头绪的问题上，比如若何设想代码。而不是像解说代码这种稍低头绪的问题。
而 style50 代码立场分析，不仅可以稽察代码的立场，还可以帮学生修订代码。
在呈现上，最新版块的 style50 会将学生的运转版块和修订的版块放在一齐相比，让学生更证实地看出改在了那儿，为什么改，改结束哪儿好。
同期，学生还可以一键生成通过当然言语解说的文本，一目了然最新伦理电影，无须我方分析。
不得不说，从交互性上看，这套系统作念得是真可以。
上面提到，这套系统的后端齐是由 CS50.ai 复旧的，这样不同部分之间就有了一致性。
同期，为了让学生的体验更好，哈佛师法 ChatGPT 的步地，斥地了一个 CS50 Duck 的寥就逮站，相通摄取对话步地，学生可以和 GPT-4 获胜互动，如下图所示。
CS50 Duck 可以通过 CS50.ai 的网站和单独的 VS Code 推广步地两种式样使用，如下图所示。
一直以来，哈佛齐使用第三方平台 Ed 作为其 CS 课程的在线征询平台，提供素质缓助。
通过 Ed，学生们可以提倡问题，并袭取来自责任主说念主员和同期在学这门课的同学的带领，这样作念简化了征询，最大法例地减少了沟通问题的反复提倡，还促进了同学间的合营。
为了进一步完善 Ed 的功能，新版块中，斥地东说念主员欺骗 CS50 Duck 的 HTTP 肯求功能将其集成到平台中，如下图所示。
聊天机器东说念主 CS50 Duck 也会参与进来，并回答问题。通过在 CS50.ai 应用步地中为 Ed 上的 CS50 Duck 创建的一个专用 API 端点，斥地东说念主员就可以法例由 GPT-4 输出的回答，确保 CS50 Duck 的输出适当课程的成就和素质理念，而非毛糙地获胜回答学生的问题。
CS50 Duck 的总共回答齐成就为可由东说念主类责任主说念主员审核，审核员可以对谜底进行修改或是删除。
学生的发问泉源会被转发到 CS50.ai。其中，总共波及个东说念主身份的信息齐会被删除。然后，发问会被进一步处理成结构化的问题，成为一个 prompt。
这些 prompt 凭证特定课程的设想和指南创建，宗旨是为了招引 GPT-4 以更高的精度生成回答，作念到高下文贯通「满分」。
此外，关于来自 Ed 平台的发问，CS50.ai 在生成回适时使用了一种叫作检索增强生成（retrieval-augmented generation，RAG）的技巧。
RAG 欺骗从外部着手获取的信息和常识，普及 LLM 生成本色的准确性和可靠性，减少幻觉的发生。
然后，联系信息被添加到 prompt 中，使 GPT-4 约略生成愈加准确且适当高下文的回答。
这样来看，CS50.ai 和 GPT-4 相互配合，约略快速为学生提供正确而灵验的回答。
还有一个极度稀少念念的点，值得一提。
精致的读者应该已经精致到了，上面的聊天界面的小鸭子足下有五个留意心，其中一个还唯唯独半了。
有莫得很练习，就像玩儿那种游戏的时候，东说念主物变装足下会出现的人命计数。
这亦然这套系统的改进点之一。
CS50.ai 通过可视化留意心来已毕一个节流机制，每个学生一脱手有 10 个留意心（其实是 5 个完满的，10 个一半的），每三分钟复原一个。
与 CS50 Duck 的每次互动齐会消费一个留意心，为的等于防卫多数时常的垃圾输入的行为。
从本钱角度来看，这有助于裁减 CS50.ai 的运行本钱，毕竟给 GPT-4 发一次音尘就得付一次钱嘛，买过的一又友详情齐了了这少量。
其次，对学生来说，这套机制亦然具有珍惜素质道理道理的。有了发送信息数目的死心，学生就得在发问之前仔细讨论我方的问题，让我方和 CS50 Duck 之间的互动后果和质地更高。
根柢宗旨如故在于培养学生寥落处理问题的智力和精确提倡关键问题的智力，这对学习自己至关攻击。
并且还能让部分学得上面的同学，停一步，慢下来好面子看我方之前学习的历程，强制性的复盘并休息一小下。
