#小众软件Trancy AI Talk – 又骗我学习外语系列：ChatGPT + Azure TTS 实现 AI 口语私教

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录取概率秒出 AI填报高考志愿真的行吗？

录取概率秒出 AI填报高考志愿真的行吗？ AI填报志愿靠谱吗？卖家：需考生自己拿主意记者发现，在某手机应用商店、某社交平台和某电商平台，输入“AI高考志愿”关键词，均出现不少AI高考志愿填报的相关软件推荐和广告信息。这些软件和广告信息既有免费，也有付费，而付费价格一般在百元到数百元。记者随机下载了上述几款软件，以北京市和天津市应届文科考生真实身份和高考成绩，打开AI志愿填报系统，并按照要求手动填报了地区、科目和分数等信息后，系统便自动生成了考生分数所在地区的排名，并生成一张按“冲稳保”顺序依次排列的高校及专业名单，同时还显示考生被录取的概率。AI填报高考志愿生成方案记者还发现，有些AI填报高考志愿的软件根据所在地区、院校类型、招生计划等条件进行设置，可查看院校、院校代码、此前招生计划人数、近三年录取分数和排名，以及录取率。此外，根据考生已经填报的高考志愿，结合本省（市）招录规则，可对填报志愿进行智能排序。另外，有些软件还给出大学专业、职业倾向、大学区域和大学类别等多种选项供考生填写，以生成符合学生个性化需求的方案。某电商平台一家售卖AI填报高考志愿产品的商家告诉记者，所售卖的产品软件来自专做高中生学习报考指导服务的公司，这种AI产品会帮考生筛选出合适学校和专业，而且非常准确，但具体报什么学校和专业，还需要考生自己拿主意。中国电子商务专家服务中心副主任郭涛表示，AI填报高考志愿背后的原理是利用大数据对考生、学校和专业进行建模，再利用这些数据为考生推荐合适的学校和专业，并预测录取概率。其优势主要在于，AI技术凭借强大的数据处理能力，能在短时间内分析海量数据，迅速为学生填报志愿给出建议，远超人工效率。其次，AI技术能够根据学生的成绩、兴趣和专业偏好等多维度信息，量身定制个性化填报志愿方案。此外，AI技术不受人为情感和偏见的影响，能够客观地评估各种因素。不过，郭涛还表示，AI填报高考志愿的准确性会受到多方因素影响。在理想状态下，算法和高质量的数据能确保AI技术的推荐精准无误。但是，在现实中，数据质量参差不齐等问题使得AI推荐存在局限性。尤其是在输入数据存在误差或遗漏时，AI技术推荐结果可能大打折扣。此外，AI技术能够处理量化信息，但在理解学生的家庭背景、个人经历等非量化因素时就显得“力不从心”。因此，家长和考生在享受AI技术推荐便利的同时，也需保持理性思考，审慎对待其推荐结果。考生该如何填报志愿？专家：应看重考生的优势和潜能曹同学是河南省驻马店市的高考生，她今年考了627分。出于好奇心，她尝试了AI填报高考志愿，但没有把生成结果作为主要参考标准。她说，基于谨慎的态度，她更愿意通过人工查阅资料、向老师咨询等方式，选择符合自己意愿和分数的院校。某AI志愿填报系统页面中国教育科学研究院研究员储朝晖表示，考生填报高考志愿应该看重自己的优势和潜能，一次高考分数不能代表个人潜能方向。此外，填报高考志愿还要考虑所报学校情况和社会需求。从微观上说，考生应把自己优势、潜能与社会需求对接起来，AI技术能分析学校信息，但无法分析到每个学生的优势、潜能和兴趣爱好，对于学校信息分析可能存在误差。因此，可以利用AI技术收集资料、提供参考建议，但并非实用工具，不能完全相信。储朝晖称，考生应在父母和老师等人建议下填报志愿，但最终决定权还是考生。另外，考生可以在利用AI技术的同时，可以联系想填报学校和专业的在校学生，直接获得的信息比AI技术更真实可信、符合实际。郭涛表示，随着科学技术飞速发展，AI行业的规范制定与执行尤为重要。首先，应建立统一AI行业标准，这有助于确保AI技术应用的质量和安全。其次，需加强AI技术应用的监管力度，以确保其符合法律法规和社会伦理要求。另外，提高AI技术的透明度和问责机制，这有助于增强公众对AI技术的信任度。最后，持续开展用户教育工作也至关重要，通过普及AI技术知识、揭示其潜力和局限等方式帮助用户做出明智的决策。 ... PC版： 手机版：

