10 червня закінчилась остання екзаменаційна сесія ЗНО 2025 року. Але для мільйонів родин абітурієнтів по всій країні наступне заповнення заяв – це ще один вид ЗНО.
Стикаючись з інформацією про прийом у більш ніж 3000 університетів та мріями про майбутнє життя, абітурієнти та батьки стали більш конкретно оцінювати реальність. Ринок також почав масово виробляти різні типи продуктів і послуг для заповнення заявок, щоб задовольнити індивідуальні потреби молоді після 2005 року.
Від «Чжан Сюефена», чия планувальна послуга коштує понад десять тисяч юанів, до «низькокласного» наставництва за кілька тисяч юанів на соціальних платформах, і до «AI програмного забезпечення» за кілька сотень юанів, комерціалізація вибору спеціальності на вступних іспитах до університету поступово досягає свого піку.
Багато AI-продуктів, завдяки своїм можливостям у роботі з даними та великими моделями, почали зносити інформаційні стіни, що стоять перед абітурієнтами. Великі моделі з'явилися в сценах заповнення заявок, дозволяючи більшій кількості абітурієнтів та батьків досягти рівності в інформації.
Як платформа, що протягом семи років глибоко займається інформаційними послугами для вступників, Quark цього року знову став на бік абітурієнтів — не лише випустив першу в галузі велику модель для вибору вступних заяв та базу знань про вступ, але й представив функції «Звіт про вибір» та «Глибокий пошук вступу», що базуються на штучному інтелекті.
Мета Quark чітка: за допомогою інновацій у продуктах та технологій штучного інтелекту добре відповідати на кожне відкритте питання, пов'язане з подачею заявок. Одночасно забезпечити кожного абітурієнта професійним звітом про вибір, щоб допомогти їм у прийнятті життєвих рішень.
01 Як створити хороший «індивідуальний» звіт про волонтерство?
У таких реальних сервісах, як волонтерська подача заявок від Чжан Сюефена, вчителі спочатку повинні оволодіти великою кількістю даних та унікальною інформацією, щоб побудувати свій власний захисний бар'єр. Потім, за допомогою індивідуальних запитів, вони глибше знайомляться з інформацією учнів, їхніми захопленнями та сімейними обставинами, щоб провести аналіз і винести рішення. Після редагування та порівняння, в результаті буде надано «Звіт про заявки» як остаточний продукт для учнів-користувачів.
Яким буде «Звіт про волонтерство», створений AI, у складній ситуації з високою щільністю інформації та довгим ланцюгом прийняття рішень?
Після запуску «Волонтерського звіту» в Quark, автор на власному досвіді випробував цю функцію. Візьмемо, наприклад, абітурієнта з Пекіна з балом 630 з предметів фізики, хімії та біології, який любить право і хоче стати адвокатом. Спочатку заповнюємо його особисту інформацію та інтереси, а потім за допомогою 12 питань завершуємо створення особистого профілю.
Після натискання підтвердження, Quark почне підготовку звіту, загальний час становитиме 5-10 хвилин, кількість сторінок буде від 15 до 20.
У цьому процесі Quark покладеться на велику модель бажаних спеціальностей для вступних іспитів, використовуючи виклик агентів, щоб надати абітурієнтам персоналізовані рекомендації щодо планування. В кінці буде виведено 3 різні спеціалізовані звіти (з пріоритетом спеціальності, пріоритетом установи та пріоритетом регіону), зміст звітів включає проектування стратегій, деталі спеціальностей установи, інтерпретацію таблиці бажаних спеціальностей тощо, користувач може безпосередньо додати їх у таблицю бажаних спеціальностей або експортувати у PDF.
З результатів звіту видно, що він може зрозуміти мої уподобання в галузі права та сформувати план із градацією, спираючись на університети 985, 211 та спеціалізовані дисципліни.
Вона також може аналізувати ситуацію з містами, оплатою навчання та працевлаштуванням за спеціальностями, інтегруючи цю інформацію в рекомендовані школи та спеціальності, що дозволяє абітурієнтам чіткіше оволодіти всією інформацією, а не тільки простими даними про університети та спеціальності.
