生生和师生的立体、多样化交互； 现实学习空间与网络学习空间相互融通； 学生主体作用和教师主导作用充分发挥； 智能管理情境； 自动感知环境。 46 智慧课堂：促进学生成功的新智能 在校学生的绩效数据增长非常快 46 智慧体现在什么地方？ 将学生的绩效数据集成在一起，以更好 支撑对学生学习过程的理解。 了解学生参与习惯，实现对学生施加具 有针对性的干预策略。 智慧教育结果

随着模态数量增加，传统二元偏好或规则奖励是否能够捕捉人类意图的多元偏好或层次化偏好？ ➢ 当多模态扩展到全模态空间，模态交互更加复杂，RL方法需要做哪些改进？ ➢ 不同模态下，模态特有与模态共有的信息如何统一在奖励信号建模中？ 46 技术对比讨论：从文本模态到多模态 ➢ 扩展多模态强推理的可能路径: ➢ 基于多模态模型做基座模型扩展到强推理场景， ➢ 另一种是利用LLaVA的思路，在原来的强推理基座模型上进行额外的模块扩展；

44 成功案例 .........................................................................................46 3.1 英特尔：智能晶圆视觉检测 ............................................................................. 2023 年 12 月，由信通院牵头、多家单位联合编制的《工业大模型技术应用与发展报告》指出，AI 与大模型将加速赋能新型 工业化，预计从 2022 年至 2032 年，工业 AI 市场规模将以 46% 的年均复合增长率高速成长。 相较于发达国家，中国制造企业的 AI 应用率相对较低，大约在 11% 左右。Gartner 预测，到 2027 年，中国制造业的 AI 使 用渗透率将以 10% 的年复合增长率上升。

厦门大学大数据教学团队作品 2025 年 2 月 25 日 厦门大学 林子雨 副教授 国 内 高 校 大 数 据 教 学 的 重 要 贡 献 者 团队负责人 ：林子雨 副教授 年轻力量： 核心成员全部 46 周岁以下 结构合理： 教学型、 科研型、 实验工程师 专注专业： 从 2013 年至今 ， 11 年专注于大数据教学 团队特点： 眼光前瞻、 紧跟技术、 创新实干、 执行力 强 影响力高： 多项指标在国内高校大数据教学领域领