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介绍了AdaJEPA，一种自适应世界模型，在部署期间持续学习并更新其潜在表征，使智能体能够根据真实世界观测调整计划，无需重新训练或记忆技巧。
介绍了AdaJEPA，一个自适应世界模型，通过感知、规划和行动在闭环中持续学习。
本文提出了一种自适应、学科感知的提示路由框架，用于基于LLM的高中辅导，利用14个教学特征来切换策略。对359名学生进行的A/B测试显示，与静态基线相比，效率和转化率有所提高。
LectūraAgents是一个用于自适应个性化学习的多智能体框架，它模拟教授与学生的互动，并生成与学习者画像对齐的具身教学动作。它引入了层级架构、自适应具身教学机制以及教学动作-语音对齐算法，在现有方法上表现出一致的改进。
本文提出了一种面向自主机器人的思维-学习交互模型，使其能够在开放环境中自适应地发现新特征、扩展输出类别、更新学习模型并重构动作流程。实验结果表明，该模型在识别精度、类别形成和动作效率方面均有显著提升。
本文提出了一种基于学习者模型的评价标准，用于评估视觉语言模型（VLM）在数学教育中的自适应性。实验表明，不同模型在自适应性上存在可测量的差异，并揭示了当前的VLM难以生成一致且适应学习者的教学回应。
This article introduces an open-source AI tutoring system called 'Bloom-one-vs-one-study' that implements Benjamin Bloom's educational theory using Claude Code to provide personalized, adaptive one-on-one learning experiences.
摘要：我们提出了一个基于理论支持的模拟学习者评估教育阅读材料自适应个性化的框架。该系统从开放式教科书构建学习目标和知识组件本体，在基于浏览器的本体图谱中进行管理，用本体实体标注教科书片段，并生成对应的阅读-评估配对。模拟读者通过受建构-整合启发的记忆模型阅读文章，该模型整合了DIME风格的读者因素、KREC风格的错误概念修正，以及开放式的New Dale-Chall可读性信号。答案通过基于得分的选项选择在学习者的显性记忆状态上生成，而BKT驱动自适应过程。在三个采样学科本体和每个条件匹配队列的50名模拟学习者中，自适应阅读显著改善了计算机科学成果，在无机化学中产生了较小但不确定的正向收益，在普通生物学中表现为中性至略负。