使用学习原力，创造更智能的未来学习模式!
可以根据上下文提供精确的多语言翻译，支持句子、段落甚至整篇文章的翻译。不仅限于单词，还能处理复杂的语境和习惯表达。
通过对话式交互，模拟真实的外语对话场景，帮助学习者进行口语练习。模型还能实时评估发音、语法和流利度，并提供个性化的改进建议。
大语言模型能够生成与学习者水平相适应的阅读材料，并根据用户的需求进行文本摘要、难词解释、以及段落分析，帮助提高阅读理解能力。
帮助学习者提高写作水平。模型可以检测并纠正语法、拼写和句式问题，还能根据不同语言的语法规则提供写作结构建议，提升学习者的写作能力。
通过生成多种场景下的语音内容让学习者练习听力，涵盖不同的口音、语速和表达方式。大语言模型还可以生成听力测评题目，并提供答案解析。
可以根据学习者的水平提供个性化的词汇学习计划，帮助记忆新词。通过使用词汇造句、同义词解释和情境化学习，增强词汇记忆效果。
提供句子和段落的语法结构解析，帮助学习者理解复杂句型的组成。例如，模型可以解析主语、谓语、宾语等，并给出相关语法规则的解释，帮助学习者深入掌握语法细节。
分析学习者的发音，找出发音误差或重音问题。它可以实时反馈学习者的发音准确性，并提供矫正建议，尤其是针对难发音的单词和短语。
生成特定场景下的对话或文本，帮助学习者模拟真实的语言环境。例如，针对商务会议、旅行、学术讨论等不同情境，模型可以生成合适的对话或情景练习，提高语言学习的实用性和应变能力。
用户可以免费访问部分课程视频和学习资料。这些资源覆盖广泛的学科基础知识，帮助用户建立坚实的学习基础，适合初学者和对课程有兴趣的用户。
高级用户可以解锁平台上所有的学习资源，包括视频课程、深度学习材料和高级题库。这些资源涵盖从基础到高级的各种学习需求，提供全方位支持。
1988 年，杨立昆加入了贝尔实验室的自适应系统研究部门，在此期间，他和团队一同开发了很多新的机器学习方法，而图像识别模型卷积神经网络也自此得到了复兴。目前，卷积神经网络已经成为了机器学习领域的基础技术之一，它被广泛应用在学术和工业应用领域中，包括计算机视觉、自然语言处理、语音合成、语音识别、图片合成、自动驾驶、医学图片识别、信息过滤、语音助手等方面，杨立昆也因此被成为“卷积神经网络之父”。
杨立昆（Yann LeCun）
辛顿是加拿大机器学习领域首席学者，也是加拿大高等研究院赞助的“神经计算和自适应感知”项目的领导者。辛顿最重要的贡献来自他 1986 年发明反向传播的论文“Learning Internal Representations by Error Propagation”，1983 年发明的玻尔兹曼机(Boltzmann Machines)，以及 2012 年对卷积神经网络的改进。
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）
希奥的主要贡献是在 1990 年代发明的序列的概率模型 Probabilistic models of sequences。他把神经网络和概率模型（例如隐马尔可夫模型）结合在一起，并和 AT&T 公司合作，用新技术识别手写的支票。现代深度学习技术中的语音识别也是这些概念的扩展。本希奥还于 2003 年发表了划时代的论文“A Neural Probabilistic Language Model”，文中第一次用神经网络来解决语言模型的问题，虽然在当时并没有得到太多的重视，但后人却在它的基础上完成了很多突破，包括 Word2Vec 的作者 Tomas Mikolov 在 NNLM 的基础上提出了 RNNLM 和后来的 Word2Vec。约书亚·本希奥的团队在研究中还首次引入了注意力机制（attention mechanism），让机器翻译取得重大突破，现在利用神经网络做 NLP 时基本上都离不开attention，并成为了让深度学习处理序列的重要技术。
约书亚·本希奥（Yoshua Bengio）