10 июня завершился последний экзамен ЕГЭ 2025 года. Однако для миллионов семей абитуриентов по всей стране следующая задача — заполнение заявлений о приеме — является еще одним видом ЕГЭ.
С учетом информации о поступлении в более чем 3000 университетов и мечтаний о будущем,考生 и родители начинают более конкретно оценивать реальность. Рынок также начинает массово производить различные типы продуктов и услуг по заполнению заявлений, чтобы удовлетворить индивидуальные потребности поколения 05.
От «планировочных услуг» стоимостью свыше десяти тысяч юаней от «Чжан Сюэфэна» до «бюджетных» консультаций за несколько тысяч юаней на социальных платформах и до «AI программного обеспечения» за несколько сотен юаней, коммерциализация выбора специальностей на вступительных экзаменах достигла своего пика.
Многие AI-продукты начинают разрушать информационные барьеры, стоящие перед экзаменующими, благодаря своим возможностям в области данных и больших моделей. Большие модели появляются в сценарии заполнения заявлений, позволяя большему количеству экзаменующих и их родителям достичь равенства в доступе к информации.
В качестве платформы, которая уже семь лет углубленно занимается информационным обслуживанием по вступительным экзаменам, Quark в этом году снова встал на защиту абитуриентов — не только выпустив первую в отрасли большую модель для подачи заявлений на вступительные экзамены и базу знаний о вступительных экзаменах, но и представив такие функции, как «Отчет о подаче заявлений» и «Глубокий поиск по вступительным экзаменам», основанные на ИИ.
Цель Quark ясна: с помощью инноваций в продуктах и технологий ИИ дать ответ на каждый открытый вопрос, связанный с заполнением заявлений о намерениях. В то же время, предоставить каждому экзаменующему профессиональный отчет о намерениях, который поможет им в принятии жизненных решений.
01 Как создать хороший «персонализированный» отчет о волонтерстве?
В подобных реальных сервисах по заполнению заявлений, как у Чжан Сюэфэна, учителя в первую очередь должны овладеть большим объемом данных и эксклюзивной информацией, чтобы построить свою собственную защитную стратегию. Затем, с помощью индивидуальных вопросов, они глубже узнают информацию о кандидате, его увлечениях и семейной ситуации, чтобы провести анализ и оценку. После внесения изменений и сравнения, итоговым результатом будет «Отчет по заявлениям», который будет передан пользователю-абитуриенту.
Каков будет «отчет о намерениях», созданный ИИ, в сложной ситуации с высокой плотностью информации и длинной цепочкой принятия решений?
После запуска функции «Добровольный отчет» в Quark, я на практике испытал эту функцию. Возьмем, к примеру, кандидата по физике и химии из Пекина с результатом 630 баллов, который увлекается правом и хочет стать адвокатом. Сначала заполните его личные данные и предпочтения, а затем, ответив на 12 вопросов, завершите создание личного профиля.
После нажатия кнопки подтверждения, Кварк начнет подготовку отчета, общее время составит от 5 до 10 минут, количество страниц от 15 до 20.
В этом процессе Кварк будет опираться на большую модель志愿 для вступительных экзаменов, используя вызовы агента для предоставления абитуриентам персонализированных рекомендаций по планированию. В конце будут выданы 3 различных отчета с акцентом на разные аспекты (приоритет специальности, приоритет учебного заведения и приоритет региона), содержание отчетов будет включать стратегическое проектирование, детали специальностей учебных заведений, интерпретацию志愿表 и т.д., пользователи смогут непосредственно добавить в志愿表 или экспортировать в PDF.
Судя по результатам отчета, он способен понять мои предпочтения в области юриспруденции и разработать градуированное планирование, сочетая университеты 985 и 211 с特色学科.
Он также может анализировать такие аспекты, как город, стоимость обучения и профессиональные перспективы, интегрируя их в рекомендуемые школы и специальности, что позволяет абитуриентам более четко усваивать всю информацию, а не просто информацию о вузах и специальностях.
Согласно данным, лишь 2% экзаменуемых выбирают офлайн-консультации каждый год. Для 98% экзаменуемых появление Quark позволяет большему числу студентов не беспокоиться о географическом расположении и расходах, разрыв информационного потока при заполнении заявлений на поступление становится всё меньше.