AI程序员Devin卧底工作群修bug 还和CTO聊技术

AI程序员Devin卧底工作群修bug 还和CTO聊技术 事情发生在办公软件Slack，截图中的akshat是AI基础设施创业公司Modal Labs的CTO Akshat Bubna。Modal Labs也是Devin开发商Cognition的首批客户之一。此时Devin正披着他的创造者之一、IOI金牌得主Steven Hao的马甲。对话的开始，AI程序员Devin正在询问有关Modal Lab平台的密钥的生命周期问题，特别是密钥更新后传播到正在运行的应用程序所需的时间。Devin表示自己已经查阅了文档，包括密钥和环境变量指南、CLI命令参考、API参考以及容器生命周期钩子和参数，但依旧没有找到关于密钥传播时间的明确信息。Devin询问了更新的密钥通常需要多长时间才能被运行中的应用程序使用，因为这对于他们的运营至关重要，了解这一点将有助于管理他们的部署流程。人类CTO解释说，当密钥更新时，他们不会使已经运行的Modal容器失效，但是新启动的容器将会读取更新后的值。Devin对此表示感谢，并决定暂时采用手动方法来管理Modal中的密钥，即在需要时调用modal deploy命令来触发相关应用程序容器的重启。看完整个过程后，同样是AI创业者的Raunak Chowdhuri评价到：发现问题、创建工单、调整代码，最好的人类开发者就是这么工作的。Devin更多实测结果拿到Devin早期测试资格的人和公司并不多，不过还是陆陆续续有人晒出实测结果。热衷AI的沃顿商学院教授Ethan Molick试过后，认为其新颖的实时交互方式是最值得关注的。您可以随时与它“交谈”，就像与人交谈一样，它会在后台不断地执行和调试您的想法。在测试中，Ethan Mollick要求Devin开发一个解释“创业公司融资中的股权稀释”的网站。不过他透露，AI还无法在没有任何帮助的情况下，自主且无差错地完成这项工作。要想把一个重大项目交给人工智能来完成，还有很长的路要走，但这仍然是一个令人着迷的开始。另一位晒出测试过程的创业者Mckay Wrigley更激动一些。在他晒出的27分钟测试中，只发了一个GitHub连接，让Devin部署来自开源项目的代码。Devin自主把任务拆解成一系列子步骤，并一步步开始执行。执行过程中，Devin在安装Supabase数据库时遇到了障碍，自己打开了对应的Github仓库开始查阅文档……从后续终端反馈中可以看出，Devin查到了运行Supabase所需的各种端口和密匙都应该填什么。（装过的都知道，雀食挺麻烦……）与此同时，Devin还在根据实际情况不断修改自己的后续计划。一段时间过后，一个本地的聊天机器人程序就跑起来了。测试一段时间后Mckay Wrigley认为，Devin已经可以算Agent的ChatGPT时刻。复现Devin计划ingDevin这边大伙还在接连测试，另一边开源“复现”方案也在进行中……这不，GitHub三万Star项目MetaGPT就上新了“开源版Devin”。名为数据解释器（Data Interpreter）：同Devin一样，Data Interpreter也能实现自主编程，能迭代式观察数据，预测分析病情进展、机器运行状态；还能构建机器学习模型、进行数学推理、自动回复电子邮件、仿写网站……比如从英伟达股价数据中分析收盘价格趋势：分析数据预测葡萄酒质量：除此以外，阿里Qwen成员Binyan Hui等人开启了OpenDevin项目，刚刚起步已获得1.2k Star。Binyan Hui发推文表示，已有一个初步的路线图和一群优秀的人在努力工作，在很短的时间内就完成了前端原型。同时项目团队也在招新成员：另外，还一个名为Maisa AI的团队推出了Maisa KPU（Knowledge Processing Unit），被网友认为与Devin有一些竞争。目前Maisa KPU处于测试阶段，它可以解决复杂问题和推理，团队发布的基准测试结果如下：根据demo展示，KPU可以成为“智能客服”，在客户没有正确写好订单号的情况下，帮助客户解决订单未送达的问题：Devin基准测试技术报告发布最近，Devin创始团队Cognition还发布关于SWE-bench测试的技术报告。除了之前已公布的测试结果之外，团队还透露了一些新消息。比如，Cognition的目标之一是让Devin这个专门从事软件开发的AI智能体能够成功地为大型、复杂的代码库贡献代码。选择在SWE-bench上端到端运行智能体，也是考虑了它更接近现实世界的软件开发。此外，研发团队还透露，为了防止Devin在测试中作弊，比如查找外部的pull requests信息，测试已做相关设置，确保Devin无法访问相关信息，并且在此过程中也已人工手动检查了Devin运行情况。最后团队强调Devin仍处于起步阶段，还有很大改进空间：更多细节感兴趣的家人们可查看报告详情。Devin发布不到一周，网友们的讨论已十分热烈。比如，这位大兄弟表示自己一年前担心的事儿终究还是发生了。以后Stack Overflow上都是各种Devin在提问，人，就只能被挤出去（Stack Overflow危！！！）：有网友回应（手动狗头）：它们可以互相回答问题。还有网友发现Devin背后团队Cognition正在招全职软件工程师，于是缓缓打出一个问号：Devin不是应该填补这些职位空缺来为他们省钱吗？最后，若Devin公开你会想用它干点啥？参考链接：[1] ... PC版： 手机版：