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红桃17·c18起草AI 与志愿填报机构对决,谁更懂你的未来?

妹妹擅长理工科,想报计算机专业,却被爸妈一句 “程序员 35 岁就失业” 劝退,改报管理类,大学四年在背不懂的管理术语中挣扎; 小镇做题家的同事,填志愿时连 “专业” 意味着什么都没弄清楚,只是跟风选了当年最热门的方向,如今在并不适合自己的行业里日复一日内耗。 每年大概只有 2% 的考生能接触到志愿专家,剩下的 1300 万考生,可能经历了家长发动亲友、翻烂学校手册、跑招生会、在小红书和知乎看帖的种种步骤后,依然改变不了资源有限、信息孤岛、一知半解的局面。 但随着技术的进步,游戏规则正在发生改变。高考志愿填报,是典型的信息密集、决策复杂场景,天然适合大模型落地。国内已经不少有模型能力,或者有数据积累的公司跃跃欲试。 已经服务 7 年高考的夸克,正试图让数据和大模型把这件原本靠 “大海捞针、经验、运气” 的事,变成一件可以靠 “智能、数据、逻辑” 完成的事。 最近,夸克上线了专为高考志愿填报打造的大模型,并同步推出 “高考深度搜索”“志愿报告”“智能选志愿” 三项核心功能。这样一来,夸克能像专家一样给出建议——不仅懂数据,还能结合每位考生的实际情况,给出更精准、个性化的志愿规划。 全国 2900 多所高校、1600 多个专业、历年分数线、就业情况与各类政策已经打通,夸克搭建出一套覆盖广、更新快的知识库。过去要花几天甚至十几天查找和比对信息,需要耐心和记忆力,如今只需一个提问。 信息的可及性被拉平,但更重要的是个体差异开始被正视。考生在提供 12 条个人兴趣偏好后,夸克会模拟志愿专家的分析路径,结合成绩、位次、兴趣、地域、就业倾向等维度,为考生设计 “冲、稳、保” 不同梯度的志愿填报方案,并能生成专业志愿报告。 搜索推荐原本就已经有一套成熟体系了,过去几年,夸克把志愿填报需求拆解成城市偏好、专业限制、家庭诉求等信息,系统在规则库里去找匹配的方案,也服务了超过 1.2 亿位考生和家长。 “信息缺口” 无处不在:志愿填报涉及考生分数、位次的浮动、政策变化,还要考虑填报策略、城市倾向、产业发展、就业趋势,这些细微又关键的判断,过去只掌握在少数专业咨询师和资源丰富的家长手里。 夸克训练了一个 “能像志愿专家一样思考” 的高考志愿大模型。从规则匹配到模型推理,夸克算法负责人蒋冠军说,真正难的是生成一份贴近专家经验的完整志愿报告。 比如,人类专家在面对考生时,往往能通过多轮交流快速识别核心诉求。而大模型的交互轮次有限,面对 “想去东部沿海,不想太卷” 这类模糊表达,需要还原出背后的地理偏好、专业倾向、家庭背景。 夸克请了数百位志愿填报专家,把他们为考生出谋划策的思路标注下来,再用这些推理链训练模型。每次模型生成的新方案,也要过专家的 “挑刺”,再反馈回去优化。 参与训练大模型的志愿填报专家任老师提到,他们不仅要输入常见的认知类问题,还要处理复杂的决策类问题(比如 “这个分数报什么专业考公前景好”),为每一类问题撰写详尽的工作流程,引导模型逐步推理、科学决策,“过程非常严谨。” 模型产出的志愿方案,也会由专家多维度评分,校正事实性及逻辑性错误。同时专家还会持续优化答案和文案,确保报告的准确性和专业度。 上万条志愿填报专家的 “推理链” 转化为高质量监督数据后,夸克高考志愿大模型得以深度学习人类专家的分析过程,并掌握了这些志愿填报专家覆盖全国各地的差异化知识。 “训练大模型的过程非常有趣,虽然任务紧急还有几次通宵,但整个过程打磨得非常精细化,模型生成的结果比较契合、贴近真人志愿填报专家。” 任老师说,“它越来越像人了,我觉得这点是比较令人欣喜的。” “志愿报告”Agent 的运转正是基于这样具备专家级思维的模型。考生填完个人信息档案,包括 4-8 个兴趣问题和 4 个分数问题后,等待 5 分钟,就能拿到十几页 A4 纸的志愿报告,包括填报策略、志愿表、院校专业推荐说明等。 我们曾详细介绍过阿里整家公司的 AI 战略,如今夸克是整个阿里大模型 to C 应用的出口。在 3 月我们采访阿里巴巴集团副总裁,也是阿里 AI to C 负责人的吴嘉时,他说希望刚刚升级的夸克 AI 超级框能真正解决用户的各种个性化需求。