Кроме того, благодаря функции глубокого поиска для вступительных экзаменов, даже некоторые открытые и высоко разговорные описания, Quark может предоставить более реалистичные рекомендации.
Например, автор использовал «Шаньдунский материалистический мальчик, 647 баллов, рекомендованные 985 школ, возможна совместная программа с зарубежными университетами, в будущем планирую поступление в магистратуру или учебу за границей, заполните анкету по выбору» в качестве подсказки, чтобы испытать возможности глубокого поиска по экзаменам.
В этом подсказке Quark сначала анализирует основные требования кандидата — баллы, выбор предметов, интересы и региональные предпочтения, а затем выполняет многомерное соответствие и выводы в своей обширной базе знаний по вступительным экзаменам. Эта база знаний включает не только структурированные данные о данных о приемах в вузы за последние годы, информации о специальностях, уровнях трудоустройства и продолжения образования, но также содержит множество неструктурированных знаний о тенденциях развития отрасли и взаимосвязи между специальностями и профессиями.
02 « Как формируется « экспертный мозг »
Чтобы сделать пользовательский опыт этих фронтальных пользователей более точным, Quark в этом году решил сделать дальнейшую ставку на расширение возможностей AI моделей, увеличив вычислительные мощности в 100 раз.
Хотя он основан на Tongyi Qianwen, модель Quark Gao Kao Zhi Yuan не является простой доработкой общего модели, а использует механизм уточнения стратегии, основанный на оценке ценности настоящими экспертами по выбору вуза, что позволяет модели действительно «думать, как эксперт по выбору вуза, и давать рекомендации».
Чтобы достичь этой цели, Quark сначала должен научить ИИ имитировать «цепочки мышления» реальных экспертов. На этапе тонкой настройки инструкции команда разработчиков структурировала многократные реальные диалоги сотен опытных консультантов по выбору вузов и абитуриентов, а также их родителей, извлекая полный анализ и стиль общения. Эти высококачественные обучающие данные, содержащие десятки тысяч реальных «цепочек вывода» экспертов, стали «учебником» для обучения больших моделей процессу анализа человеческих экспертов.
В этом отношении Quark продемонстрировал свои основные преимущества. "Данные Quark основаны на авторитетных материалах, опубликованных официальной экзаменационной комиссией, подобно общепризнанному в отрасли 'Большому толстому тому'," подчеркивает профессор Жэнь, участвующий в обучении модели AI Quark. Это резко контрастирует с многими крупными моделями, которые полагаются на неподтвержденные старые данные, собранные из интернета, и в корне устраняет такие абсурдные AI иллюзии, как "студенты с 500 баллами, рекомендованные в университеты 985", что гарантирует точность и авторитетность рекомендаций.
03 Пульс эпохи
Из статьи «Как был создан большой модель AI для выбора вузов» вы, вероятно, заметили, что такая модель, укоренённая в конкретных приложениях, может предоставлять точные результаты для студентов, и в этом не обойтись без помощи реальных экспертов по выбору вузов.
Каждый год в сезон вступительных экзаменов мы все чаще видим профессиональных консультантов по выбору специальностей, таких как Чжан Сюэфэн. Однако в реальности на фоне тревожных студентов и родителей по-прежнему существует множество «наставников по заполнению заявок», качество работы которых трудно гарантировать.
Причина, по которой эти услуги продолжают пользоваться большим спросом каждый год, заключается в том, что значение добровольного выбора уже давно вышло за рамки «выбора школы и специальности», и превратилось в «первое жизненное карьерное планирование», в которое вовлечена вся семья. Можно даже сказать, что это уже стало «пульсом эпохи», объединяющим миллионы студентов, сдающих экзамены каждый год.
Однако, тем, что представляет Чжан Сюэфэн, является дорогостоящим решением на вершине пирамиды. Один Чжан Сюэфэн, в конечном итоге, ограничен в своих силах, и его услуги неизбежно становятся «люксовым товаром» для немногих. А за его спиной находится гораздо более крупный и неоднородный рынок, где бесчисленные организации и частные лица, выдавая себя за «экспертов», предлагают услуги низкого качества, собирая урожай с обычных семей, испытывающих такое же беспокойство, но не имеющих доступа к первоклассным ресурсам.
