盧偉冰長文解析K60至尊版 對Redmi有著里程碑式的意義
在今天的Redmi后性能時代戰略發布會結束之后，Redmi總經理盧偉冰又帶來了一篇長文，詳解了為什么 Redmi 要開啟后性能時代？為什么選擇和 MediaTek、Pixelworks 深度合作？以及后性
在加拿大溫哥華會議中心，國際機器學習領域的盛事——第42屆國際機器學習大會（ICML 2025）隆重召開。此次大會中，作業幫技術團隊憑借其在AI+教育領域的深厚積累，成功發表了一項引人矚目的研究成果，為智能教育的發展帶來了新的曙光。
大會匯聚了全球機器學習領域的精英，共收到超過1.2萬篇投稿，經過層層篩選，最終僅有約26.9%的論文得以入選。在這樣激烈的競爭環境下，作業幫的論文猶如一顆璀璨的新星，展現了其研究的前瞻性和創新性。
智能教育場景中，AI模型的精準度和穩定性至關重要。傳統方法，如Bradley-Terry偏好模型（BTM），在面對復雜多變的教學環境時，常因最優解不唯一的問題而陷入困境，影響了學生的學習體驗和智能教育工具的效果。作業幫技術團隊針對這一難題，提出了基于能量的偏好模型（EBM）及能量偏好對齊（EPA）方法。
EBM模型通過全局歸一化處理，完美適配了學生多樣化答題思路等無限候選空間，確保了最優解的唯一性。同時，它嚴格滿足了模型預測與真實偏好線性一致的條件，從根本上解決了傳統模型的不穩定問題。這一理論創新為智能教育的技術優化和應用拓展奠定了堅實的基礎。
在此基礎上，作業幫團隊進一步研發出EPA方法。該方法采用三重對比訓練機制，通過優質答案、強干擾答案和弱干擾答案的對比，使模型在有限數據條件下也能精準捕捉教育場景中的細微偏好。實驗數據顯示，在Alpaca eval 2.0等權威測試中，EPA方法的勝率相較于傳統DPO方法有了顯著提升，尤其在復雜場景中表現更為穩健，有效降低了過擬合風險。
教育場景對AI的偏好理解精準度要求極高。以數學為例，同一道題可能存在多種解法，模型需要精準識別步驟規范和邏輯清晰等細微差異。EBM模型憑借其深度挖掘和捕捉復雜偏好的能力，在這一領域展現出了獨特的優勢。未來，該技術將廣泛應用于智能解題、個性化輔導等學習場景，助力AI更精準地洞察學生學習需求和學校教學習慣，為用戶提供更加優質的學習體驗。
作為教育科技領域的佼佼者，作業幫依托“教育+科技”的雙輪驅動戰略，不斷在前沿技術領域探索創新，積極推動AI技術在教育場景的應用落地。此次在ICML 2025上發表的研究成果，不僅彰顯了作業幫的AI技術實力，更為智能教育產業的發展注入了新的活力。
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