MathGPT全面開放！将落地(dì / de)學而(ér)思AI學習機

“AI對話學”基于(yú)MathGPT的(de)解題和(hé / huò)講題能力，由學而(ér)思研發。“AI對話學”可以(yǐ)通過學生與AI的(de)對話式學習交流，細分步驟進行定位，快速分析出(chū)學生的(de)薄弱點。

過去，AI精準學的(de)判斷方式多通過“題目”來(lái)實現。但如果通過常規的(de)做題刷題情況進行學情分析，AI僅能判斷出(chū)哪道(dào)題出(chū)現錯誤。然而(ér)，在(zài)很多情況下，解一(yī / yì ／yí)道(dào)題背後涉及多個(gè)不(bù)同小知識點，甚至還要(yào / yāo)綜合考慮用戶不(bù)同維度的(de)能力水平，比如到(dào)底是(shì)計算能力薄弱還是(shì)解題邏輯的(de)問題。因此，在(zài)上(shàng)一(yī / yì ／yí)代AI産品中，機器很難做到(dào)非常精準的(de)診斷。

而(ér)大(dà)模型時(shí)代的(de)出(chū)現，提供了(le／liǎo)打開這(zhè)個(gè)“黑匣子(zǐ)”的(de)機會。這(zhè)次，學而(ér)思學習機搭載的(de)“AI對話學”就(jiù)将精确定位每個(gè)用戶的(de)問題。

學而(ér)思“AI對話學”把每一(yī / yì ／yí)道(dào)題目拆解爲(wéi / wèi)多個(gè)小步驟，每一(yī / yì ／yí)個(gè)小步驟對應一(yī / yì ／yí)個(gè)知識點，AI能就(jiù)每一(yī / yì ／yí)個(gè)細分步驟向用戶進行提問，在(zài)和(hé / huò)用戶的(de)多輪對話中診斷他(tā)的(de)薄弱點，由此足夠準确地(dì / de)定位到(dào)用戶真正的(de)問題所在(zài)，再輸出(chū)有針對性的(de)練習内容。

除此之(zhī)外，學而(ér)思學習機還可以(yǐ)根據曆史學習記錄進行智能分析規劃，幫用戶推薦自适應的(de)挑戰和(hé / huò)練習。

在(zài)用戶端，“AI對話學”大(dà)大(dà)降低了(le／liǎo)孩子(zǐ)們的(de)使用門檻，用最簡單的(de)對話方式實現多輪互動。

中英文作文批改助手、AI講題助手等多項AI能力齊上(shàng)線

除了(le／liǎo)在(zài)精準學上(shàng)的(de)重要(yào / yāo)變化，在(zài)各項實際的(de)工具型應用上(shàng)，學而(ér)思學習機也(yě)做了(le／liǎo)一(yī / yì ／yí)輪叠代。用戶自學場景中的(de)應用都做了(le／liǎo)AI能力升級，包括基于(yú)大(dà)模型的(de)講題、中英文作文批改等等。

這(zhè)一(yī / yì ／yí)輪産品升級後，除了(le／liǎo)提供更好的(de)交互體驗外，更重要(yào / yāo)的(de)是(shì)将靈活度大(dà)大(dà)提升。

以(yǐ)中文作文批改爲(wéi / wèi)例，學而(ér)思讓大(dà)模型專項學習了(le／liǎo)教研老師提煉的(de)“字、詞、句、段、篇”五步優化法，可以(yǐ)實現語文作文的(de)一(yī / yì ／yí)鍵潤色。

此外，學而(ér)思學習機還将陸續上(shàng)線AI講題助手、高效作業助手、知識百科問答、對話聽寫、語音助手等多項AI能力，用戶可以(yǐ)體會到(dào)“一(yī / yì ／yí)拍即講、自由問答”等輕松易用的(de)AI交互學習方式。各項AI能力還将彼此聯動，得到(dào)整體設計和(hé / huò)優化。

學習場景的(de)“好内容+大(dà)模型”想象力有多大(dà)？

教育垂類大(dà)模型的(de)重要(yào / yāo)價值就(jiù)來(lái)源于(yú)在(zài)教育領域的(de)專攻。教育是(shì)一(yī / yì ／yí)個(gè)獨特的(de)領域，其中一(yī / yì ／yí)個(gè)很大(dà)的(de)特點就(jiù)是(shì)用戶的(de)容錯率低、試錯成本高，又有很高的(de)個(gè)性化需求。

所以(yǐ)，在(zài)調試大(dà)模型時(shí)，學而(ér)思積累20年的(de)教研教學數據、用戶數據以(yǐ)及對用戶的(de)理解，就(jiù)非常重要(yào / yāo)。比如以(yǐ)AI講題爲(wéi / wèi)例，學而(ér)思團隊要(yào / yāo)基于(yú)之(zhī)前積累下的(de)、針對不(bù)同年齡段孩子(zǐ)的(de)講題思路對機器進行調試，這(zhè)些如果沒有足夠細緻的(de)積累很難做到(dào)。

内容安全層面，好未來(lái)旗下學而(ér)思大(dà)模型MathGPT和(hé / huò)學而(ér)思學習機也(yě)構築了(le／liǎo)全面的(de)内容審核防護體系。

生成式大(dà)模型實現的(de)人(rén)機交互讓AIGC時(shí)代以(yǐ)更快的(de)速度到(dào)來(lái)，也(yě)給了(le／liǎo)教育場景更多的(de)可能性。學習機作爲(wéi / wèi)一(yī / yì ／yí)個(gè)綜合智能硬件，可以(yǐ)拓展的(de)場景非常多。

學而(ér)思自研體系和(hé / huò)學習資源一(yī / yì ／yí)直被認爲(wéi / wèi)是(shì)學而(ér)思學習機的(de)核心優勢，如果同時(shí)具備“好内容+大(dà)模型能力”，解決好自适應學習這(zhè)個(gè)終極難題，學而(ér)思學習機的(de)想象力和(hé / huò)延展性會非常大(dà)。

在(zài)自适應能力和(hé / huò)交互性大(dà)大(dà)提升後，用戶在(zài)學而(ér)思學習機上(shàng)的(de)學習效率也(yě)将大(dà)幅度提升。不(bù)過，更有想象力的(de)或許是(shì)，學而(ér)思學習機将從之(zhī)前智能終端的(de)角色升級爲(wéi / wèi)真正的(de)個(gè)人(rén)智能助手。

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