松鼠Ai两篇论文入选ICML 2024，揭示人工智能教育发展新路径

近日，第42届国际机器学习大会ICML 2024正式对外公布录取结果，松鼠Ai两篇论文成功入选，为人工智能教育、机器学习领域的深入研究与发展贡献全新见解。据悉，本届ICML会议投稿量达到9653篇，比去年新增3000余篇，创下历史峰值。这一数字象征着人工智能机器学习领域已迈进高质量发展阶段，彰显极具创新属性的技术生态力量。

创新研究成果，奠定人工智能全新里程碑

作为机器学习领域的顶级会议之一，国际机器学习大会ICML在计算机科学领域享有崇高声望，与NIPS一同被公认为是人工智能，机器学习领域难度最高的国际会议。因其论文录取标准极其严苛，ICML受到中国计算机学会（CCF）高度推荐并列为A类会议。在本届会议上，ICML 2024再次加强审稿难度，采用OpenReview 平台实行标准双盲审稿机制，论文录用率仅27.5%，通过严苛的筛选和评审，持续优化对创新性、前瞻性研究的深度挖掘能力。

其中，松鼠Ai合伙人、首席科学家及AI研究院负责人文青松博士凭借在时间序列、LLM、高斯过程、SDE等学术领域的创新研究突破，成功获得ICML 2024的认可。在文青松博士的带领下，松鼠Ai向ICML 2024提交《What Can LLMs Tell Us about Time Series Analysis》和《BayOTlDE: Bayesian Online Multivariate Time series lmputation》两篇研究论文，通过对LLM推进时间序列分析层面展开深度研究分析，以及对贝叶斯结构时间序列模型的深度验证与探索，促进高效的决策制定，并向更通用的时间序列分析智能迈进，释放出人工智能教育更广泛的可能性。

一直以来，文青松博士深耕时间序列人工智能（AI4TS）和教育人工智能（AI 4EDU）领域，并代表松鼠Ai在业界取得卓越成就。他曾在人工智能相关顶会与顶刊发表近百篇文章，其中多篇文章成功入选NeurIPS, ICLR等AI顶会，同时两次入选IJCAI最具影响力论文并排名第一。

文青松博士认为，利用AI技术进行时序序列分析、异常检测和根因分析，对于开发AI自适应学习系统和个性化推荐系统具有重要价值。作为将时间序列分析等技术应用于AI智能学习机开发的先行者，文青松博士在实现学习状态的实时诊断和个性化学习路径规划方面进行了技术和方法的整合优化，使机器更精确地理解和预测学生的行为和学习成效，及时诊断和调整教学策略，让松鼠Ai能够提高教育资源的分配效率和教学过程的针对性，实现高效的个性化学习和提升学生的学习体验。

如今，文青松博士带领松鼠Ai“登顶”ICML 2024，完成研究成果再创新，意味着松鼠Ai作为开创国内智适应教育技术体系的科技创新型独角兽企业将再次实现人工智能教育技术的迭代升级，持续推动人工智能技术在教育领域的深度赋能，为人工智能教育产业树立重要的发展里程碑。

重塑教育形态，规模化践行“因材施教”

值得一提的是，目前松鼠Ai已率先发布全球首个全学科智适应教育大模型，将智适应技术与多模态大模型进行创新结合并应用于教育领域。依托于全新的智适应学习引擎，松鼠Ai完成了传统教育形态的重塑与颠覆。

一方面，区别于传统的纯文本类教育大模型引擎，松鼠Ai多模态智适应教育大模型能够为学生提供更多元化的智能支持，包括知识获取、信息输入、教育资源生成和人机协同智能教育方面，实现具备广泛性、深度交互性的学习流程。另一方面，凭借过去积累的近3000万学生100亿次学习行为，智适应教育大模型拥有强大的推荐算法、深度知识追踪功能，可完成学生学习行为的高效、精准分析。与此同时，松鼠Ai智适应教育大模型充分发挥教育终端机器的“自主”学习能力，向每个学生提供丰富的学习资源和最优的学习路径，真正在教学层面规模化践行“因材施教”，推动教育公平发展。截至2023年，松鼠Ai已经成功布局2000家线下智能学习机门店，同时为全国共计6万家全日制中小学的近3000万学生带去人工智能教育系统，吹响教育行业智能化变革的冲锋号。

此次松鼠Ai技术软实力获ICML 2024国际顶会认可，进一步肯定了松鼠Ai在人工智能、机器学习的创新研究和实践成果，同时也探索出未来人工智能与教育技术深度融合的发展之道。松鼠Ai正凭借AI教育的创新实力，为人工智能教育注入前沿技术力量，推动人工智能教育、机器学习领域的健康持久发展。

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