Если сказать, что основным барьером Чжан Сюэфэна является его личный опыт и накопление информации, то стратегия Кварка заключается в том, чтобы через большую модель выбора вузов по результатам вступительных экзаменов «интегрировать» логики и опыт решений сотен опытных планировщиков, а затем в сочетании с самой большой в стране, постоянно обновляемой базой знаний по вступительным экзаменам, попытаться преобразовать прошлую зависимость от индивидуальных, дорогостоящих и нестандартных «экспертных услуг» в стандартизированные, качественные «AI-консультанты», которые могут быть бесплатно доступны каждому обычному человеку.
Некоторые говорят, что инструмент для заполнения заявлений о поступлении на базе ИИ, запущенный Quark, "должен перевернуть стол", но это не совсем точно. Он не переворачивает стол — он меняет его на более большой, чтобы больше людей могли за него сесть. Этот стол не требует предварительной записи и не взимает консультационных сборов. Вам нужно только открыть телефон и заполнить анкету, и он предоставит вам действительно логичный и обоснованный отчет о ваших предпочтениях.
На этом столе абитуриенты из Ляншань и абитуриенты из Ханчжоу видят одинаковую структуру отчета, одинаковые профессиональные измерения и одинаковую логику рекомендаций. Их стартовая точка была немного ближе благодаря ИИ. Экзамен на вступление в университет — это шанс изменить судьбу, а смысл технологий заключается в том, чтобы сделать «шанс» более справедливым. Такой шанс никогда не должен быть только на столе с VIP золотой картой.
Данные пользователей, впервые обнародованные Quark на пресс-конференции 12 июня, являются лучшим подтверждением этого факта — их сервисы для подготовки к экзаменам уже помогли 120 миллионам пользователей, из которых более 50% приходятся на города третьего уровня и ниже.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
От "Консультации за 10 000 юаней" до бесплатного AI Quark: битва за "информационное равенство" при выборе специальности для вступительных экзаменов.
Автор: Чжан Юнъи
10 июня завершился последний экзамен ЕГЭ 2025 года. Однако для миллионов семей абитуриентов по всей стране следующая задача — заполнение заявлений о приеме — является еще одним видом ЕГЭ.
С учетом информации о поступлении в более чем 3000 университетов и мечтаний о будущем,考生 и родители начинают более конкретно оценивать реальность. Рынок также начинает массово производить различные типы продуктов и услуг по заполнению заявлений, чтобы удовлетворить индивидуальные потребности поколения 05.
От «планировочных услуг» стоимостью свыше десяти тысяч юаней от «Чжан Сюэфэна» до «бюджетных» консультаций за несколько тысяч юаней на социальных платформах и до «AI программного обеспечения» за несколько сотен юаней, коммерциализация выбора специальностей на вступительных экзаменах достигла своего пика.
Многие AI-продукты начинают разрушать информационные барьеры, стоящие перед экзаменующими, благодаря своим возможностям в области данных и больших моделей. Большие модели появляются в сценарии заполнения заявлений, позволяя большему количеству экзаменующих и их родителям достичь равенства в доступе к информации.
В качестве платформы, которая уже семь лет углубленно занимается информационным обслуживанием по вступительным экзаменам, Quark в этом году снова встал на защиту абитуриентов — не только выпустив первую в отрасли большую модель для подачи заявлений на вступительные экзамены и базу знаний о вступительных экзаменах, но и представив такие функции, как «Отчет о подаче заявлений» и «Глубокий поиск по вступительным экзаменам», основанные на ИИ.
Цель Quark ясна: с помощью инноваций в продуктах и технологий ИИ дать ответ на каждый открытый вопрос, связанный с заполнением заявлений о намерениях. В то же время, предоставить каждому экзаменующему профессиональный отчет о намерениях, который поможет им в принятии жизненных решений.
01 Как создать хороший «персонализированный» отчет о волонтерстве?
