作者｜井尋
編輯｜栗子
已經(jīng)很熱鬧的“百模大戰(zhàn)”，又有人下場了。
5月15日，“網(wǎng)信北京”公布人工智能備案新進展，其中猿輔導旗下看云大模型（以下簡稱“猿輔導看云大模型”）正式通過大模型備案。
對比同批次公布進展的小米、快手、騰訊、愛奇藝、高德等企業(yè)來說，猿輔導的身影著實有些令人意外。畢竟，在雙減風波之后，教育行業(yè)的玩家們各自尋找出路，新東方搞起了直播帶貨、作業(yè)幫開始搞喵喵機、猿輔導嘗試了月子中心、咖啡……對比曾經(jīng)的同行們，猿輔導有些劍走偏鋒。
而就在近日，猿輔導集團旗下飛象星球低調(diào)發(fā)布大模型場景內(nèi)測視頻。
有些不可思議的是，滿打滿算備案不過半個月，猿輔導直接用一支大模型場景內(nèi)測視頻，將其重新拉回了教育行業(yè)，一時引起廣泛熱議。
一部分人驚訝于猿輔導竟然還在發(fā)力教育賽道，更令人意想不到的是，在一支視頻的背后，猿輔導還悄悄上了一個教育“全家桶”。
猿輔導，憑什么？
1.“一家搞AI的教育公司”
以2022年底ChatGPT發(fā)布為錨點，大模型（LLM）時代降臨地有些順理成章。但此前以技術(shù)聞名的猿輔導并未在第一時間加入“百模大戰(zhàn)”。
直至備案消息公布后，猿力科技CTO楊元祖才在接受相關(guān)媒體訪談時，真正道出實情猿輔導選擇自研大模型的時間節(jié)點，并非ChatGPT 發(fā)布那一刻帶來的智能涌現(xiàn)。
“就像沒有人能在2017年Transformer架構(gòu)論文發(fā)布時就篤定地認為這是未來，除了OpenAI。”楊元祖透露。直到GPT-4發(fā)布后，猿輔導敏銳意識到兩代生成式大模型能力之間質(zhì)的差異，轉(zhuǎn)而開啟自研之路。
這不是“趕考”，而是沉淀。許多人還記得猿輔導在2012年憑借線上教育產(chǎn)品猿題庫起家，但很少有人知道其在2014設立了業(yè)內(nèi)第一個AI Lab，以AI能力支撐著猿題庫、小猿口算及小猿搜題等產(chǎn)品的攻城略地。而在后續(xù)的時間里，猿輔導在技術(shù)方面的投入從不吝嗇，十余年來已投入近百億元。
資金的投入、企業(yè)管理層的重視永遠是技術(shù)增長的最好土壤。早在2018年，猿輔導的AI技術(shù)團隊，就在斯坦福問答數(shù)據(jù)集水平測試上戰(zhàn)勝了谷歌。
彼時，猿輔導已經(jīng)開始關(guān)注預訓練與GPT，尤其是Transformer架構(gòu)在教育領域的可能性。然而在當時，大模型煉制的成本十分高昂，效果卻不見得比猿輔導原有自研模型有多少提升。
而從猿輔導的業(yè)務形態(tài)來看，其在數(shù)據(jù)這AI三要素之一占據(jù)天然優(yōu)勢。比如K12時代積累下來的答題行為、題目搜索等數(shù)據(jù)；再比如飛象星球擁有的行業(yè)體量最大的高質(zhì)量教育數(shù)據(jù)集（累計處理文本數(shù)據(jù)30TB、圖文數(shù)據(jù)90TB、500萬小時教學內(nèi)容），本就是大模型時代中寶貴的企業(yè)稟賦。
更關(guān)鍵的是，就當下而言，除了文本、圖片等內(nèi)容領域有清晰方向外，生成式大模型仿佛是無用武之地的“屠龍之術(shù)”，并不是每一個企業(yè)或者機構(gòu)都能找到可以發(fā)揮其價值的場景。
從這一點出發(fā)，猿輔導的確具備一定優(yōu)勢。它懂用戶場景，具備C端家庭教育不同場景的服務經(jīng)驗，能夠捕捉到教育場景下用戶的多元需求；也懂家長心智，懂得數(shù)億體量家長溝通累計下的剛性需求，在過去的爆品中有了明確的用戶感知。
如今再看，猿輔導最開始的Slogan“用科技改變教育”，除了使命感之外，顯得頗有預見性。在猿輔導看來，教育公司的出路，或許就是“不好好做技術(shù)的教育公司無法適應未來”。
而其交出的答卷，也展示著迥異的氣質(zhì)。猿輔導看云大模型本身并沒有被擺到明面上，相反，從產(chǎn)品角度看，大模型的能力可能體現(xiàn)在某個功能、某個場景、某個環(huán)節(jié)，甚至是服務的過程中。
