ZDNet至顶网软件频道消息:不可否认,2014年的在线教育正呈现一种井喷的态势,越来越多的企业及传统教育培训机构将目光转向这个热点市场,比如百度投资传课网1000万美元,淘宝网成立淘宝同学,网易400万美元投资91外教网等,无不彰显在线教育的巨大潜力。但现在来看,整体市场更多的是一种观望态度,无论是平台类还是垂直类教育机构都在试水,目前还没有一家能说在这个行业市场取得领先地位,这对机构企业来说既是机遇,也是挑战。如何能够在未来一两年内快速占领市场,最重要的是看准行业趋势和做好用户体验。
混合模式:在线教育未来的发展趋势
未来教育模式是混合模式这一点基本已成为行业共识。未来可以做大做强,活得从容不迫的机构一定是线上线下结合最好、形成闭环的几家机构,纯线下的教育培训机构很难在新一轮教育培训发展浪潮中活得下去。那么,如何将线上与线下相融合,重点还在于线上。我们说线上教育并不是简单的将线下课堂照搬到线上,而是根据用户的不同需求开发独立的、有相匹配功能的线上课堂系统。具体来说,无论是做内容还是做平台,都离不开新型教育技术工具的配套应用,如通过E-learning,M-learning的介入,直播课堂系统已日渐成为教育培训机构开展线上课程不可或缺的一部分,它很好地解决了在线教育缺乏个性化和互动性的缺陷。据《2013-2014中国互联网教育用户行为分析报告》显示,直播互动(28.9%)已成为中国互联网教育用户网络学习的主流方式之一,而这一论断也在SkillSoft亚太地区学习与发展(L&D)趋势报告中得到佐证。
直播课堂:在线教育发展的驱动力
从点播(在线异步学习)到直播(在线同步学习),在线教育经历了一个快速迭代的过程,究其根源,还是在于用户需求体验的不断满足和提高。有业内人士认为,直播课堂是最接近面授的线上教学模式,它在互动性、经济性、时效性、资源整合性等方面都极具竞争优势。那么,什么样的直播课堂才是用户真正想要的?
它首先是简单易用,稳定可靠的。通过展视互动直播课堂,学生无需下载任何插件,通过手机、PAD、电脑一键上课;远隔异地的老师则可以开设万人以上在线的公开课或招生课,而无需担心网络卡顿、掉线问题;
其次是高匹配性的。所谓匹配性,即不同的教学场景配套相应的互动功能应用。1对1私教、在线小班课、在线大班课等等,不同的授课模式其互动功能需求也会有所不同,比如点名功能,对于大班课来说很有必要,但对于1对1私教则完全不需要。目前,展视互动直播课堂系统开发插播、防录屏、桌面共享、协同浏览、问卷调查、在线问答等100多种互动功能,高效满足用户不同的授课场景需求。
其三是高开放性的,无论是在PC端还是移动端,用户都能够通过API、SDK接口自定义布局页面和内容。而目前市面上的直播课堂产品基本只是满足PC端的接口要求,在移动端还有所欠缺,展视互动直播课堂系统布局移动端,其SDK2.0版本能轻松与用户的业务系统整合,APP界面更美观,功能更多效。

当然,对于直播课堂而言,还需要在实时性等方面做好用户体验,使师生远程沟通答疑无延时。目前,展视互动直播课堂的实时直播处于行业领先地位,有效激发了老师授课的积极正面情绪,使课堂氛围、教学效果显著提升。
在线教育正在迅猛发展,任何有效实用的手段都将让师生受益并随之普及,展视互动直播课堂系统便是一个很好的例子。据悉,展视互动自2009年成立以来,一直坚持市场服务的精耕细作,持续五年以每年100%增长率领跑市场,目前已得到北师大网院、人大网院、华图网校、新东方、环球雅思、弘成教育等逾1000家教育培训机构的信赖和认可,占有接近50%市场份额,处于行业领先地位。
好文章,需要你的鼓励
Uber年度失物报告首次纳入无人驾驶出租车数据。过去一年,乘客在Uber平台的机器人出租车中遗留了数千件物品,包括手机、钥匙、钱包等常见物品,以及假牙、15磅溜溜球等奇特物件。乘客可通过App联系客服找回失物,支付15美元即可享受同城配送,或前往车辆停放站自取。Uber表示,将依托现有运营体系为自动驾驶业务提供全面支持,计划2025年底前在全球15座城市开通无人驾驶打车服务。
TREK方法通过引入外部验证解法对AI进行短期校准,解决了GRPO训练在困难题目上因无法探索正确解法区域而陷入瓶颈的问题,在数学推理和智能体任务上均取得明显提升。
Uber周三发布了一款基于现代Ioniq 5改装的数据采集原型车,搭载14个摄像头、8个固态激光雷达和9个雷达,通过英伟达双驱Thor计算机处理数据。Uber计划今年在全球部署500辆此类车辆,每月可采集200万英里高保真驾驶数据,供Avride、Waymo、WeRide等30余家自动驾驶合作伙伴使用。这是Uber自2020年出售自动驾驶部门以来首次自主组装车辆,也是其AV Labs部门的重要进展。
SkillOpt-Lite通过将智能体技能优化形式化为零阶优化问题,提出极简流水线:把执行轨迹存为文本文件,让AI直接用文件系统工具翻日志、找规律、改技能,配合独立验证门控,比复杂的多智能体优化框架跑得更快效果更好,并自然延伸至执行框架自动优化(HarnessOpt),使轻量模型能够超越大模型。