В подобных реальных сервисах по заполнению заявлений, как у Чжан Сюэфэна, учителя в первую очередь должны овладеть большим объемом данных и эксклюзивной информацией, чтобы построить свою собственную защитную стратегию. Затем, с помощью индивидуальных вопросов, они глубже узнают информацию о кандидате, его увлечениях и семейной ситуации, чтобы провести анализ и оценку. После внесения изменений и сравнения, итоговым результатом будет «Отчет по заявлениям», который будет передан пользователю-абитуриенту.
Каков будет «отчет о намерениях», созданный ИИ, в сложной ситуации с высокой плотностью информации и длинной цепочкой принятия решений?
После запуска функции «Добровольный отчет» в Quark, я на практике испытал эту функцию. Возьмем, к примеру, кандидата по физике и химии из Пекина с результатом 630 баллов, который увлекается правом и хочет стать адвокатом. Сначала заполните его личные данные и предпочтения, а затем, ответив на 12 вопросов, завершите создание личного профиля.
После нажатия кнопки подтверждения, Кварк начнет подготовку отчета, общее время составит от 5 до 10 минут, количество страниц от 15 до 20.
В этом процессе Кварк будет опираться на большую модель志愿 для вступительных экзаменов, используя вызовы агента для предоставления абитуриентам персонализированных рекомендаций по планированию. В конце будут выданы 3 различных отчета с акцентом на разные аспекты (приоритет специальности, приоритет учебного заведения и приоритет региона), содержание отчетов будет включать стратегическое проектирование, детали специальностей учебных заведений, интерпретацию志愿表 и т.д., пользователи смогут непосредственно добавить в志愿表 или экспортировать в PDF.
Судя по результатам отчета, он способен понять мои предпочтения в области юриспруденции и разработать градуированное планирование, сочетая университеты 985 и 211 с特色学科.
Он также может анализировать такие аспекты, как город, стоимость обучения и профессиональные перспективы, интегрируя их в рекомендуемые школы и специальности, что позволяет абитуриентам более четко усваивать всю информацию, а не просто информацию о вузах и специальностях.
Согласно данным, лишь 2% экзаменуемых выбирают офлайн-консультации каждый год. Для 98% экзаменуемых появление Quark позволяет большему числу студентов не беспокоиться о географическом расположении и расходах, разрыв информационного потока при заполнении заявлений на поступление становится всё меньше.
Кроме того, благодаря функции глубокого поиска для вступительных экзаменов, даже некоторые открытые и высоко разговорные описания, Quark может предоставить более реалистичные рекомендации.
Например, автор использовал «Шаньдунский материалистический мальчик, 647 баллов, рекомендованные 985 школ, возможна совместная программа с зарубежными университетами, в будущем планирую поступление в магистратуру или учебу за границей, заполните анкету по выбору» в качестве подсказки, чтобы испытать возможности глубокого поиска по экзаменам.
В этом подсказке Quark сначала анализирует основные требования кандидата — баллы, выбор предметов, интересы и региональные предпочтения, а затем выполняет многомерное соответствие и выводы в своей обширной базе знаний по вступительным экзаменам. Эта база знаний включает не только структурированные данные о данных о приемах в вузы за последние годы, информации о специальностях, уровнях трудоустройства и продолжения образования, но также содержит множество неструктурированных знаний о тенденциях развития отрасли и взаимосвязи между специальностями и профессиями.
02 « Как формируется « экспертный мозг »
Чтобы сделать пользовательский опыт этих фронтальных пользователей более точным, Quark в этом году решил сделать дальнейшую ставку на расширение возможностей AI моделей, увеличив вычислительные мощности в 100 раз.
Хотя он основан на Tongyi Qianwen, модель Quark Gao Kao Zhi Yuan не является простой доработкой общего модели, а использует механизм уточнения стратегии, основанный на оценке ценности настоящими экспертами по выбору вуза, что позволяет модели действительно «думать, как эксперт по выбору вуза, и давать рекомендации».
Чтобы достичь этой цели, Quark сначала должен научить ИИ имитировать «цепочки мышления» реальных экспертов. На этапе тонкой настройки инструкции команда разработчиков структурировала многократные реальные диалоги сотен опытных консультантов по выбору вузов и абитуриентов, а также их родителей, извлекая полный анализ и стиль общения. Эти высококачественные обучающие данные, содержащие десятки тысяч реальных «цепочек вывода» экспертов, стали «учебником» для обучения больших моделей процессу анализа человеческих экспертов.