做一个有用的 AI 产品,是夸克的初心。 “我们第一年还是比较粗糙的,” 夸克算法工程师张伟回忆。那时他们还搞不清楚到底该用考生的绝对分数排序,还是用位次(同位分)。整个逻辑是 “靠规则走”,根据往年位次算概率。 因为没有广告,搜索结果准确,自发使用夸克的高考生越来越多。团队逐步积累了大量用户反馈和技术经验,从 “看上去合理” 进阶到 “基于概率建模”。 去年,夸克团队基于当时的模型能力,把用户的输入拆解成城市偏好、专业限制、家庭诉求等信息,再在规则库里去找匹配的方案。这年夸克辅助 3000 万用户填报志愿,其中,夸克高考 AI 搜索使用量突破了 1 亿次。 一位夸克人士说,每年的高考,就是夸克的 “双十一”——全员投入,系统满载。今年,技术和产品更加成熟,他们也做了更充分的准备。 以生成一份十几页的个性化志愿报告为例,背后需要 5 到 10 分钟的多轮推理,消耗的算力相当于上万次搜索。但夸克并没有为此限制用户使用,反而将算力扩容到去年的 100 倍,同时依然免费。 使用夸克填报志愿的学生中,有 50% 来自三、四、五线城市。高考政策专家娄雷分享过一个细节:在城市里办高考政策解读会,来的是家长;在乡村,来的几乎都是学生,因为家长听不懂,只能靠孩子自己拿主意。 在一二线城市,焦虑的家长会花钱请人 “专业填志愿”。但这个市场长期缺乏规范,价格混乱、服务参差,甚至有人用一套模板报告就收几千块。即便如此,能接触到这些资源的考生,占比也不到 2%。 如今,大模型的出现,让这个问题重新值得被讨论。大模型不该只是企业讲故事、融资金、赚订阅的工具,而应成为一项真正被普通人用上、用好,甚至能改写人生路径的技术。

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红桃17·c18起草在通话中,双方讨论了以色列与伊朗间的紧张局势。普京还提到,俄罗斯准备调解以色列与伊朗的冲突。美国总统特朗普也在随后表示,其与俄总统普京均认为,以色列与伊朗的冲突应该结束。萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊对《华夏时报》记者表示,从目前人才结构和教育体系来看,机器人行业,尤其是智能机器人行业缺乏合格和足量人才的局面中短期都会存在。但是有些细分领域也会出现需求坍塌现象,比如人形机器人,这个领域需要的高精尖行业人才,而且目前发展过热,有大量初创企业和刚开始转赛道的传统企业,在经过一段时间的磨合和竞争淘汰之后,对这类人才的需求也会适度降温。培养人工智能和机器人人才是教育界的长期目标和事业,目前以初中级人才的培养为主,以解决量的需求问题,中长期看,如何培养出足够的中高级和少部分顶尖人才,是一个巨大的挑战。红桃17·c18起草歪歪漫画免费阅读看漫画下拉式笔趣李悦:不过,在俄乌军事对抗不断升级的同时,双方仍在推进第二轮和谈成果的落实。俄罗斯国防部6月10日称,俄方已经同乌方完成第二批被俘人员交换。有舆论认为,随着换俘工作的开展,未来俄乌双方很可能依然会在边打边谈中寻找和平的出路,战场上的激烈对弈不会长期持续。一南教授,基于当前局势发展,您对俄乌冲突的未来走向如何研判?但比起考题与内卷,我更想分享在某一次的秃头所圆桌讨论中,我们邀请了华东师范大学的千寻学姐(微博千寻与菠萝油的那位千寻姐妹),她和我们描述了她在华师大参加开学典礼的某个瞬间:从热热闹闹的洗手间和朋友结伴走出来,而迎面走来的就是刘擎教授和其他教授,他们谈笑走过去一如透过屏幕看到的那般温和。和刘擎老师打招呼,他会笑着回应你——擦肩而过的那一刻是有一种理想一头撞进现实的朦胧感——千寻说:这就是来这所院校的意义,或者说,这就是去往一所高等学府的意义。
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📸 多国明记者 赵元甫 摄
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📸 孙章健记者 游亚梅 摄
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