除了被曝光的飛象星球場景測試視頻外，猿輔導看云大模型還在旗下海豚AI學、斑馬App、猿輔導素養(yǎng)課、小猿學練機等教育類軟硬件產(chǎn)品上，紛紛開啟了落地測試。
猿輔導大模型產(chǎn)品架構(gòu)，來源：猿輔導
2.“大模型是技術(shù)，不是產(chǎn)品”
在尋找大模型技術(shù)應用場景這件事上，大家都是在“摸著石頭過河”，生怕被落下身位，反而鬧出了很多笑話，亂象與熱潮并存。但在大模型的落地應用方面，后發(fā)優(yōu)勢或許更重要。
客觀情況是，猿輔導看云大模型的落地速度，比許多人的預想都要快。
一方面，猿輔導本身的產(chǎn)品和場景就與AI強掛鉤。除了前文提到過的C端家庭教育用戶場景和用戶需求的廣泛觸達與積累外，猿題庫、小猿口算及小猿搜題等“老三件”核心場景就是AI識別批改，產(chǎn)品主流程都基于AI技術(shù)；此后的新產(chǎn)品如斑馬App、海豚AI學，核心能力也都是 AI 賦予。
另一方面，則是猿輔導對大模型的態(tài)度。在猿輔導內(nèi)部看來，自研的猿輔導看云大模型并不是一款產(chǎn)品，而是技術(shù)底座。楊元祖曾公開表示：“大模型對我們來講是‘技術(shù)’，不是‘產(chǎn)品’，它應該在產(chǎn)品中發(fā)揮價值。”
這意味著，對于猿輔導而言，大模型的落地不是拿錘子找釘子，而是根據(jù)場景找辦法。這使得猿輔導從來不需要糾結(jié)是否AI Native，它需要的是在面對教育不同場景問題時，AI技術(shù)能夠給出解法。
這本來就是猿輔導的拿手好戲。生成式AI提供了更為豐富的“工具集”，反而解放了猿輔導的商業(yè)想象力，它可以重新思考，現(xiàn)有教育解決方案還有什么樣的提升空間。而猿輔導看云大模型在產(chǎn)品矩陣的落地實踐，從“全家桶曝光”的情況來看，似乎可以看到為行業(yè)解決教育關(guān)鍵問題的可行范式。
第一，它可以是真正意義上的AI教學助手。
披露的內(nèi)測視頻展示了飛象星球的“大模型作業(yè)批改”能力。對比幾年前流行的拍照批改作業(yè)，其差異性在于，今天的大模型不是一鍵給出對錯，而是通過對話的方式引導學生思考、解決問題。
得益于飛象星球本身龐大又高質(zhì)量的教育數(shù)據(jù)和知識圖譜的約束監(jiān)督，目前飛象星球大模型已經(jīng)可以實現(xiàn)對主觀題的批改、生成每個學生的“個人知識圖譜”。對于學生而言，大模型技術(shù)支撐下的系統(tǒng)，能夠基于每個學生過往學情數(shù)據(jù)生成個性化的作業(yè)反饋，讓每一個學生獲得個性化的學習指導。
根據(jù)飛象星球披露，目前，有關(guān)“作業(yè)設計”、“課后服務”、“課堂講評”等多個AI功能已經(jīng)進入到全國183個地區(qū)的學校中。在全國20余個省份、180個區(qū)縣、3000多所學校都有飛象星球的產(chǎn)品，覆蓋200多萬學生。未來，大模型支持的AI功能將進一步在校園落地。
第二，它可以是實時答疑的AI學習伙伴。
海豚AI學其實業(yè)內(nèi)并不陌生，2021年底成立，以互動動畫視頻為載體，一度被視為教育軟件在交互形態(tài)上的創(chuàng)新者。在去年年底，海豚AI學行業(yè)首創(chuàng)“蘇格拉底啟發(fā)式AI答疑”功能。在猿輔導看云大模型后，海豚AI學已實現(xiàn)一人一套學習方案。
“蘇格拉底啟發(fā)式AI答疑”作為AI大模型最先落地的功能，在答疑過程中，AI“小白”不會立即告訴用戶答案，而是通過對話，找到孩子的知識盲區(qū)，一步步引導孩子主動思考和總結(jié)，從而明白知識點是怎么來的。
比如用戶提問“0.999無限循環(huán)和1哪個大”？這是一個根據(jù)是否為標準實數(shù)系有不同答案的難題。在中小學階段的場景下，“小白”會先詢問用戶對無限循環(huán)概念的理解，再將常見的分數(shù)“1/3”轉(zhuǎn)化為小數(shù)，并引導提問者思考：由于1/3轉(zhuǎn)換為小數(shù)是0.333無限循環(huán)，都乘以三后即可得出結(jié)論，兩個數(shù)字一樣大。通過循序漸進式地引導，逐步啟發(fā)孩子思考并找到答案。