RAG 是破除幻觉的关键计议这个 RAG，我们再多说几句。LLM 偶然候会产生幻觉，这个巨匠齐知说念。
之是以会出现这种情况，是因为 AI 模子是在多数文本数据的基础上稽察出来的，因此它们学会了通顺地生成文本，而不一定青睐事实的正确性。
此外，LLM 偶然会有一个所谓的常识截断点，这使得它们的信息仅限于在最近一次稽察之前所学到的常识，而无法取得实时更新，或那次稽察后新出现的本色。
而 RAG 就可以很好地处理这个问题。哈佛大学的斥地东说念主员欺骗 OpenAI 的镶嵌式应用步地接口（Embeddings API）为 CS50 创建文本镶嵌，从而变成一个的确的外部数据源。
这些镶嵌是向量示意的（即数值），可以为机器学习算法捕捉语义，从而更灵验地解说和欺骗数据。
总共这个词数据准备历程包括将课程讲座的英笔墨幕分割成 30 秒的短小寥落片断，然后欺骗 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 模子为这些片断创建镶嵌，并将末端存储在 ChromaDB 向量数据库中。
之后，斥地东说念主员还会为每个输入进来的来自学生的发问创建一个新的镶嵌，并在向量数据库中履行镶嵌搜索，以检索按联系性排序的本色。
如斯一来，就最猛进度地侧目了幻觉的出现。
从使用过的学生们的反映来看，这套系统不行谓不得胜。
有同学示意，他们很可爱东说念主工智能机器东说念主回答问题时的获胜，既不会有包含个情面绪的评价，也不会有合计你问题太傻子的优胜。即使是最愚蠢的问题，它也会一视同仁地回答。
还有同学示意，在 AI 时间，ChatGPT 不行幸免地会让我方在学习的历程中偷懒。而有了个性化定制的 CS50.ai，就可以既使用 AI 又侧目过度依赖 AI 的问题。
而在两次校内的造访中，哈佛大学采访了差未几五百位同学，望望他们使用 CS50ai 的频率和使用感受。
末端傲气，17% 的学生每周使用这些器用十次以上，32% 的学生每周使用 5-10 次，26% 的学生每周使用 2-5 次，25% 的学生每周使用少于两次。
此外，大多数学生认为课程的 AI 器用是有匡助的。从数据来看，47% 的学生认为其极度有用，26% 的学生认为有用，21% 的学生认为有点用。不外，还有 6% 的学生认为没用。他们有可能还没民俗，或者是自己已经极度优秀了，不需要 AI 来协助我方学习。
还有不少用过的学生将 CS50 Duck 拟东说念主化，把这个小动物看成我方的好一又友。哈佛大学示意，这就适当他们设想这套系统和这个形象的初志了。
不外，上面提到的节流的留意心，有些学生如故合手反对意见，合计不受死心的发问更好少量。但哈佛大学虞姬如故不会对这个部分进行改革。
而为了评估 CS50 Duck 在 Ed 上的发扬，斥地东说念主员邀请了一位不在团队中的资深斥地者来审查 CS50.ai 生成的回应。
CS50 Duck 在暑假期间，一共在 Ed 上发布了 64 条回答，其中 25 条与课程本色联系，其余 39 条与行政联系。
25 个和课程本色联系的问题的回答中有 22 个（88%）是准确的，39 个和行政问题联系的回答中有 30 个（77%）是准确的。
而着时期的推移，CS50 这门课的素质大纲也在逼迫变化，这就导致了 GPT-4 与课程的最新变化不同步。
昔时 RAG 会更猛进度地派上用场，这套 CS50.ai 的系统应该也会逼迫进行优化。
参考长途：
https://cs.harvard.edu/malan/publications/V1fp0567-liu.pdf
本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）
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