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教育的臨界點,竟然是AI

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當DeepSeek創始人梁文鋒的偶像——量化投資大師詹姆斯·西蒙斯開始用量化交易方式征戰全球金融市場時,他起初是被眾人嘲笑的對象,沒有人相信計算機可以像人類一樣進行投資。

然而,在20世紀80年代末,計算機軟硬件發展到達了臨界點,1988年西蒙斯設立的大獎章基金登上了新時代的列車,掀起了一場席卷投資世界的量化革命大潮,新的模型不斷涌現,最終讓“不可能”成為現實。

如今的中國,AI人工智能和大模型恰如那個時代萬木競秀,一場站在巨人肩膀上的教育進化正在開啟,打破時空、跨越山海,中國教育科技在市場先驅的嗅覺中進入世界教育強國“決賽圈”。

4月15日,以進化聞名的猿輔導集團發布了專為中小學生打造的教育AI“小猿AI”,一口氣推出小猿AI App、小猿AI學習機、飛象星球人工智能通識課。小猿AI是否會與大獎章基金一樣成為技術臨界點產生的奇跡,AI究竟引發了一場怎樣的變革?

首個教育AI的誕生

大模型并不是什么新鮮玩意。

始自2022年底,以ChatGPT為代表的生成式AI爆發,大大提升了機器的智能水平,到2025年初,國產開源大語言模型DeepSeek風靡,使得生成式AI的驚艷體驗以更低成本送到了用戶身邊。

只需給出簡短的文字需求,AI很快返回一份考慮周全、內容詳實的解決方案;如果還有問題,反饋幾次后,解決方案將更加完善——生成式AI的驚艷效果讓用戶眼前一亮。

然而,在教育領域,特別是K12領域,難有當打產品。尤其對于解題推理、精準答疑等需要更高準確度、更強推理能力的需求,以往的教育科技產品處理起來并不得心應手。

教育需要“守門員”:孩子的成長只有一次,教育沒有容錯性,不能在缺乏批判性思維的青少年中出現AI幻覺和一本正經地胡說八道。知識點必須準確,數據必須足夠廣、足夠深。

好在,滾滾而來的AI浪潮推動了大模型基礎能力提升。

小猿AI在DeepSeek與猿力大模型雙輪驅動下,使教育發生質的飛躍,正如iPhone定義了全鍵盤一樣,似乎正在創造教育奇點。對教育的技術理解加上恰逢其時的技術突破,讓小猿AI得以落地。那么家長真的放心把孩子的學習交給AI機器么?

“小猿AI首先是守門員的角色。我們會測試各種各樣大模型,當我們認為大模型產品還不穩定,不會提供給用戶。當我們看到大模型產品在正確的方向上有迭代、有進步的時候,我們小規模灰度測試。”猿輔導集團副總裁王向東坦言。

在雙輪驅動模式下,猿力大模型在某種意義上扮演了守門員的角色。

“基座是高質量數據集,在保障底線安全的情況下防護設置,我們要做保障,做兜底;其次是產品內容的專業性,規避大模型在知識傳授領域中的幻覺,就是我們給它一個基于專業數據集下的內容回答,在這些知識范圍內你知道正確答案是什么。”王向東介紹說。

作為一家沉浸教育科技領域十余年的頭部公司,猿輔導擁有的數據,量大,且無法被復制。

猿輔導有著龐大的資源庫,包括500萬+小時教學視頻、15億題目、100萬+套試卷、10000+知識點等。在此基礎上,可以讓大模型做到先確定正確答案,再根據答案完成推理。

除了資源庫,猿輔導還有著龐大的,且有一定排他性的版權庫,包括教材、教輔、圖書等。這些高質量數據集可以保障大模型不出現幻覺。

盡管安全、專業、精準是剛需,想讓AI接近真人教師還需要做到更多。

“他拿到了答案,但他不知道錯因,也不知道怎么改進。”

DeepSeek帶來了驚喜。通過DeepSeek,結合猿力大模型,錯因匹配準確率提升到了90%以上,且成本遠低于GPT-4o。

這時,技術臨界點的奇跡出現了。

結合了猿力大模型和DeepSeek,小猿AI可以像真人教師一樣,對學生的錯題進行診斷,找到薄弱點后,進行針對性的講解,并推送相匹配的學習和練習資源,完成“診學練”閉環。

比如,小猿AI可以扮演一個具有20年教齡的特級教師。針對同一個問題,“云為什么會有各種形狀?”用生活化的語言對二年級學生進行講解,用地理和物理知識對15歲孩子進行闡釋。同時,引導孩子思考“為什么會這樣”,“還可能怎么樣?”也會根據孩子錯題的步驟,提示孩子“想一想是哪里錯了,是不是粗心了?”“這個題涉及什么知識點呢?”“這樣做對嗎?”“這個題還有什么解法呢?”引導孩子從記憶、理解到應用,從分析到評價到創造。

據悉,小猿團隊曾邀請近百名一線老師體驗了該功能,并對其“1對1講解”的類老師表現進行評分,測試其講解思路是否與老師一致。這次測試中,該功能的平均評分超過90分。這體現出小猿AI在習題講解方面的能力,其實已經接近了真人老師的水平。

