据北京大学微信公众号消息，北大推出有一位特殊的助教“Brainiac Buddy（简称BB）”由董彬老师带领学生和校外科技公司联合打造，基于GPT-4开发，目标是实现个性化、定制化和互动式的助教，以此提高教学质量。

BB上线后，获得了校内外师生以及社会人士的广泛关注，目前还在试用-反馈-完善的阶段；它对于不同学科、不同类型课程的适用性还有待时间的检验。在BB上线后不久，董彬老师和北京国际数学研究中心助理教授周珍楠老师、学生罗逸凡、沈城烽、唐艺铭一起贴出了一篇预印本论文Prompt Engineering Through the Lens of Optimal Control，文章从最优控制的视角出发，建立了一套描述交互工程的数学框架，为繁多的交互工程方法提供了一个统一而简洁的理论理解。论文目前已被Journal of Machine Learning杂志接受。

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BB的背后

2023年秋季学期，BB启用于北京大学博雅特聘教授北大北京国际数学研究中心董彬老师的《图像处理中的数学方法》课上学生通过对“BB”进行提问，实现了对课程的预习和个性化知识库的建立。未来，这位AI助教也将适用和支持更多的课程。

“当大模型的逻辑思维能力超过了一个阈值之后，它就能够很清晰地理解你的指令了，它可以严格遵循你的意图（只要你把你的意图用清晰的语言表述出来），甚至能够在指令比较宽泛时去做一些即兴发挥，随机应变地完成你布置给它的任务。”

董彬着眼于AI for Mathematics，并且和数学中心的老师和同学们一起筹划如何将它的逻辑推理能力在高质量的数学类的数据集上进行训练调优，让其成为数学家的得力助手。这也成为催生这位特殊AI助教的契机。

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成为每个学生的定制助手

与交互工程的使用体验超出了周珍楠老师的预期。

“当你问大型语言模型一些相对深刻的问题时，有时你会得到一个荒谬或者无用的回答，但有时候你可能会得到一个很有启发性的回答。在我个人的体验中，这种启发性可能会超越我在现实中找到一个“对”的人，并与之进行深入交流之后的收获。”

教育一个最难的任务就是怎么做到真正意义上的因材施教，为每个学生定制一个又耐心又懂你，而且知识渊博的教学助手。而这种互动中的意外收获，也是董彬开发BB的初衷，“大语言模型也许可以很大程度上提升我们教育的质量。”因此，让不会用大模型的学生都能不费力地学会与大语言模型互动也就成为了董彬想要实现的目标。

“在大语言模型出来之后，学会提问的重要性就被放大了。”在周珍楠看来，提问者向大语言模型提供的信息量会影响他获取信息的质量。一方面，提问者需要对自己的问题有一定的了解，才能有效地让大型语言模型帮他解决问题。“确实存在一种极端的情况：一个问题的答案明明摆在我们面前，但我们就是无法理解。比如一个艰深的数学证明。”另一方面，即使有了充分的预备知识，仍然可能不是一个好的提问者。因为我们也许不知道如何针对具体的问题，去筛选和组织相关的信息和组织一个完整的提问。而与大型语言模型的多轮对话，可以在一定程度上弥补我们在逻辑和语言组织能力上的短板。

“对于如何引入相关领域的知识，我们使用的是向量知识库技术，将文本数据和交谈内容用预先训练好的深度学习模型映射到向量空间中，以便语言模型在回答问题时候能够更高效地进行基于数据库检索的回答生成。我们利用这种技术，嵌入了很多（北大）数学学院的教材。”

展望未来，董彬和他的团队对BB的成长抱有很高的期望。他们正在探索如何让BB更具启发式，以更好地激发用户兴趣并培养他们的批判性思维。此外，团队还致力于优化BB的记忆功能，使其能够记住每位用户的习惯和偏好，进而提供更加个性化的助教服务。

来源：北京大学微信公众号，有删减。