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菲戈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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菲戈在文旅消费持续增长的同时,“味蕾游”的理念也愈发深入人心,越来越多人透过一道菜、一家店,深入一座城。数据显示,今年一季度,六成以上发榜城市的榜单异地用户占比超五成。揭阳、岳阳、包头、丽水……覆盖更多美食城市的2025年“必吃榜”,进一步满足用户不断增长的异地寻味需求。生成式AI的崛起带来了一个棘手的版权问题:当我们用Sora生成一段视频时,其风格可能借鉴了导演韦斯·安德森,镜头语言可能学习了摄影师罗杰·狄金斯,而背景音乐的灵感又来自汉斯·季默。我们该如何向这些“幕后功臣”致敬并给予公平回报?菲戈WWW.17CAO.GOV.CN上完第一节课后,沈杨觉得,《AI与历史学》课程未能达到他的预期,也不能将责任归咎于老师。“老师在课堂上也非常坦率地表示,人工智能对他来说是‘一个完全陌生的领域’。”在老师上课的PPT里,课程老师列出了先修要求,建议学生同时具备历史学研究方法和计算机科学基础,尤其是编程和数据分析的基本技能。这是一宗“宅产配”组合地块,并不在五轮清单中,而是现身于更早的二轮清单中,并于今年3月底进入过预申请,最终未能转正。
20250715 🤫 菲戈电影请来了小沈阳,姜武等10多位明星,尤其是小沈阳,个人作品票房高达121亿,妥妥的百亿演员,可大部分票房成绩都是《唐人街1900》等大片,小沈阳戏份也不多,这种所谓的百亿票房王,号召力水分可想而知。17cao.gov.cn如果 说618和双11是 电商 平台们 为 商家创造 的集体式大促 节点, 那么诸如 “ 天猫 超级品牌日”、“天猫小黑盒” 等 各种营销IP ,就 可以 看作 是 平台结合 自身优势 为 品牌 专属 打造的 定制化 舞台。
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📸 罗肇容记者 马狄飞 摄
20250715 🍒 菲戈划线依据:根据考生高考文化总成绩(含照顾政策分值),区分首选科目(历史/物理),按本科、高职(专科)招生计划的一定比例分别划定。WWW.7799.GOV.CN理论上,供应商享受到“60天账期”的红利显而而见。例如,资金压力可以得到显著缓解,技术迭代可得到加速。就拿给某头部车企供货的传感器领域中小供应商为例,回款周期从210天缩至60天后,资金周转率提升2.5倍,资金回笼速度加快50%以上,释放的资源可投入研发与设备升级。
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📸 李红伟记者 王文波 摄
🍆 5月22日,浙江人形机器人创新中心工作人员在第四届中国—中东欧国家博览会暨国际消费品博览会“数智中东欧”展区展示一款零售机器人。 新华社记者 黄宗治摄www.zjzjzjzjzjy.gov.cn
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