Google推出Gemini平臺的“引導式學習”功能，將學習過程轉化爲個性化、互動式體驗。該工具通過逐步分解複雜主題、適應用戶節奏並驗證理解程度，幫助用戶深度掌握知識，而非僅提供答案。它利用Gemini的多模態能力構建結構化學習路徑，爲用戶提供類似私人導師的指導。
教育部專家強調，爲實現教育領先優勢，需在“十五五”及未來推動平臺、數據、AI工具與政策“四位一體”協同，系統性深化教育改革，構建面向未來的教育新生態。
教育部專家楊宗凱強調，未來保持教育數字化全球領先的關鍵在於平臺、數據、AI工具與政策的高度協同，以重塑教育生態。首要任務是深化集成化改革，通過建設國家教育大數據中心，構建招生、教學、管理到就業的全域貫通體系，實現數據“一數一源”。
阿里巴巴推出AI教育應用“千問智學”，字節跳動在海外上線AI辦公工具“AnyGen”，顯示大廠正加速將AI技術應用於垂直場景。兩家巨頭在AI個性化服務和輕量化生產力領域的競爭全面升級。
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Qsana-coder-base 是一個小型語言模型（SLM），專門為編碼基礎（Python、偽代碼）的概念創意而設計。它不生成可執行的生產代碼，而是為教育和快速原型設計場景生成編碼邏輯片段，主要目標是激發初學者的邏輯思維和概念理解。
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這是 vanta-research/atom-v1-preview-12b 模型的量化版本，提供多種量化類型選擇，適用於對話、協作、教育等多種場景。該模型基於 Gemma 架構，支持英語語言處理。
atom-v1-preview-12b是基於vanta-research/atom-v1-preview-12b基礎模型的量化版本，提供多種GGUF量化格式選擇，適用於對話、協作、教育等多個領域。
dogeater1612
這是一個基於Google Gemma 2 9B模型微調的荷蘭語患者模擬模型，專門為醫療教育場景設計。模型始終以固定的JSON結構響應，模擬一位剛做完手術正在康復的患者'瑪麗亞'，支持護理專業學生在安全環境中鍛鍊溝通和臨床推理能力。
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Olmo-3-7B-Think-DPO是Allen Institute for AI開發的7B參數語言模型，具有長鏈式思考能力，在數學和編碼等推理任務中表現出色。該模型經過監督微調、直接偏好優化和基於可驗證獎勵的強化學習等多階段訓練，專為研究和教育用途設計。
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Stable Diffusion v2-1-base是基於文本生成圖像的擴散模型，在v2-base基礎上進行了220k額外步驟的微調優化。該模型能夠根據文本提示生成和修改圖像，支持多種分辨率輸出，適用於藝術創作、教育研究等多個領域。
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基於Arcee的AFM-4.5B的輕量級醫療微調模型，採用三階段訓練方法（SFT→DPO→GRPO-CoT）進行優化，專門用於醫療教育和研究場景。
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MEDFIT-LLM-3B是一個專門針對醫療問答優化的語言模型，基於Meta的Llama-3.2-3B-Instruct進行微調。該模型通過LoRA技術在醫療數據集上訓練，顯著提升了醫學領域理解和直接回答能力，適用於醫療聊天機器人、患者教育等應用場景。
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ToolACE-2-8B-SCRIBE是一個專為交互式教育反饋設計的微調大語言模型，基於SCRIBE框架構建，具備多跳工具調用和自我反思能力，能夠為學生問題提供符合教學法的解釋，適合在低資源、對隱私敏感的教育場景中使用。
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Gemma-3 ActuaryEnough2是一款專為精算領域打造的AI模型，基於超過11,000個精算問答對進行微調訓練，能夠將簡單的保險問題轉化為嚴謹的精算專業語言。該模型為ActuaryEnough提供支持，以開源形式發佈供教育和研究使用。
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基於T5-base微調的技術多項選擇題生成模型，專門用於根據技術上下文和正確答案生成相關的問題，適用於教育內容和評估的創建。
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一款先進的命名實體識別模型，專門用於從簡歷中提取結構化信息。該模型在22,542份簡歷樣本上訓練，F1分數達到90.87%，可識別25種實體類型，包括個人信息、聯繫方式、工作經歷、教育背景和技能等。
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MedScholar-1.5B是一個緊湊的醫學問答模型，基於Qwen2.5-1.5B-Instruct架構，使用MIRIAD-4.4M數據集的100萬個樣本進行微調。該模型專門針對臨床知識研究和教育探索設計，採用Unsloth框架和QLoRA訓練，嚴格僅用於非臨床學術用途。
