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GRE Tutor是一个AI代理，提供个性化且自适应的GRE语文、数学和分析性写作辅导，根据个人基线和目标量身定制，并在多设备间同步。
Chinese Tutor 是一个AI代理，自适应教授普通话，从基础到高级，特点是个性化声调指导、语法解释和跨会话记忆的汉字学习。
本文提出了RetireOPD，一种利用自退隐策略内蒸馏训练多轮智能体的方法，提升了在ALFWorld和WebShop基准测试上的性能。
本文提出自适应互惠知识蒸馏（AR-KD），这是一种新方法，通过关系对齐简化教师模型的输出分布，从而改善从教师到学生的知识传递，在CIFAR-100和ImageNet-1k数据集上实现了高达7.13%的准确率提升。
本文介绍了一种用于个性化AI教学助手（如Jill Watson）的提示工程框架，该框架利用学习者特定维度实时调整响应，无需进行模型重新训练。
本文提出了一种用于人工智能驱动英语教材的五层架构，并在186名本科生上进行了测试，结果显示完成准确率、口语分数提高，教师批改时间减少。
论文提出了AdaPop，一种基于自适应流行度的大语言模型遗忘方法，它根据事实频率调整梯度压力，以提高遗忘效果并减少查询下的信息泄露。
一种神经形态算法通过打乒乓球展示了学习能力和想象力，其表现优于标准算法，并能适应反转的控制指令。该代码使用 POWER-KI 和 PWK-AI-WORKBENCH 通过 100% 氛围编程构建。
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。