В этом отношении Quark продемонстрировал свои основные преимущества. "Данные Quark основаны на авторитетных материалах, опубликованных официальной экзаменационной комиссией, подобно общепризнанному в отрасли 'Большому толстому тому'," подчеркивает профессор Жэнь, участвующий в обучении модели AI Quark. Это резко контрастирует с многими крупными моделями, которые полагаются на неподтвержденные старые данные, собранные из интернета, и в корне устраняет такие абсурдные AI иллюзии, как "студенты с 500 баллами, рекомендованные в университеты 985", что гарантирует точность и авторитетность рекомендаций.
03 Пульс эпохи
Из статьи «Как был создан большой модель AI для выбора вузов» вы, вероятно, заметили, что такая модель, укоренённая в конкретных приложениях, может предоставлять точные результаты для студентов, и в этом не обойтись без помощи реальных экспертов по выбору вузов.
Каждый год в сезон вступительных экзаменов мы все чаще видим профессиональных консультантов по выбору специальностей, таких как Чжан Сюэфэн. Однако в реальности на фоне тревожных студентов и родителей по-прежнему существует множество «наставников по заполнению заявок», качество работы которых трудно гарантировать.
Причина, по которой эти услуги продолжают пользоваться большим спросом каждый год, заключается в том, что значение добровольного выбора уже давно вышло за рамки «выбора школы и специальности», и превратилось в «первое жизненное карьерное планирование», в которое вовлечена вся семья. Можно даже сказать, что это уже стало «пульсом эпохи», объединяющим миллионы студентов, сдающих экзамены каждый год.
Однако, тем, что представляет Чжан Сюэфэн, является дорогостоящим решением на вершине пирамиды. Один Чжан Сюэфэн, в конечном итоге, ограничен в своих силах, и его услуги неизбежно становятся «люксовым товаром» для немногих. А за его спиной находится гораздо более крупный и неоднородный рынок, где бесчисленные организации и частные лица, выдавая себя за «экспертов», предлагают услуги низкого качества, собирая урожай с обычных семей, испытывающих такое же беспокойство, но не имеющих доступа к первоклассным ресурсам.
Если сказать, что основным барьером Чжан Сюэфэна является его личный опыт и накопление информации, то стратегия Кварка заключается в том, чтобы через большую модель выбора вузов по результатам вступительных экзаменов «интегрировать» логики и опыт решений сотен опытных планировщиков, а затем в сочетании с самой большой в стране, постоянно обновляемой базой знаний по вступительным экзаменам, попытаться преобразовать прошлую зависимость от индивидуальных, дорогостоящих и нестандартных «экспертных услуг» в стандартизированные, качественные «AI-консультанты», которые могут быть бесплатно доступны каждому обычному человеку.
Некоторые говорят, что инструмент для заполнения заявлений о поступлении на базе ИИ, запущенный Quark, "должен перевернуть стол", но это не совсем точно. Он не переворачивает стол — он меняет его на более большой, чтобы больше людей могли за него сесть. Этот стол не требует предварительной записи и не взимает консультационных сборов. Вам нужно только открыть телефон и заполнить анкету, и он предоставит вам действительно логичный и обоснованный отчет о ваших предпочтениях.
На этом столе абитуриенты из Ляншань и абитуриенты из Ханчжоу видят одинаковую структуру отчета, одинаковые профессиональные измерения и одинаковую логику рекомендаций. Их стартовая точка была немного ближе благодаря ИИ. Экзамен на вступление в университет — это шанс изменить судьбу, а смысл технологий заключается в том, чтобы сделать «шанс» более справедливым. Такой шанс никогда не должен быть только на столе с VIP золотой картой.
Данные пользователей, впервые обнародованные Quark на пресс-конференции 12 июня, являются лучшим подтверждением этого факта — их сервисы для подготовки к экзаменам уже помогли 120 миллионам пользователей, из которых более 50% приходятся на города третьего уровня и ниже.