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研究探索System-1大模型在冷启动知识追踪中的应用
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv发布关于System-One大语言模型在极少或无学习者记录下执行知识追踪的研究。研究表明，开箱即用的System-One大模型Jev在无目标平台数据的情况下，在7个数据集上知识追踪的平均AUC达到0.706。这一成绩超越了在8个学习者数据上训练的最佳深度知识追踪模型（0.689）以及System-Two Thinking-KT模型（0.650）。此外，Jev的API调用成本仅为Thinking-KT的约百分之一。
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报道时间线
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10月9日
- arXiv 自然语言处理System-One 大语言模型能否在极少或无学习者记录下执行知识追踪？
开箱即用的 System-One 大语言模型 Jev 在无目标平台数据的情况下，在 7 个数据集上知识追踪的平均 AUC 达 0.706，超越了在 8 个学习者上训练的最佳深度知识追踪模型（0.689）与 System-Two Thinking-KT（0.650），且 API 成本仅为后者的约 1/100。
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