具有普惠價值,且具有大規模推廣的意義,這就是“小猿AI”的價值。

從工具到學習伙伴的躍升

基于小猿AI,猿輔導同步發布了小猿AI App和小猿AI學習機。



其中,最令外界興奮的是小猿AI學習機,“猿輔導終于還是做了學習機”。

猿輔導此前沒有涉足過學習機市場,而是“另辟蹊徑”創造了一個新物種:年銷量百萬級的小猿學練機。

王向東的邏輯是,基于技術臨界點,能提供什么產品,能解決什么問題。他負責的業務線,最初主要做軟件,主要有小猿口算、小猿搜題、猿題庫等,基本沒涉獵過硬件。

通過這些應用,可以在手機上給用戶提供便捷的學習方式,但用戶原有的學習模式和交互方式并未改變,還是在課本、教輔、試卷的基礎上,通過拍照識別、語音理解,依靠數據資源,最終給用戶內容。

當時,市面上有很多學習硬件產品,但觀察下來,其實都是輔助性產品,例如查詞典、上網課等,只是解決了學習過程中一些局部問題。

回憶起學練機誕生的初心,王向東說,當時是希望探索未來會不會存在一種更數字化的學習方式,跳脫了紙和筆,直接通過數字化方式去學習,完成整個學習閉環。“走向未來,我們認為應該能有一個設備,作為更好的載體,把我們的綜合能力系統性地呈現給用戶,提供綜合一體化的學習產品。我們一直覺得教育是有終極形態的,大概率會是類真人的一對一。”

于是,當時誕生了學練機,現在誕生了小猿AI學習機。



過去一年,大模型有了巨大的變化,成本巨幅下降的同時,性能提升也非常顯著。DeepSeek出來后,大模型技術進入到可實用且成本可接受的價值創新點,王向東判斷,成套的一體化學習方案在成本和內容質量上都已具備可行性。

因此,小猿AI學習機并不是大家之前所認知的學習機。一體化的診學練,底層的設計邏輯不同,讓它顯得有點“異類”。

縱觀學習機市場發展,許多公司對學習機的定義還是一個看課工具。學習機內會有很多教育資源的堆積,但無序。從2020年到現在,開始加入了一些AI,比如針對薄弱點推薦練習的環節,只是對原有功能做了簡單補充。

“我們當時思考,如果將來大家都能對學習機感興趣,它會是一個什么樣的產品?基于這樣的思考點和出發點去定義,那它一定不只是簡單的看課。”王向東說。

在小猿AI學習機上,更強調一體化的診學練,不會一上來就讓學生做題或者看視頻,而是從分析學習狀況開始。

比如,英語老師一對一教導學生時,他會了解學生的學情,看一下學生在學校的學習進度、試卷和練習題,以此判斷學生的能力水平和學習階段,再去確定應該學習什么,練習什么。

小猿AI學習的這套診學練閉環,是完全參照一對一教師的邏輯,去給用戶實現這樣的服務。

為了更精準輔助,小猿AI學習機會捕捉學生的使用過程。例如,攝像頭能記錄學習中的細節:做題時停頓了多久、思考時是否皺眉,這些學情數據準確反映了學生的薄弱點,如公式未掌握,或者解題思路有偏差。能通過聲音,聽到學生反饋時,感受到他是否自信,根據情況,通過手勢、動作、語言給學生鼓勵。

“一個真正的一對一老師,要通過他的眼睛、耳朵和嘴巴,來觀察這個孩子的學習狀況并互動。”

相比,小猿AI學習機,小猿AI App更為輕量化。

小猿AI App強調“即時反饋”,將AI技術融入日常學習場景,學生使用手機或平板就能使用。無論是帶圖的數學應用題、語文開放題,還是英語看圖作文,不僅有實時高效的AI批改,還有接近真人教師批改準確呈現。

小猿AI App同樣能根據診斷,完成學習路徑的規劃。它像老師一樣,深入理解學生的解題思路,剖析錯誤原因,精準定位學習卡點;針對不同學齡段學生,避免思維方式錯配,還原名師講題思路。同時,它還能以情景式互動,激發學生學習興趣,拓展專業百科知識。

作為輕量版工具,小猿AI App可以讓更多家庭能夠低成本享受個性化輔導,體驗AI輔導的效果,推動“因材施教”全面落地。

尾聲

兩千年前,孔子提出“因材施教”的理想;兩千年后,AI技術終于讓它走進了每一個家庭。

頂尖的大語言模型與沉淀十余年的教育資源相互碰撞,誕生了小猿AI及其軟硬件載體。這并非是用算法來替代教師,而是讓技術成為放大教育價值的杠桿——讓教師更省力,從知識傳授到價值引導,專注育人本質;讓學生更高效,從被動接受到自主學習,獲得真正的成長。

埃隆·馬斯克看透了電動車的本質不是單純造車,而是解決兩個根本問題:怎么讓電池更便宜?怎么實現自動駕駛?當其他車企還在擔心電動車能開多遠時,他的團隊已經在研究怎么把電池做得更便宜、更好用;當同行還在和零件供應商討價還價,特斯拉直接用巨型壓鑄機把整個車身一次成型,造車成本大降。這就是認知的差距——別人在解決表面問題時,他直接掀桌子重做規則。就像現在大家都在比拼車載屏幕有多大,特斯拉卻默默用路上跑著的百萬輛電動車收集真實路況數據,這些數據未來會讓自動駕駛比別人領先十年。

像馬斯克這種穿透表象看未來的認知,可以幫助科技公司以技術代差重構產業護城河。

猿輔導曾推出過許多爆品,從猿題庫開始,到小猿學練機,屢屢成功的原因,是全力的技術投入與積累,更是對行業的認知水平體現。



教育的終局一定是個性化教育,“因材施教”是中國人終極夢想,AI是最有可能實現這個夢想的工具,低成本、規模化的高質量類人一對一輔導,是AI在教育發展中的終極目標,而這個目標,大致只有極少數兼具技術、數據與認知能力的公司可以一窺究竟。

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