ここでの私の返信はコミュニティにとっても役立つと思います: 1. あなたの言う通りです。私が言いたかったのは、ソクラテス式の方法に「触発された」チュータリングループを実装しているということです。このインスピレーションは、プローブや誘導的な質問の概念から来ています。openLessonは、LLMがあなたの思考過程を監視し、正しい道へ導くシステムとして設計されています。回答の正確さにあまり焦点が当てられていません(システム自体がAIや他のツールを使って事実を照会することを強制していないことに注目してください) 2. EEGやビデオのデータ収集は、将来的にチューターモデルを育て、現在の精神状態をより正確に把握するためのデータ収集目的に過ぎません。openLessonはここで説明するより大きなプロジェクトの一部です:データは公開データセットに送られ(後でチュータリングモデルのトレーニングにも使えますが、まだ進行中です) 3. つまり、Duolingoスタイルの教育技術は学習ループよりも内容に重点を置いていたという意味ではDuolingoではありません。確かに学習の道筋は作られますが、低レベルの学習ループにはコントロールがありません。例えるなら、LLMとOpenClawのようなAIエージェントの関係性が挙げられます。openClawは既存のLLMにハーネス(ループ)を追加し、このハーネスが特定の動作をハードコードします。openLessonはこの文脈での学習・チュータリングのためのハーネスです。私たちはDuolingo、素晴らしい、あなたに合わせた教育コンテンツを作成するビジネスには関わりたくありません。orgなどはそうです openLessonとUncertain Systemsの究極の目標は、何かを学ぶまでの時間を短縮することです。平均的な人間は2週間でPCB設計を学べますか?もしそうなら、1週間から数日で習得できるハーネスを開発したいと考えています。現在のバージョンはハーネスのv1ですが、今後もハーネス自体の開発を続けていきます。ループだ。 ここで適応学習と学習ハーネスを比較した図を作成しました: