专访文青松｜AI时代的教育革新：深度融合，驱动未来

机器之心发布

机器之心编辑部

在人工智能科学的先锋领域，尤其是深度学习与决策智能的探索中，文青松博士凭借其在学术研究与实际应用方面的卓越贡献，已然成为业界领军人物。在最近举行的国际深度学习研究顶会 ICLR 上，文青松博士作为松鼠 Ai 首席科学家及 AI 研究院负责人，其提交的七篇论文成功获选收录，这一成就不仅充分展示了他在深度学习领域的深厚造诣，也体现了松鼠 Ai 在人工智能领域持续创新的不凡实力。

为深化探究文青松博士在人工智能领域研究前沿的最新贡献，并洞悉其对于这些技术在实际应用场景中未来展望的独特视角，机器之心近期与文青松博士进行了一场深度学术交流。访谈过程中，文博士不仅揭示了他对当前深度学习、大语言模型发展趋势的深邃理解，并详尽分析了他的研究成就在教育领域的广泛应用潜力，为该领域的学者与实践者奉上了极具价值的启迪与借鉴。

深度学习领域的前沿探索

文青松博士在美国佐治亚理工学院（Georgia Tech）获得电子与计算机工程博士学位，在此期间深入探究人工智能、决策智能及信号处理等前沿领域。他已在包括 NeurIPS、ICML、ICLR、KDD、PIEEE、TPAMI 等国际顶级会议和期刊上发表了上百篇高质量论文，并凭借其卓越贡献多次荣获学术殊荣，如 IJCAI 最具影响力论文第一名、AAAI 人工智能系统部署应用奖等。

文青松博士此次在 ICLR 上提交的七篇论文被收录，这些论文广泛涉及大语言模型 LLM、时间序列分析、Transformer 模型、图神经网络（GNN）、可解释性人工智能（XAI）以及时序点过程（TPP）等多个研究方向。ICLR 是 2013 年由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 共同创办，创立后迅速获得学术界的广泛认可，凭借其严格的评审标准和高品质的论文产出，成为深度学习领域的顶级学术会议。在 Google Scholar 的学术会议 / 杂志排名中，ICLR 目前位列第十，高于 NeurIPS。

本届 ICLR 共收到了 7262 篇提交论文，整体接收率约为 31%，与去年持平（31.8%）。三位深度学习之父：Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 都曾在 ICLR 发表过论文，他们的贡献为深度学习的发展奠定了坚实的基础。

其中值得关注的是，文青松博士带领团队所研发的 Time-LLM 算法，通过对大型语言模型的逻辑结构进行创新性重构，实现了其在时间序列预测任务中的高效应用。这一开创性工作不仅有力验证了大规模语言模型在时序数据分析任务中的潜在适应性和效能，并为多模态时序分析研究开辟了崭新的理论与方法论视角，极大地拓宽了该领域的研究范围。此研究成果不仅在学术层面具有重大意义，深化了复杂时序模式理解的理论框架，在实践层面则为跨领域的时序预测及分析技术的实际部署奠定了坚实的技术支撑，展现出巨大的应用潜力与价值。

在分享科研经验时，文青松博士强调了持续学习、专注精研、团队合作以及面向应用的研究导向之核心价值。他认为，维持对研究前沿趋势及关键议题的高度敏感性，积极参与学术界的互动交流，以此为基础深入挖掘特定研究方向，是科研进阶不可或缺的一环。同时，强化团队间的沟通与协作，确保研究成果能够紧密结合实际应用场景，这是实现科研卓越与领先的关键所在。

融合与突破，AI 赋能教育革新

在学术探索的征程上，文青松博士曾深入研究利用 AI 技术于时序序列分析、异常检测以及根因分析等领域，积累了丰富的经验和深厚的技术底蕴。这些学术经验为 AI 教育领域注入了新的活力，也为松鼠 Ai 自适应学习系统及个性化推荐系统的构建提供了至关重要的技术支持。文青松博士通过对学生学习过程中的时序序列数据进行分析，使松鼠 Ai 系统能够进一步精准捕捉学生学习状态的动态变化，为个性化学习提供有力依据。同时，借助先进的异常检测技术，系统能够及时发现学生在学习过程中遇到的困难或偏差，从而迅速制定并实施干预措施，助力学生更高效地学习。