Є дані, що кожного року лише 2% абітурієнтів обирають проходити офлайн-консультації. Отже, для 98% абітурієнтів поява Quark дозволила більше абітурієнтів не відчувати труднощів з регіоном та витратами, і різниця в інформації про заповнення заявок на вступ стає все меншою.
Окрім цього, завдяки функції глибокого пошуку для вступних іспитів, навіть деякі відкриті та високо розмовні описи, Quark може надати більш реалістичні рекомендації.
Наприклад, автор використав «Шаньдунський фізико-хімічний інститут, 647 балів, рекомендується для вступу до університетів 985, можливість спільного навчання з іноземними навчальними закладами, якщо в майбутньому плануєте вступати до аспірантури або навчатися за кордоном, зробіть свій вибір» як підказку, щоб випробувати можливості поглибеного пошуку для вступу.
У цьому підказці Quark спочатку проаналізує основні вимоги абітурієнтів — бали, вибір предметів, інтереси, регіональні уподобання, а потім проведе багатовимірне співвідношення та міркування в своїй величезній базі знань про вступні іспити. Ця база знань містить не лише структуровані дані про дані вступу до навчальних закладів за роками, інформацію про спеціальності, рівень зайнятості, рівень подальшого навчання тощо, а також включає велику кількість неструктурованих знань про тенденції розвитку галузі, зв'язок спеціальностей і професій.
02 « Експертний мозок » як формується
Щоб зробити досвід користувачів на передньому плані більш точним, Quark цього року вирішив ще більше інвестувати в розширення можливостей AI моделей, вкладання обчислювальної потужності зросло в 100 разів.
Хоча це засновано на загальному запитанні, модель Quark для вибору вступних спеціальностей на основі ЗНО не є простим доопрацюванням загальної моделі, а є справжнім механізмом уточнення стратегій, спрямованим на оцінку вартості експертами в галузі вибору спеціальностей, що дозволяє моделі дійсно «думати, як експерт з вибору спеціальностей, даючи поради».
Щоб досягти цієї мети, Quark спочатку має навчити ШІ імітувати «ланцюги мислення» справжніх експертів. На етапі тонкої налаштування інструкцій команда розробників структуровано обробила багаторазові реальні діалоги сотень досвідчених консультантів з вибору предметів для ЗНО з абітурієнтами та батьками, виділивши повні аналітичні шляхи та стиль спілкування. Ці дані високої якості, що містять понад десять тисяч справжніх «ланцюгів міркувань» експертів, стали «підручником» для навчання великих моделей аналізу процесів людей-експертів.
На даний момент Quark демонструє свої основні сильні сторони. «Дані Quark походять з авторитетних даних, опублікованих офіційним екзаменаційним інститутом, так само, як і визнана в галузі «велика товста книга», — підкреслив пан Рен, експерт, який займається навчанням моделі волонтерів штучного інтелекту Quark, що різко контрастує з багатьма великими моделями, які покладаються на веб-сканування непідтверджених старих даних, що фундаментально усуває абсурдні ілюзії штучного інтелекту, такі як «кандидати, які набрали 500 балів, рекомендовані 985 університетам», і забезпечує точність і авторитетність результатів рекомендації.
03 Пульс часу
З "Як формується великий модель AI для вступу на основі конкретних застосувань" ви, напевно, також виявили, що така велика модель, яка ґрунтується на конкретних сценаріях застосування, може надати абітурієнтам точні результати, не обійдеться без допомоги справжніх експертів з вибору вступу.
Щороку в сезон вступних іспитів ми все більше бачимо таких професійних консультантів, як Чжан Сюефен, але насправді, серед тривожних студентів і батьків все ще існує безліч «консультантів з вибору спеціальностей», які не можуть гарантувати якість своїх послуг.
Причина, по которой эти услуги по-прежнему пользуются большим спросом каждый год, заключается в том, что значение добровольного выбора уже далеко выходит за рамки «выбора школы и специальности», и уже превратилось в «первое жизненное профессиональное планирование», в которое вовлечены целые семьи. Можно даже сказать, что это стало «пульсом эпохи», общим для десятков миллионов абитуриентов каждый год.
