思维外包:为什么哈萨克学校的建筑不是哈萨克斯坦设计的
🔔 外包思维:为什么哈萨克斯坦学校的架构不是在哈萨克斯坦设计 在作者的新材料中,我们讨论了为什么教育中的技术主权不应仅限于我们自己的服务器、超级计算机和数据保护。 ❗️作者画...
- 01.🔔 外包思维:为什么哈萨克斯坦学校的架构不是在哈萨克斯坦设计 在作者的新材料中,我们讨论了为什么教育中的技术主权不应仅限于我们自己的服务器、超级计算机和数据保护。 ❗️作者画...
🔔 Аутсорс мышления: почему архитектуру казахстанской школы проектируют не в Казахстане В новом авторском материале обсуждаем, почему технологический суверенитет в образовании не должен ограничиваться собственными серверами, суперкомпьютером и защитой данных. ❗️Автор обращает внимание, что архитектура будущей системы внедрения ИИ в школах Казахстана проектируется с учетом рекомендаций Ли Кай-Фу — советника главы государства и главы 01.ai, совместно с которой была запущена национальная языковая модель AlemLLM. По мнению автора, проблема не в привлечении зарубежной экспертизы, а в том, что внешнему центру компетенций одновременно отдаются модель, обучение управленческой команды и рекомендательная рамка школьной реформы. Это он называет «аутсорсом педагогической философии». 📚В материале объясняется, почему архитектура образовательного ИИ — это не только технология. Она определяет, что система считает ошибкой, сколько подсказок дает ученику, как реагирует на неудобные вопросы и какие данные сохраняет в цифровом следе ребенка. В качестве альтернативы подходу «купить готовое» предлагается покупать движок, но писать поверх него собственный слой смысла: создавать отечественную дидактику силами казахстанских методистов и школьных практиков, дать учителю право оспаривать решения ИИ, готовить собственных архитекторов образовательных AI-систем и закрепить национальный контроль над цифровым следом школьников. 💬 «Железо свое. Смысл — арендованный» — почему архитектуру казахстанской школы должен определять сам Казахстан, читайте на сайте. 📷 BlueScreen | Digital Kazakhstan
Related Intelligence
All stories →Anthropic 为华尔街打开账目,显示创纪录的收入和不断增加的债务
Anthropic 是第一个向 SEC 提交 S-1 的大型人工智能实验室,计划在纳斯达克上市,股票代码为“ANT”。这些数字很强劲,季度收入达 116 亿美元,营业利润首次实现,现有客户的支出同比增长九倍……
Создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с CDK
AWS Machine Learning описывает создание агентной системы извлечения на базе Amazon Bedrock с использованием AWS CDK.
Кэширование запросов для ИИ-агентов на Amazon Bedrock
Кэширование запросов позволяет ИИ-агентам на Amazon Bedrock быть более эффективными.