🎓 Переписал обучающий ИИ-движок Neuromentor на основе доказательной базы дизайна LLM-репетиторов
Полтора года проекту, но каждый раз появляется что улучшить😏
Раньше ИИ-репетитор делал одно и то же — тыкал в страницу учебника и спрашивал «а теперь скажи ты». Было однообразно и скучно, как будто чат жил отдельно от учебника, также он не очень напоминал работу учителя\репетитора. Всё переделано с нуля
🧠 Движок теперь подстраивается под материал и под ученика
Он сам понимает, что перед ним: язык, физика, математика или тонкая тема вроде психологии — и ведёт по-разному.
• Научился в нарратив. Сначала объясняет, а потом спрашивает. Никаких проверочных вопросов с порога.
• Новичку разбирает живой пример, а не вываливает теорию простынёй.
• Ошибся? Не сухое «неправильно», а разбор: что не так, почему и мягкое ведение к верному ответу.
• Идёт по учебнику — страница за страницей, не убегая вперёд к грамматике или формулам.
🔍 Понимает эмоциональный контекст темы
Физику, например, движок преподаёт живо и с интерактивом, а на личных темах становится бережным и спокойным — без бодрых квизов и геймификации.
Итогом появилось ощущение, что рядом живой наставник, который видит, как именно ты учишься, и подстраивается под тебя.
👉 Попробовать Neuromentor AI
Полтора года проекту, но каждый раз появляется что улучшить
Раньше ИИ-репетитор делал одно и то же — тыкал в страницу учебника и спрашивал «а теперь скажи ты». Было однообразно и скучно, как будто чат жил отдельно от учебника, также он не очень напоминал работу учителя\репетитора. Всё переделано с нуля
🧠 Движок теперь подстраивается под материал и под ученика
Он сам понимает, что перед ним: язык, физика, математика или тонкая тема вроде психологии — и ведёт по-разному.
• Научился в нарратив. Сначала объясняет, а потом спрашивает. Никаких проверочных вопросов с порога.
• Новичку разбирает живой пример, а не вываливает теорию простынёй.
• Ошибся? Не сухое «неправильно», а разбор: что не так, почему и мягкое ведение к верному ответу.
• Идёт по учебнику — страница за страницей, не убегая вперёд к грамматике или формулам.
🔍 Понимает эмоциональный контекст темы
Физику, например, движок преподаёт живо и с интерактивом, а на личных темах становится бережным и спокойным — без бодрых квизов и геймификации.
Итогом появилось ощущение, что рядом живой наставник, который видит, как именно ты учишься, и подстраивается под тебя.
👉 Попробовать Neuromentor AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🆒6👻4
Доказательная база последнего обновления:
🔄 Фазовый цикл вместо «теста с порога»
Каждый шаг урока движок ведёт в порядке, который подтверждён исследованиями:
• Сначала — разрыв-любопытство, а не лекция. Лёгкий вопрос-предсказание до объяснения. Это «информационный разрыв» (Loewenstein, 1994) и эффект предварительного тестирования: даже неудачная попытка вспомнить усиливает последующее обучение (Richland et al., 2009; Kornell et al., 2009). А сложную задачу до объяснения — «продуктивная неудача»: мета-анализ 53 работ подтверждает преимущество подхода «сначала задача» (Kapur; Sinha & Kapur, 2021).
• Новичку — разобранный пример, а не сократический допрос. Эффект проработанного примера (Sweller & Cooper, 1985) и экспертная инверсия: то, что помогает эксперту, мешает новичку (Kalyuga et al., 2003).
• Ошибся — разбор, а не сухое «неправильно». Обратная связь должна смотреть на задачу, а не на ученика: примерно в трети случаев фидбэк делает хуже — как раз когда внимание смещается на самого человека (Kluger & DeNisi, 1996; Hattie & Timperley, 2007).
• Закрепление — в конце. Вопросы на вспоминание дают эффект тестирования (Roediger & Karpicke, 2006), но это выход из темы, а не вход в неё.
• Одна идея за такт. Теория когнитивной нагрузки и принцип сегментирования (Sweller, 1988; Mayer & Moreno, 2003) — не вываливать концепт, таблицу и разбор разом.
📖 Дуга учебника — на беке, не на глазах
Движок держит в голове всю траекторию урока: эта страница — встреча с диалогом, дальше грамматика, потом практика. Но ведёт строго по текущей странице и не забегает вперёд — это и управление нагрузкой, и «время для рассказа» в правильный момент (Schwartz & Bransford, 1998). Ученик видит живой разговор, а не оглавление.