Однак, те, що представляє Чжан Сюефен, - це дороге рішення на вершині піраміди. Один Чжан Сюефен має обмежені ресурси, тому його послуги неминуче стануть «розкішшю» для небагатьох. А за ним розташований ще більший і неоднорідний ринок, безліч установ та осіб, які видають себе за «експертів», пропонуючи послуги, які важко забезпечити якістю, і збираючи врожай з тих самих тривожних, але не в змозі отримати доступ до найкращих ресурсів, звичайних сімей.
Якщо основним бар'єром Чжан Сюефена є його особистий досвід та накопичення інформації, то стратегія Кварка полягає у використанні великої моделі вибору вступних іспитів, яка «інтегрує» логіку та досвід рішень сотень досвідчених планувальників, а також поєднує це з найбільшою в країні базою знань про вступні іспити, що постійно оновлюється, намагаючись перетворити минуле залежне від особистих, дорогих і нестандартних «експертних послуг» на стандартизованого, високоякісного «AI-консультанта», доступного кожній звичайній людині безкоштовно.
Дехто говорить, що інструмент заповнення заявок на вступ AI, який цього разу запустив Quark, «повинен перевернути стіл», але це не зовсім точно. Він не перевертає стіл — він замінює його на більший, щоб більше людей змогли сісти. Цей стіл не потребує попереднього запису і не стягує консультаційних зборів. Вам лише потрібно відкрити телефон, заповнити анкету, і він надасть вам справжній звіт про заяви, який має логіку та дані.
На цьому столі абітурієнти з Ліншань і Ханчжоу бачать однакову структуру звіту, однакові професійні виміри, однакову логіку рекомендацій. Їхня стартова точка була трохи наближена завдяки ШІ. Вступні іспити — це можливість змінити долю, а значення технологій полягає в тому, щоб зробити «можливості» трохи більш справедливими. Ці можливості ніколи не повинні зосереджуватися лише на столі з VIP золотими картками.
Дані користувачів, вперше оприлюднені Quark на прес-конференції 12 червня, найкраще підтверджують це - їхня послуга для вступних іспитів допомогла вже 120 мільйонам користувачів, при цьому частка користувачів з міст третього рівня та нижче перевищує 50%.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Від «консультацій за 10 000 юанів» до безкоштовного AI Quark: битва за «інформаційну рівність» у виборі університету.
Автор: Даніель Чжан
10 червня закінчилась остання екзаменаційна сесія ЗНО 2025 року. Але для мільйонів родин абітурієнтів по всій країні наступне заповнення заяв – це ще один вид ЗНО.
Стикаючись з інформацією про прийом у більш ніж 3000 університетів та мріями про майбутнє життя, абітурієнти та батьки стали більш конкретно оцінювати реальність. Ринок також почав масово виробляти різні типи продуктів і послуг для заповнення заявок, щоб задовольнити індивідуальні потреби молоді після 2005 року.
Від «Чжан Сюефена», чия планувальна послуга коштує понад десять тисяч юанів, до «низькокласного» наставництва за кілька тисяч юанів на соціальних платформах, і до «AI програмного забезпечення» за кілька сотень юанів, комерціалізація вибору спеціальності на вступних іспитах до університету поступово досягає свого піку.
Багато AI-продуктів, завдяки своїм можливостям у роботі з даними та великими моделями, почали зносити інформаційні стіни, що стоять перед абітурієнтами. Великі моделі з'явилися в сценах заповнення заявок, дозволяючи більшій кількості абітурієнтів та батьків досягти рівності в інформації.
Як платформа, що протягом семи років глибоко займається інформаційними послугами для вступників, Quark цього року знову став на бік абітурієнтів — не лише випустив першу в галузі велику модель для вибору вступних заяв та базу знань про вступ, але й представив функції «Звіт про вибір» та «Глибокий пошук вступу», що базуються на штучному інтелекті.
Мета Quark чітка: за допомогою інновацій у продуктах та технологій штучного інтелекту добре відповідати на кожне відкритте питання, пов'язане з подачею заявок. Одночасно забезпечити кожного абітурієнта професійним звітом про вибір, щоб допомогти їм у прийнятті життєвих рішень.
01 Як створити хороший «індивідуальний» звіт про волонтерство?
