初中学习APP推荐!小升初开学不掉队!
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亲爱的家长朋友们,又到了一年一度的小升初关键时期。相信很多六年级孩子的家长已经开始为孩子的初中学习做准备了。作为一个经历过这个过程的老家长,我深知这个过渡期的重要性。 很多家长都有这样的体会:孩子小学成绩一直很稳定,但一上初中就"翻车"。这主要是因为初中和小学在学习内容、方法和节奏上都有很大差异。课程突然增加到七八门,每门课的难度都加大,老师讲课节奏变快......这些变化对孩子来说都是巨大的挑战。 • 为什么需要提前准备? 以数学为例,初中数学与小学数学有着本质的不同。从具体的数字运算过渡到抽象的代数思维,从简单的图形认识到复杂的几何证明,这个跨越需要孩子慢慢适应。如果能在暑假提前接触这些知识,开学后就会轻松很多。 • 洋葱学园的过渡方案 这就是为什么要推荐洋葱学园的原因。它专门为小升初的学生设计了一套过渡方案:每天抽10几分钟,用同步课把初一知识先"剧透"一遍。有理数、代数式、细胞长啥样,这些初中要学的重要概念,都可以先混个脸熟。 • 动画演示抽象概念 洋葱学园最大的优势在于用动画演示抽象概念。比如方程这个让很多初一新生头疼的概念,动画会展示数量是怎么变化的;几何证明题,动画会展示图形是怎么变换的。这种视觉化的学习方式,让孩子一看就明白:"哦~原来是这样变换过去的!" • 具体学习计划 我们建议这样的暑期学习计划:每天安排30-40分钟的学习时间,其中15分钟观看洋葱学园的预习视频,15-20分钟做相应的练习。重点预习数学的有理数、代数式,科学的细胞、物质三态等基础概念。 不要贪多求快,重要的是让孩子理解概念而不是死记硬背。如果孩子某个概念不理解,可以反复观看视频,或者换个章节学习,保持学习的趣味性。 • 培养初中学习思维 除了知识预习,更重要的是培养初中学习思维。洋葱学园的课程设计注重培养孩子的逻辑思维和自主学习能力——这两个能力恰恰是初中学习最需要的。 通过暑期使用洋葱学园,孩子可以提前适应初中的学习方式:学会自己安排学习时间,自己总结知识点,自己解决遇到的问题。这些能力比单纯的知识预习更重要。 • 家长陪伴很重要 在这个过渡期,家长的陪伴和引导也很重要。建议家长可以和孩子一起观看视频,讨论视频中的例子,这样既能了解孩子的学习内容,又能增进亲子关系。 当孩子遇到困难时,不要急着给出答案,而是引导他们思考:"这个和视频里讲的哪个例子很像?"、"能不能用刚才学到的方法试试?"这样培养出来的自主学习能力,会让孩子受益整个初中阶段。 • 成功案例分享 去年我家的邻居使用这个方法的王妈妈分享说:"暑假让孩子用了洋葱学园,开学后数学一直保持班级前三。最重要的是孩子学得很轻松,没有出现适应困难。"李爸爸也说:"女儿以前最怕数学,现在居然最喜欢数学课,说老师讲的和视频里一样有趣。" 小升初是孩子学习生涯中的重要转折点。一个好的开始是成功的一半,让我们利用这个暑假,帮助孩子做好充分准备,迎接初中生活的挑战。相信有了洋葱学园的帮助,您的孩子一定能够顺利过渡,开学后从容自信地面对新的学习生活!返回搜狐,查看更多
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中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多
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