論文の概要: Automatic Teaching Platform on Vision Language Retrieval Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05464v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 20:13:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:36.681428
• Title: Automatic Teaching Platform on Vision Language Retrieval Augmented Generation
• Title（参考訳）: 視覚言語検索支援生成のための自動学習プラットフォーム
• Authors: Ruslan Gokhman, Jialu Li, Youshan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,視覚言語検索のための拡張生成システム VL-RAG を提案する。 調整された回答と画像のデータベースを活用することで、VL-RAGシステムは特定の質問に沿った情報を動的に取得できる。 学生は視覚的・言語的に概念を探求し、より深い理解を促進し、常に人間の監視の必要性を減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.149726901464094
• License:
• Abstract: Automating teaching presents unique challenges, as replicating human interaction and adaptability is complex. Automated systems cannot often provide nuanced, real-time feedback that aligns with students' individual learning paces or comprehension levels, which can hinder effective support for diverse needs. This is especially challenging in fields where abstract concepts require adaptive explanations. In this paper, we propose a vision language retrieval augmented generation (named VL-RAG) system that has the potential to bridge this gap by delivering contextually relevant, visually enriched responses that can enhance comprehension. By leveraging a database of tailored answers and images, the VL-RAG system can dynamically retrieve information aligned with specific questions, creating a more interactive and engaging experience that fosters deeper understanding and active student participation. It allows students to explore concepts visually and verbally, promoting deeper understanding and reducing the need for constant human oversight while maintaining flexibility to expand across different subjects and course material.
• Abstract（参考訳）: 人間の相互作用と適応性の複製は複雑である。 自動システムは、学生の個別の学習ペースや理解レベルと整合したニュアンスでリアルタイムなフィードバックを提供することができず、多様なニーズに対する効果的な支援を妨げる。 これは、抽象概念が適応的な説明を必要とする分野において特に困難である。 本稿では,このギャップを埋める可能性を持つ視覚言語検索拡張生成システム(VL-RAG)を提案する。 調整された回答とイメージのデータベースを活用することで、VL-RAGシステムは特定の質問に沿った情報を動的に取得し、よりインタラクティブで魅力的な体験を創造し、より深い理解とアクティブな学生参加を促進する。 学生は視覚的に、言語的に概念を探索し、より深い理解を促進し、一定の人間の監視の必要性を減らし、異なる主題やコース素材にまたがる柔軟性を維持できる。

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