У таких реальних сервісах, як волонтерська подача заявок від Чжан Сюефена, вчителі спочатку повинні оволодіти великою кількістю даних та унікальною інформацією, щоб побудувати свій власний захисний бар'єр. Потім, за допомогою індивідуальних запитів, вони глибше знайомляться з інформацією учнів, їхніми захопленнями та сімейними обставинами, щоб провести аналіз і винести рішення. Після редагування та порівняння, в результаті буде надано «Звіт про заявки» як остаточний продукт для учнів-користувачів.
Яким буде «Звіт про волонтерство», створений AI, у складній ситуації з високою щільністю інформації та довгим ланцюгом прийняття рішень?
Після запуску «Волонтерського звіту» в Quark, автор на власному досвіді випробував цю функцію. Візьмемо, наприклад, абітурієнта з Пекіна з балом 630 з предметів фізики, хімії та біології, який любить право і хоче стати адвокатом. Спочатку заповнюємо його особисту інформацію та інтереси, а потім за допомогою 12 питань завершуємо створення особистого профілю.
Після натискання підтвердження, Quark почне підготовку звіту, загальний час становитиме 5-10 хвилин, кількість сторінок буде від 15 до 20.
У цьому процесі Quark покладеться на велику модель бажаних спеціальностей для вступних іспитів, використовуючи виклик агентів, щоб надати абітурієнтам персоналізовані рекомендації щодо планування. В кінці буде виведено 3 різні спеціалізовані звіти (з пріоритетом спеціальності, пріоритетом установи та пріоритетом регіону), зміст звітів включає проектування стратегій, деталі спеціальностей установи, інтерпретацію таблиці бажаних спеціальностей тощо, користувач може безпосередньо додати їх у таблицю бажаних спеціальностей або експортувати у PDF.
З результатів звіту видно, що він може зрозуміти мої уподобання в галузі права та сформувати план із градацією, спираючись на університети 985, 211 та спеціалізовані дисципліни.
Вона також може аналізувати ситуацію з містами, оплатою навчання та працевлаштуванням за спеціальностями, інтегруючи цю інформацію в рекомендовані школи та спеціальності, що дозволяє абітурієнтам чіткіше оволодіти всією інформацією, а не тільки простими даними про університети та спеціальності.
Є дані, що кожного року лише 2% абітурієнтів обирають проходити офлайн-консультації. Отже, для 98% абітурієнтів поява Quark дозволила більше абітурієнтів не відчувати труднощів з регіоном та витратами, і різниця в інформації про заповнення заявок на вступ стає все меншою.
Окрім цього, завдяки функції глибокого пошуку для вступних іспитів, навіть деякі відкриті та високо розмовні описи, Quark може надати більш реалістичні рекомендації.
Наприклад, автор використав «Шаньдунський фізико-хімічний інститут, 647 балів, рекомендується для вступу до університетів 985, можливість спільного навчання з іноземними навчальними закладами, якщо в майбутньому плануєте вступати до аспірантури або навчатися за кордоном, зробіть свій вибір» як підказку, щоб випробувати можливості поглибеного пошуку для вступу.
У цьому підказці Quark спочатку проаналізує основні вимоги абітурієнтів — бали, вибір предметів, інтереси, регіональні уподобання, а потім проведе багатовимірне співвідношення та міркування в своїй величезній базі знань про вступні іспити. Ця база знань містить не лише структуровані дані про дані вступу до навчальних закладів за роками, інформацію про спеціальності, рівень зайнятості, рівень подальшого навчання тощо, а також включає велику кількість неструктурованих знань про тенденції розвитку галузі, зв'язок спеціальностей і професій.
02 « Експертний мозок » як формується
Щоб зробити досвід користувачів на передньому плані більш точним, Quark цього року вирішив ще більше інвестувати в розширення можливостей AI моделей, вкладання обчислювальної потужності зросло в 100 разів.
Хоча це засновано на загальному запитанні, модель Quark для вибору вступних спеціальностей на основі ЗНО не є простим доопрацюванням загальної моделі, а є справжнім механізмом уточнення стратегій, спрямованим на оцінку вартості експертами в галузі вибору спеціальностей, що дозволяє моделі дійсно «думати, як експерт з вибору спеціальностей, даючи поради».