此外，根因分析技术为松鼠 Ai 提供了深入了解学生学习问题深层原因的窗口，诸如基础知识的薄弱点或认知上的误区。这种深刻的理解使松鼠 Ai 教研团队能够更精确地调整教学策略，并据此设计出高度针对性的教育内容。通过这些前沿技术，松鼠 Ai 不仅能够实时评估学生的学习能力并精准预测其学习需求，而且能在监测到学生学习路径的偏离时迅速作出反应，为学生提供必要的支持。这些技术的应用极大地提高了教育资源的分配效率，并显著增强了教学过程的针对性，从而实现了高效的个性化学习，并提升了学生的学习体验。

在开发松鼠 Ai 智能学习机时，文青松博士及其团队将时间序列分析等技术融合其中，其间面临了数据量大、算法适应性要求高等严峻挑战。为了克服这些难题，他们凭借自研的高效数据处理平台和尖端的机器学习算法，成功实现了技术的突破。通过深入分析学生的答题时间序列，松鼠 Ai 得以实时诊断学生的学习状态，进而灵活调整教学策略和内容，实现了对学生学习状态的即时监控和个性化学习路径的精准规划。

2024 年初，松鼠 Ai 推出了全学科智适应教育大模型。在模型研发的起始阶段，文青松博士带领团队优化了数据收集整理和处理流程进行了细致优化，并研发了前沿的 AI 技术，以进一步完善教育大模型的性能。随着项目的深入进行，团队不断面对并解决了模型的泛化能力和极端场景准确性等挑战。通过持续的模型迭代和先进技术的研发，松鼠 Ai 成功提升了模型的稳定性和准确性，最终打造出一款成熟且卓越的全学科智适应教育产品。

AI + 教育创新，展望大模型未来

在科技与教育的深度融合趋势下，我们进一步与文青松博士就 AI 教育产品的未来发展趋势进行了探讨。谈及未来教育的进步空间，文青松博士认为中国教育在知识传授与掌握方面有着扎实的根基，而西方教育则卓越于培养学生的批判性思维和创造力。为此，松鼠 Ai 致力于将这两大教育体系的优势融合，借助前沿技术，全方位提升学生的综合素养。松鼠 Ai 的智适应教育大模型与学习系统，正是这一创新理念的杰出体现。

通过独有的 2400 万学生累积的超百亿学习行为全流程数据训练，松鼠 Ai 成功打造全学科教育大模型，并在深度知识测评追踪技术和学习推荐算法上实现了重大突破。该模型能够精准地捕捉数据中的复杂关系和模式，迅速识别知识点、题目与学生能力之间的内在联系，从而为学生提供高度个性化的学习服务。基于先进的知识图谱和 MCM（学习的思想、能力、方法）图谱，松鼠 Ai 不仅显著提升了教学效率，更在发掘和培养学生个性、特长及潜在优势方面展现出显著成效。通过这一系统，每个学生都能获得量身定制的学习路径，实现全面而均衡的发展。

对于中国大模型的未来发展，文青松博士提出了算力、大模型和数据三个关键领域的创新需求：

• 算力：需要加强 GPU 和其他加速器的研发和本土化生产。GPU 等基础硬件是支撑大模型训练的关键因素，通过本土化研发和生产，不仅可以保证供应链的安全还可以根据本地市场定制硬件方案。模型方面，推理能力与处理幻觉问题需要进一步提升。
• 大模型推理能力（特别是逻辑推理和决策能力）：是提升模型智能化和实用性的关键因素，虽然大模型目前在处理大量数据时表现出色，但在理解复杂的上下文和多模态内容，以及进行深层次逻辑推理方面仍然能力有限。另外，目前大模型还是存在幻觉问题（生成与事实不符的错误的或虚构的信息），这对准确性要求高的领域会导致错误的决策或严重的后果。
• 数据：隐私和安全问题也日益重要，需要研发更有效的技术措施确保数据在使用过程中的安全性和隐私性。

他坚信，AI 将在教育系统中扮演更加核心的角色，覆盖从 K12 基础教育到高等教育，乃至职业教育的全链条。借助 AI 技术，教育将实现学习效率的显著提升和学习体验的丰富化。人工智能技术在教育领域的深度融入，其影响远不止于学习效率的提升，其将推动教育模式的根本性转变，从单一的知识传授迈向全面的能力培养，从而全面提高学生的综合素质。为此，文青松博士表示松鼠 Ai 将持续引领技术创新，运用最先进的 AI 技术打造更具成效的教育解决方案，以满足国内外市场的多样化需求，并利用 AI 教育技术为社会赋能，尤其是在教育资源匮乏的地区，通过提供高质量的教育资源，促进教育公平的实现。他期待与松鼠 Ai 携手，在全球舞台上展示中国 AI 教育的卓越实力，为更多学生带去优质教育，助力他们实现更美好的未来。