📈 Динамическая подстройка под прогресс
Движок смотрит, что ученик уже показал, и пересобирает подход каждый ход: сильному — сжимает, потерявшемуся — разворачивает (та же экспертная инверсия, Kalyuga, 2007). И определяет тип материала по смыслу — язык, физика, факт или личная тема — чтобы выбрать верный режим и не путать «закон сохранения энергии» с юриспруденцией.
🛡 Защитные рельсы — обязательны
Без них ИИ вредит: в RCT (Bastani et al., 2024) школьники с «голым» GPT набирали больше на тренировке, но проваливали экзамен без него — использовали как костыль. Поэтому движок не отдаёт готовый ответ сразу (лестница подсказок), а на чувствительных темах становится бережным — без квизов и геймификации.
🔬 И это работает — там, где сделано правильно
• Гарвард, RCT по физике: с ИИ-репетитором, настроенным на краткость и шаги, студенты усваивали более чем вдвое больше за меньшее время (Kestin et al., 2024).
• Всемирный банк, Нигерия: +0.23 SD за 6 недель — эквивалент 1–2 лет обычного обучения (De Simone et al., 2025).
• Tutor CoPilot и LearnLM от Google — тот же вывод: дело в тщательном дизайне, а не в «голой» модели.
🔄 Фазовый цикл вместо «теста с порога»
Каждый шаг урока движок ведёт в порядке, который подтверждён исследованиями:
• Сначала — разрыв-любопытство, а не лекция. Лёгкий вопрос-предсказание до объяснения. Это «информационный разрыв» (Loewenstein, 1994) и эффект предварительного тестирования: даже неудачная попытка вспомнить усиливает последующее обучение (Richland et al., 2009; Kornell et al., 2009). А сложную задачу до объяснения — «продуктивная неудача»: мета-анализ 53 работ подтверждает преимущество подхода «сначала задача» (Kapur; Sinha & Kapur, 2021).
• Новичку — разобранный пример, а не сократический допрос. Эффект проработанного примера (Sweller & Cooper, 1985) и экспертная инверсия: то, что помогает эксперту, мешает новичку (Kalyuga et al., 2003).
• Ошибся — разбор, а не сухое «неправильно». Обратная связь должна смотреть на задачу, а не на ученика: примерно в трети случаев фидбэк делает хуже — как раз когда внимание смещается на самого человека (Kluger & DeNisi, 1996; Hattie & Timperley, 2007).
• Закрепление — в конце. Вопросы на вспоминание дают эффект тестирования (Roediger & Karpicke, 2006), но это выход из темы, а не вход в неё.
• Одна идея за такт. Теория когнитивной нагрузки и принцип сегментирования (Sweller, 1988; Mayer & Moreno, 2003) — не вываливать концепт, таблицу и разбор разом.
📖 Дуга учебника — на беке, не на глазах
Движок держит в голове всю траекторию урока: эта страница — встреча с диалогом, дальше грамматика, потом практика. Но ведёт строго по текущей странице и не забегает вперёд — это и управление нагрузкой, и «время для рассказа» в правильный момент (Schwartz & Bransford, 1998). Ученик видит живой разговор, а не оглавление.
📈 Динамическая подстройка под прогресс
Движок смотрит, что ученик уже показал, и пересобирает подход каждый ход: сильному — сжимает, потерявшемуся — разворачивает (та же экспертная инверсия, Kalyuga, 2007). И определяет тип материала по смыслу — язык, физика, факт или личная тема — чтобы выбрать верный режим и не путать «закон сохранения энергии» с юриспруденцией.
🛡 Защитные рельсы — обязательны
Без них ИИ вредит: в RCT (Bastani et al., 2024) школьники с «голым» GPT набирали больше на тренировке, но проваливали экзамен без него — использовали как костыль. Поэтому движок не отдаёт готовый ответ сразу (лестница подсказок), а на чувствительных темах становится бережным — без квизов и геймификации.
🔬 И это работает — там, где сделано правильно
• Гарвард, RCT по физике: с ИИ-репетитором, настроенным на краткость и шаги, студенты усваивали более чем вдвое больше за меньшее время (Kestin et al., 2024).
• Всемирный банк, Нигерия: +0.23 SD за 6 недель — эквивалент 1–2 лет обычного обучения (De Simone et al., 2025).
