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视频中，随着对某同学的个人试卷、作业进行扫描，AI即刻调用教育大模型等技术，对该同学的知识点掌握程度等学情进行深入分析。这种分析贯通了多学科交汇、全学段覆盖的每一个知识点，而不再局限于单次作业或单学科。通过不同颜色、不同大小的知识小球，该同学的学习状态被清晰地勾勒出来，且随着学习进程动态变化。

此技术基于青少年的书写特点，能够智能识别笔迹，进而实现更高的识别准确度，从而提升批改的精确性。依托于AI大模型强大的语义解析能力，这项技术能够更加精准地理解题目意图，采用类似人类的逻辑思考方式，实现类人化的批改。

结合猿力科技300亿学习行为数据和学生的个人学习数据，并与3D知识图谱以及学生的能力图谱进行匹配，小猿学练机可以穿透学科与学段的边界，精准定位线下练习不易察觉的薄弱点，从而为每个孩子定制精准的个性化学习路径。其自主研发的全场景“以练促学”精准学系统，从智能推题、AI批改、错题整理、错题讲解、举一反三到薄弱点专练，形成完整的个性化学习生态闭环。

大会现场，一款展示“AI伴读大模型”的新奇装置吸引了众多观众的参与热情。这是小猿学练机的另一亮点——“互动阅读”功能的外化体现，它将AI大模型首次融入大语文学习，开创了一种全新的语文学习方式。通过简单的呼唤“小猿小猿”，“AI小猿”能够与孩子就书籍内容展开即兴对话，解答孩子的各种问题，大大提高了孩子的阅读兴趣和阅读效率。

作为领先的教育科技企业，猿力科技深耕“教育+人工智能”领域12年，是行业内最早成立人工智能研究院AI Lab的公司。小猿学练机在AI大模型与智能硬件融合上的成果展现，不仅体现了猿力科技在教育科技领域的创新实力，更预示着未来教育智能硬件将向更加智能化、个性化、高效化发展。(完)

大会现场，猿力科技展示了其行业领先的智能批改技术，引起业界的广泛关注。该公司早在2019年便已开发出具有99.9%准确度的横式题目智能批改技术，首次超越了人类批改的能力。此次大会上，猿力科技进一步展示了其最新研发的AI大模型(多语言)智能批改技术。

这也是一种创新的交互方式，它突破时间和空间的限制，且简单易用：指尖点读，便能认识生词；划线，便能轻松积累好词好句；互动问答，即可实现答疑解惑；章节提问，帮助孩子归纳总结。据悉，“互动阅读”功能推出已有半年，深受用户喜爱。

展位设有体验区，参会者可以亲自通过小猿学练机体验各类练习题目的智能批改功能。小猿学练机能够批改包括客观题、填空题、简答题在内的全题型，甚至包括阅读理解和作文题目。特别值得一提的是，在墨水屏场景下首次搭载了摄像头的小猿学练机，能够对孩子的线下学习过程进行数字化记录与分析，实现线上线下一体化的个性化学习体验。记者在现场体验了小猿学练机的作文拍照批改功能，亲证了其能准确识别涂改后的模糊笔迹，并提供及时准确的评价与专业建议，细致点评作文的优缺点，展现了小猿学练机先进的技术实力。

不同于一般的通用大模型，猿力科技开发的教育垂类大模型具备更为显著的教育属性，能够从“老师”的视角出发，对题目内容和出题动机作出更为符合当前教育阶段的判断。在大会上，小猿学练机的现场工作人员通过实例阐释了这种类人化批改的过程：面对可以用一元一次方程解决的问题，教育AI大模型不仅会解答问题，还会先分析一元一次方程是否符合学生当前的学习水平，再提供适宜的解题方法。

针对这一挑战，小猿学练机结合语文教学大纲，对教育垂类大模型进行针对性训练，使其更具教学目标，并推出“互动阅读”功能，为语文学习提供了新的解决方案。通过引入智能伴读功能，“互动阅读”能够实时解答学生的疑惑，从而优化学生的阅读体验；更重要的是，其启发式互动问答，鼓励孩子深入思考，帮助孩子更好的深度理解，促进孩子对内容的吸收和积累，并进一步提高深度表达、理解及写作能力。

当前，语文学习日益重要。作为一门注重日常累积的学科，阅读在语文学习过程中的意义不言而喻。在课堂上，教师会通过各种教学活动，如字词识读、课文深度解析等，培养学生对文本的理解和情感共鸣。然而，课外阅读时常缺少专业的指导和及时的答疑解惑，这一点为不少家长和学生所关注。

竞技娱乐7月4日，2024世界人工智能大会(以下简称“大会”)在上海世博展览馆盛大开幕。本届大会集中展示了全球“人工智能+”领域的创新应用与前沿成果。猿力科技旗下墨水屏学习平板小猿学练机亮相大会，首次展现了AI大模型与墨水屏平板在教育领域的深度融合应用。

在猿力科技展区，一块巨大的液晶显示屏格外引人注目，它通过裸眼3D视频生动呈现AI个性化3D知识图谱，揭示了小猿学练机“以练促学”个性化学习的底层逻辑。

小猿学练机从练习场景出发，通过实现AI大模型与墨水屏的首次深度融合，为学生提供了一种全新的数字化学习体验。这一创新不仅让学生能够在墨水屏上自然书写和练习——就如同平常在纸上学习一样；而且能够自动、准确地捕捉学习过程、内容和数据，通过深度分析学生的学习情况，自动生成动态的个性化学习能力图谱，为个性化学习提供精确的数据支持。