值得注意的是，大模型的自然語言對話能力，讓這種教育方式不再是冰冷的機器感，而是真人的溫暖。
第三，它也可以是實時交互的閱讀工具。
斑馬App本身就是猿輔導基于AI語音識別等能力的產(chǎn)品實踐，而在大模型加持下各個產(chǎn)品功能又有了充分升級。
以大模型能力滲透較深的“斑馬閱讀”產(chǎn)品為例，用戶可以通過“閱讀小討論”功能與虛擬IP人物，基于文章內(nèi)容進行開放式討論。借助生成式AI能力，用戶的交互形式是高頻即時的對話方式，使得閱讀過程的參與感大大提高。
再比如“閱讀理解”AI功能，可以實時分析用戶回答并提供定制化反饋與引導，而且就算是故事續(xù)寫或者文本創(chuàng)作類題目，其也能通過大模型能力進行即時分析判斷。
第四，它更可以是因材施教的個人助教。
在猿輔導素養(yǎng)課中，AI對于教育痛點的改變，更微觀且具象。
比如語言學習方面，能聽能看不能說的“啞巴”狀態(tài)是常態(tài)，發(fā)音準確問題是難題。而猿輔導素養(yǎng)課通過AI技術(shù)，可以精確識別并糾正學生的發(fā)音問題，實現(xiàn)個性化糾音；再如英語口語�？迹谠齿o導素養(yǎng)課中，不再是對空氣說話，而是可以與AI考官1對1問答的模擬現(xiàn)實場景。
而作文輔導等更“主觀”的場景，猿輔導素養(yǎng)課從兩方面入手，一方面是大模型加持下的作文批改功能升級，可以從字詞錯誤、疑似病句、修辭描寫等方面出發(fā)，給出“診斷”，又能從語言流暢、內(nèi)容充實、行文規(guī)范等維度分析作文給出點評和建議。另一方面，是猿輔導素養(yǎng)課準備推出AI作文通，以1對1對話的形式，提供寫作思路啟發(fā)和寫作技法指導。
值得一提的是，猿輔導也在探索教育領域端側(cè)AI的可能性。墨水屏場景下的小猿學練機，實現(xiàn)了AI互動閱讀，在配備海量正版圖書的基礎上，以數(shù)字人IP“小猿”完成AI伴讀，以語音交互的方式幫助用戶理解故事、表達故事。而其AI拍批語文作文功能則可以模擬教師評閱，自動生成評分和評語，有效指導學生寫作。
3.教育被重塑的確定性
大模型是教育行業(yè)最能確定的變量。
一個行業(yè)共識是，教育是生成式AI最大落地場景之一。這點在猿輔導展示的“全家桶”中，已經(jīng)有了更為切實的佐證哪怕只是當前剛剛起步的大模型能力，都已經(jīng)能為行業(yè)帶來巨大的變化。
其背后的原因在于場景的確定性。任何一個大模型應用都存在難題，比如需要海量算力資源支撐，比如煉制大模型的費用高昂，比如無法避免的機器幻覺可能會造成倫理問題……如此種種，其實都不是大模型落地最困難的部分。
真正阻礙讓AI落地、讓AI走入的核心難點在于，如何找到一個對用戶有價值且大模型可以實現(xiàn)的場景。
教育，顯然是一個需求明確的場景。而猿輔導，又對教育有著用戶與應用雙端的深度沉淀，一手握著場景需要，一手握著剛性需求。
從這一點看，猿輔導選擇垂直大模型的路徑顯然經(jīng)過深思熟慮。對比通用大模型的“全能”，手握數(shù)據(jù)與場景優(yōu)勢的猿輔導，以垂直教育大模型的方式，借助軟硬雙端的全家桶落地，展示出了AI時代下教育行業(yè)必然會出現(xiàn)的三個趨勢：
人人都能夠體驗到探究式引導學習，而不是傳統(tǒng)被動式教學模式；
人人都擁有專屬“AI老師/助教/伴學”，陪伴式學習和成長不再是特權(quán)；
人人都能擁有個人學習數(shù)據(jù)庫，開啟真正的個性化學習時代。
“一切都只是剛剛起步。”猿輔導相關(guān)負責人對「甲子光年」表示。對于猿輔導來說，自研大模型的上線與落地也只是萬里長征的第一步。在其看來AI行業(yè)內(nèi)今年發(fā)展的重心方向“多模態(tài)”，或許會是真正重塑教育產(chǎn)品的最后一塊大模型拼圖。
當然，無論大模型帶來的是新玩家的顛覆還是老玩家的重生，都應該欣喜的是，教育行業(yè)有了方向更為明確的新出路。
（封面圖來源：猿輔導）