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基於Meta LLaMA 3.1 8B大語言模型微調的土耳其語教育問答聊天機器人，專為土耳其語教育場景優化。
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LORA是Mistral Small 24B Instruct模型的微調版本，針對教育場景下的兒童友好型語言生成進行了優化，專注於為6至12歲的兒童提供安全、適齡且引人入勝的故事講述服務。
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基於LLaMA 3.2 3B Instruct微調的醫療領域專用模型，適用於醫療問答、症狀檢查和患者教育等任務
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SolaraV2是原始Solara模型的升級版，它是一個輕量級、經過指令微調的語言模型，由高中生開發，適用於日常對話和教育任務。
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基於Qwen3-0.6B微調的醫學推理模型，專為臨床決策支持和醫學教育設計
OLMo 2 1B RLVR 1 April 2025是基於allenai/OLMo-2-0425-1B-DPO模型的後訓練變體，在多種特定數據集上進行了微調訓練。該模型在數學推理、代碼生成、指令跟隨等多個任務中展現出了較好的性能，是一個專為研究和教育目的設計的1B參數規模的大語言模型。
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Medra是一款專為臨床推理、教育和對話建模設計的輕量級醫學語言模型，基於Gemma 3構建，適合本地部署和即時運行。
LYRAIOS是一個基於模型上下文協議(MCP)的多AI代理操作系統，旨在通過連接金融網絡和區塊鏈公鏈擴展AI應用功能，提供區塊鏈操作、金融科技分析和教育學習等服務。
該項目展示了一個通過MCP工具投毒實現遠程代碼執行和數據竊取的安全漏洞，包含惡意服務器實現和攻擊原理說明，旨在用於教育研究。
這是一個與微軟教育API集成的自定義MCP服務器項目，支持通過Claude Desktop等工具管理課程、作業、評分等功能。
該項目是一個用於教育目的的MCP工具包，展示社交平臺內容分析技術及其安全風險，包含Reddit和LinkedIn的數據提取與分析工具。
Gauntlet-Incept是一個為K-8學生生成高質量教育內容的系統，提供文章和題庫的定製化生成、標註和評分功能，包含REST API和MCP服務。
該項目展示了針對AI工作流程的MCP投毒攻擊，包含多種攻擊場景的驗證，如代碼生成汙染、財務數據洩露等，用於教育研究目的。
一個連接瑞典國家教育局開放API的MCP服務器，提供課程大綱、學校單位、成人教育等數據的查詢與分析功能，支持AI助手訪問瑞典教育系統的官方數據。
dank-mcp是一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務端，專門用於回答關於大麻數據集的問題。它通過DuckDB存儲和處理數據，支持與Claude Desktop等LLM工具集成，提供教育用途的大麻產品信息查詢服務。
一個用於安全獲取1Password憑證並通過MCP協議提供給AI代理的教育性概念驗證服務器。
EasyChatDM是一個用於創建簡單MCP服務器工具的教育項目，旨在通過生成式AI為D&D遊戲提供隨機決策工具。
EduBase MCP服務器是為EduBase教育平臺實現的模型上下文協議服務，允許MCP客戶端和LLM與用戶賬戶交互並執行任務。
LinkedIn數據採集MCP服務器，通過手動輸入賬號密碼認證，使用Selenium瀏覽器自動化技術抓取LinkedIn個人資料的完整信息，包括工作經歷、教育背景、技能和聯繫方式等
一個用於檢查域名可用性的MCP服務器，使用IONOS未公開的API端點，僅供教育用途。
專為Claude Desktop設計的醫學內容服務器，集成PubMed和NCBI資源，提供醫學教育內容搜索、檢索與分析功能。
該項目是一個教育性質的MCP服務器實現，展示瞭如何構建能與多種LLM客戶端集成的MCP服務器。MCP是一種標準化協議，用於連接AI模型與不同數據源和工具。
MCP Server MAS Sequential Thinking 是一個專注於增強順序思維過程的服務器環境項目，提供模塊化設計、可擴展性和多語言支持，適用於教育、研究和應用開發。
一個用於教育目的的多智能體系統實驗室項目，模擬電子商務與健康諮詢場景，展示多智能體協作、MCP協議使用及不同LLM模型的集成。
這是一個專注於醫療領域的MCP服務器集合，涵蓋了PubMed文獻檢索、醫學預印本訪問、FHIR數據交互、DICOM醫學影像處理、蛋白質結構分析、醫學計算工具以及醫學教育資源整合等多種醫療相關的MCP服務實現。
Gauntlet-Incept是一個為K-8學生生成高質量教育內容的系統，專注於文章和題庫的個性化生成與評估。
ScreenPilot是一個通過MCP服務器讓LLM全面控制設備的工具，提供屏幕自動化工具包，支持屏幕捕獲、鼠標鍵盤控制等功能，適用於自動化、教育和娛樂。
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