• Tutor CoPilot и LearnLM от Google — тот же вывод: дело в тщательном дизайне, а не в «голой» модели.
❤6👻3😴2
Начал разрабатывать свой инструмент для Авито, но как же его назвать... Нейроавито?
В первую очередь он нужен для АБ тестов объявлений и поиска возможностей для создания новых на основе рынка и собственного предложения
У нас есть преимущество в виде полной оцифровки всего, что мы делаем в Designflex (а это уже под 200 различных ИИ продуктов)
Результатом эксперимента вижу: прямое сравнение объявлений с конкурентами включая обложки, выводы на основе данных из аналитики Avito, генератор объявлений на основе спроса\актуальности, прогнозируемость охватов и конверсий, инсайты по конверсиям и поиск причин.
Также будет действовать триумвират нейронок (три SOTA модели-эксперта ищут закономерности в данных)
Ставьте ❤️ если интересно
В первую очередь он нужен для АБ тестов объявлений и поиска возможностей для создания новых на основе рынка и собственного предложения
У нас есть преимущество в виде полной оцифровки всего, что мы делаем в Designflex (а это уже под 200 различных ИИ продуктов)
Результатом эксперимента вижу: прямое сравнение объявлений с конкурентами включая обложки, выводы на основе данных из аналитики Avito, генератор объявлений на основе спроса\актуальности, прогнозируемость охватов и конверсий, инсайты по конверсиям и поиск причин.
Также будет действовать триумвират нейронок (три SOTA модели-эксперта ищут закономерности в данных)
Ставьте ❤️ если интересно
❤32🥴3
Ну че яблочники, как дела?) Скоро вам ваши айоэсы то отрубят ооо будете ходить со звонилкой-фотокамерой вместо смартфона хыыы ептыбля
Пока андроидобоги будут сидеть в таких легкндарных приложениях как вконтакте, однокласники и файловый проводник хыыы
Пока андроидобоги будут сидеть в таких легкндарных приложениях как вконтакте, однокласники и файловый проводник хыыы
😁64💯6🍓6🆒5🤪4
Я нашёл панацею для твоих проблем. Просто родись нормальным и всё пройдёт
👍29😡5😁2😱2🕊1
Чтобы хорошо зарабатывать нужно много работать (не в найме). Какие у тебя идеи? Что тебе нравится?
🍓18👻1
Forwarded from Сиолошная
В пятницу правительство США сняло блокировку c Claude Mythos 5, разрешив предоставить ее более чем 100 американским учреждениям, включая крупные компании и правительственные агентства — Semafor
Решение, изложенное в письме, направленном в компанию Anthropic в пятницу днем, представляет собой серьезную деэскалацию в конфронтации между администрацией Трампа и компанией Anthropic.
В письме ничего не говорится о Fable 5. Источники, близкие к переговорам, заявили, что стороны также движутся в направлении выпуска Fable, хотя сроки этого пока неясны.
В соответствии с новым соглашением, «лицензия больше не потребуется для экспорта, реэкспорта или передачи внутри страны модели Claude Mythos 5 организациям, указанным в Приложении А к настоящему письму, и их иностранным сотрудникам, а также иностранным сотрудникам компании Anthropic». Так что Andrej Karpathy снова может расчехлять авторисерч на Mythos.
Решение, изложенное в письме, направленном в компанию Anthropic в пятницу днем, представляет собой серьезную деэскалацию в конфронтации между администрацией Трампа и компанией Anthropic.
В письме ничего не говорится о Fable 5. Источники, близкие к переговорам, заявили, что стороны также движутся в направлении выпуска Fable, хотя сроки этого пока неясны.
В соответствии с новым соглашением, «лицензия больше не потребуется для экспорта, реэкспорта или передачи внутри страны модели Claude Mythos 5 организациям, указанным в Приложении А к настоящему письму, и их иностранным сотрудникам, а также иностранным сотрудникам компании Anthropic». Так что Andrej Karpathy снова может расчехлять авторисерч на Mythos.
❤6😁5🍌2😢1👻1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
X (formerly Twitter)
Anthropic (@AnthropicAI) on X
We’ve received notice that the Department of Commerce has lifted export controls on Claude Fable 5 and Mythos 5.
We'll begin restoring access tomorrow, and will share an update soon.
We’re grateful to our users for their patience, and to everyone who worked…
We'll begin restoring access tomorrow, and will share an update soon.
We’re grateful to our users for their patience, and to everyone who worked…
🔥8