Щоб досягти цієї мети, Quark спочатку має навчити ШІ імітувати «ланцюги мислення» справжніх експертів. На етапі тонкої налаштування інструкцій команда розробників структуровано обробила багаторазові реальні діалоги сотень досвідчених консультантів з вибору предметів для ЗНО з абітурієнтами та батьками, виділивши повні аналітичні шляхи та стиль спілкування. Ці дані високої якості, що містять понад десять тисяч справжніх «ланцюгів міркувань» експертів, стали «підручником» для навчання великих моделей аналізу процесів людей-експертів.
На даний момент Quark демонструє свої основні сильні сторони. «Дані Quark походять з авторитетних даних, опублікованих офіційним екзаменаційним інститутом, так само, як і визнана в галузі «велика товста книга», — підкреслив пан Рен, експерт, який займається навчанням моделі волонтерів штучного інтелекту Quark, що різко контрастує з багатьма великими моделями, які покладаються на веб-сканування непідтверджених старих даних, що фундаментально усуває абсурдні ілюзії штучного інтелекту, такі як «кандидати, які набрали 500 балів, рекомендовані 985 університетам», і забезпечує точність і авторитетність результатів рекомендації.
03 Пульс часу
З "Як формується великий модель AI для вступу на основі конкретних застосувань" ви, напевно, також виявили, що така велика модель, яка ґрунтується на конкретних сценаріях застосування, може надати абітурієнтам точні результати, не обійдеться без допомоги справжніх експертів з вибору вступу.
Щороку в сезон вступних іспитів ми все більше бачимо таких професійних консультантів, як Чжан Сюефен, але насправді, серед тривожних студентів і батьків все ще існує безліч «консультантів з вибору спеціальностей», які не можуть гарантувати якість своїх послуг.
Причина, по которой эти услуги по-прежнему пользуются большим спросом каждый год, заключается в том, что значение добровольного выбора уже далеко выходит за рамки «выбора школы и специальности», и уже превратилось в «первое жизненное профессиональное планирование», в которое вовлечены целые семьи. Можно даже сказать, что это стало «пульсом эпохи», общим для десятков миллионов абитуриентов каждый год.
Однак, те, що представляє Чжан Сюефен, - це дороге рішення на вершині піраміди. Один Чжан Сюефен має обмежені ресурси, тому його послуги неминуче стануть «розкішшю» для небагатьох. А за ним розташований ще більший і неоднорідний ринок, безліч установ та осіб, які видають себе за «експертів», пропонуючи послуги, які важко забезпечити якістю, і збираючи врожай з тих самих тривожних, але не в змозі отримати доступ до найкращих ресурсів, звичайних сімей.
Якщо основним бар'єром Чжан Сюефена є його особистий досвід та накопичення інформації, то стратегія Кварка полягає у використанні великої моделі вибору вступних іспитів, яка «інтегрує» логіку та досвід рішень сотень досвідчених планувальників, а також поєднує це з найбільшою в країні базою знань про вступні іспити, що постійно оновлюється, намагаючись перетворити минуле залежне від особистих, дорогих і нестандартних «експертних послуг» на стандартизованого, високоякісного «AI-консультанта», доступного кожній звичайній людині безкоштовно.
Дехто говорить, що інструмент заповнення заявок на вступ AI, який цього разу запустив Quark, «повинен перевернути стіл», але це не зовсім точно. Він не перевертає стіл — він замінює його на більший, щоб більше людей змогли сісти. Цей стіл не потребує попереднього запису і не стягує консультаційних зборів. Вам лише потрібно відкрити телефон, заповнити анкету, і він надасть вам справжній звіт про заяви, який має логіку та дані.
На цьому столі абітурієнти з Ліншань і Ханчжоу бачать однакову структуру звіту, однакові професійні виміри, однакову логіку рекомендацій. Їхня стартова точка була трохи наближена завдяки ШІ. Вступні іспити — це можливість змінити долю, а значення технологій полягає в тому, щоб зробити «можливості» трохи більш справедливими. Ці можливості ніколи не повинні зосереджуватися лише на столі з VIP золотими картками.
Дані користувачів, вперше оприлюднені Quark на прес-конференції 12 червня, найкраще підтверджують це - їхня послуга для вступних іспитів допомогла вже 120 мільйонам користувачів, при цьому частка користувачів з міст третього рівня та нижче перевищує 50%.