垂直AI在教育中的不可替代性质本质上是由于其系统的重建和教育场景的价值重建。
文字｜东技术
作者｜黄陈
排版｜ luo
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尽管公众习惯于使用聊天机器人回答生活中的问题，但教育领域的AI使用已成为父母和教育工作者之间的混乱。通用人工智能模型是否足够？
在普遍模型的日常生活日常生活的背景下，教育领域的特殊性在于要求采用更有针对性的解决方案。教育不仅是一种知识转移，而且还涉及复杂的认知发展，情感互动和个性化指导系统。这要求AI技术可以突破肤浅的问答逻辑，并建立涵盖整个教学过程的闭环系统。
小雅阿伊的野心
最近， Group正式启动了其第一个教育AI范式 - “ AI”，并发布了“软件应用程序 +智能终端 +通用知识课程”的三一解决方案，涵盖了家庭和学校的两端。
AI模型层由集团的自我开发的大型模型和-R1模型矩阵组成。据报道，-R1具有强大的推理和自我进化能力，可以促进猿类功率模型的持续发展。 Big模型在理解教育场景方面具有更大的优势，可以确保实时认知对准并执行信息安全过滤。
逻辑层的结构是将其与一般大型模型的应用区分开的关键。据报道，小号AI使用其“教学思维链”来训练和促进通过与中小学的特殊教师合作来培训和促进教学逻辑的演变，以便可以将其教学智慧转变为可扩展的数字资产。
据报道，小雅安AI应用程序深入整合了诸如AI家庭作业校正，五倍错误分析和个性化问题之类的核心功能，将应用程序场景从作业场景扩展到整个家庭学习过程，例如预览，审查和独立实践。与传统的AI解释不同， AI应用程序首次根据错误原因实施了“ 1V1个性化解释”，模拟了专业教师的解释思想，使整个解释过程更符合学龄儿童的接受能力。
此外，集团还使用智能码头推出了AI学习机。与学习和练习机不同，小尤文AI学习机创建了“诊断学习实践”的闭环过程，以为儿童的个性化学习提供更准确的支持。小火的新一代人工智能学习机支持拍摄照片，以批量上传过去的作业和测试论文，并进行系统的“评论”和“诊断”。该系统的学术诊断贯穿了每一步。据报道，上课期间儿童的互动问答将被用作诊断的基础。
Group工具业务市场负责人Zhang Lanpu告诉技术：“我们相信，大型模型的更好价值在于能够根据孩子的思维能力提供更具启发性的指导。下一阶段的下一个阶段，在下一阶段，我们的计划的实施可以更好地提高计划的余地。进入教学和系统，并知道他的思维框架系统是什么样的，因此可以指导和解释每个孩子的教育和解释方法。
算法解构了一切，技术将为教育带来什么
垂直AI在教育中的不可替代性质本质上是由于其系统的重建和教育场景的价值重建。在技术层面，垂直AI通过长期垂直数据的长期积累形成核心障碍。
早在2014年，集团就建立了该行业的第一个人工智能实验室，涵盖了100多个教育应用程序。经过十多年的探索，涵盖了学习内容数据，动态学术数据和丰富的合作资源的高质量数据集。该数据资产独有的教育有利于建造“认知诊断诊断的决策 - 情感反馈”的闭环系统，这对于通用模型来说很难达到深度。
在应用程序场景中，一些垂直AI重塑了全链学习生态系统。从上课前预览的诗歌情况的相互作用到对毕后作业的图片对应用程序问题进行智能纠正，再到心理健康领域的情感指导道路，AI已经通过工具属性破裂并成为完整的学习伙伴。
这种能力扩展不是一个简单的功能叠加，而是基于层次模型体系结构的有机整合 - 垂直的微型大型大型模型负责教育方案的理解，主流大型模型（例如-R1）负责逻辑推导，然后通过“教学思维链”通过特殊的教师来实现人为成熟者的合作，然后通过教学链来实现教学链。
教育伦理和安全机制的差异化设计是将垂直AI与一般模型区分开的另一个关键。去年，集团的自我开发的大型模型通过了该文件，并通过了信息与通信技术研究所的最高水平（5级）认证。同时，它领导着“审查智能学习终端内容的基本要求”。尽管一般模型仍面临价值输出的不确定性，但垂直AI已建立了通过行业标准来使教育变得良好的技术途径。
结论
教育中垂直AI的发展揭示了技术与教育融合的深刻主张。尽管当前的一般大型模型可以解决知识检索问题，但在教育的核心链接中仍然存在明显的局限性，例如动态的学术状况跟踪和认知路径计划。小号AI提出的“教学思维链”架构实质上是通过多年的在线教学经验和算法模型的耦合来探索人类计算机合作的新范式。这种尝试的价值不在于技术破坏，而是验证教育数据资产积累的重要性和基于方案的模型的调整。
未来教育的突破点可能取决于技术授权和教育温度的统一性，算法效率和认知定律的适应以及智能工具和教师角色的互补性。只有当该行业不再专注于“替代”叙述，而是专注于建立可验证和可见的人类计算机协作系统，才能教育AI真正进入一个新的价值降水阶段。
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