STUDENT WORKSPACE

我的学习

知识图谱 4,798 节点
演示模式
你的下一步已经准备好

第一次学习人工智能也没关系,
先找到适合你的起点

不用先理解专业术语。用几分钟确认现有基础,系统会告诉你下一步从哪里开始。

当前掌握度
计划完成度
我的班级位置
Python
机器学习
深度学习
Attention
系统将推荐 待诊断 不用先懂术语
路径由 7 类关系共同解释前置 · 包含 · 对比 · 应用
已掌握知识正在读取学习记录
计划完成度正在读取学习目标
0
我的班级位置完成学习后更新
成长位置
待巩固知识诊断后生成重点
需关注
今日任务

今天从这里继续

正在整理你的学习进度…
调整说明

为什么调整了你的路径?

路径智能体
你在“长距离依赖”题目中把 Self-AttentionRNN 的信息传递方式混淆。系统已把对比练习提前,并暂缓进入 LoRA 的 target_modules。
练习记录
教材问答
当前计划
先确认基础,再开始

找到真正的起点,不必从头重学

不了解专业术语也可以开始。用约 6 分钟回答 10 道题,系统会保留你已经掌握的内容,把时间留给真正需要补足的地方。

约 6 分钟10 道自适应题
诊断进度1 / 10
基础模型低秩更新PEFT流程综合判断
Q01 LoRA · 基础模型 基础

正在加载诊断题目…

按你的基础安排顺序

知道先学什么,也知道为什么先学

每一步都说明当前掌握度、前置关系和预计时间;完成练习后,路线会继续为你调整。

当前版本Path v1.2刚刚根据错因更新
学习目标掌握 LoRA 并完成一次领域微调
每周投入6 小时
已掌握正在学习推荐后续
带着依据把问题弄明白

遇到不懂的,既看答案,也看依据从哪里来

你会同时看到概念之间的关系和教材、论文中的对应内容,方便核对、追问和继续学习。

可信回答协议图谱 + 原文 + 置信度
试着问:
Self-Attention 为什么更适合建模长距离依赖?
回答示例提交问题后显示实时置信度请核对来源

Self-Attention 允许序列中任意两个位置在一层内直接计算关联,而 RNN 通常需要沿时间步逐步传递信息。因此,在表达路径上,Self-Attention 的远距离依赖路径更短,也更容易并行计算。

但它并非在所有情况下都“绝对更好”:标准 Self-Attention 对序列长度的计算与显存开销通常更高,仍需结合任务和模型结构判断。

回答方式
本地检索 Neo4j 与教材证据
从每一次作答中继续进步

对错只是结果,弄懂原因才会真正学会

提交后不仅告诉你答案,还会解释容易混淆的地方,并把需要巩固的内容放回学习路线。

连续学习5 天今天还差 1 题
对比理解 · 单选题 进阶 知识点:长距离依赖

与按时间步顺序传播状态的 RNN 相比,自注意力为什么更有利于建立同一层内的长距离 token 依赖?

TEACHER LEARNING ANALYTICS

从“班级平均分”走向知识结构诊断

查看班级薄弱概念、典型错因、学习路径执行与需要干预的学生。

演示班级AI-240132 名学生
平均准备度71.4%↑ 4.2%
高风险知识点4Attention 最高
路径完成率68%↑ 8%
需教师关注5人连续两次未达标
STUDENT LOOKUP

查询学生详细学情

按姓名或账号查找本班学生,查看投入证据、知识薄弱点、错因和干预建议。

正在读取本班学生…
KNOWLEDGE HEATMAP

班级知识掌握热力图

薄弱一般良好
学生ML反向传播RNNAttentionTransformerLoRA
林晓868273586142
周航918884767259
陈可787462454134
王晨897971645747
赵宁756659393631

智能洞察:全班在“Attention 信息路径”上的错误集中度达到 37%,建议下节课增加 RNN 与 Self-Attention 的对比演示。

MASTERY TREND

班级准备度趋势

90756045
第1周第2周第3周第4周
TOP MISCONCEPTIONS

高频错因

01
混淆时序传播与直接关联关联知识:RNN / Self-Attention
12 人
02
把 LoRA rank 误认为训练轮数关联知识:LoRA / 低秩分解
9 人
03
认为 PEFT 不需要训练数据关联知识:微调 / 数据构建
7 人
NEEDS ATTENTION

需要关注的学生

5
陈可Attention 连续 3 次未达标
赵宁路径停滞 4 天
孙悦基础模型概念存在断层
PLATFORM ADMINISTRATION

用真实使用数据支撑项目持续发展

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