作者 ｜ 玄寧
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從人們被大模型“震撼”完開始思考如何把這項(xiàng)技術(shù)用起來的第一天，教育就是被很多人天然想到的場景。一個(gè)能壓縮全世界知識的AI，天然就是一個(gè)人類想象里“老師”的樣子。

但自ChatGPT以降，事實(shí)上“AI+教育”的場景里擁擠程度增加，但無論是在線教育機(jī)構(gòu)還是互聯(lián)網(wǎng)平臺，做出的產(chǎn)品似乎千篇一律，還是上一代的樣子，不過是在AI的能力上有所變化。

這背后有一個(gè)慣性的問題。

大多數(shù)的“AI+教育”其實(shí)是“在線教育”的延伸，它們基于的是一個(gè)“題庫”的邏輯。在此前教培行業(yè)的虛火戛然而止之前，這種圍繞題庫的競爭已經(jīng)趨于瘋狂，搶奪教輔題庫和投放廣告的競爭進(jìn)入白熱化，盡管后來行業(yè)變化，但這些思路其實(shí)依然延續(xù)下來。

這種路徑依賴意味著只有后來者可能打破某些慣例?？淇说膶W(xué)習(xí)產(chǎn)品是那個(gè)后來者。

在夸克最近因?yàn)榘⒗顰I戰(zhàn)略提速而被廣泛關(guān)注前，夸克的學(xué)習(xí)產(chǎn)品更多聚焦在如何服務(wù)用戶的個(gè)性化需求上，并沒有被外界過多關(guān)注。但也正因這些特點(diǎn)，夸克學(xué)習(xí)生長成了一個(gè)不太一樣的產(chǎn)品。

“從第一天起，我們就確定以內(nèi)部創(chuàng)業(yè)的心態(tài)來做學(xué)習(xí)產(chǎn)品。在這個(gè)過程中，我們必須要比大家跑得更快，必須要有創(chuàng)新的想法和產(chǎn)品，去打造更個(gè)性化的用戶體驗(yàn)。”夸克學(xué)習(xí)產(chǎn)品負(fù)責(zé)人程飛最近對硅星人說。在那些最基本的對題庫的積累之外，夸克的新方法中最重要的一個(gè)判斷，就是要通過AI來持續(xù)提升用戶體驗(yàn)。

“我們一直堅(jiān)持用最新的AI技術(shù)去解決學(xué)習(xí)場景中的具體問題。后來大模型技術(shù)的出現(xiàn)，讓我們積累的多項(xiàng)能力產(chǎn)生了質(zhì)的改變?！?/p>

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AI思維 vs 題庫思維

某種程度上，這種對AI更早的重視，并不完全是所謂“先見之明”，它更多來自夸克這個(gè)團(tuán)隊(duì)做產(chǎn)品時(shí)候的風(fēng)格——他們會花很大力度去研究用戶真正的需求，然后盡可能用差異化價(jià)值和產(chǎn)品創(chuàng)新來服務(wù)用戶。

在K12賽道陷入同質(zhì)化競爭的2020年，夸克選擇了一條差異化的路徑：瞄準(zhǔn)大學(xué)生及職考人群。這一群體看似分散且商業(yè)化潛力有限，卻暗藏關(guān)鍵突破口——他們的學(xué)習(xí)需求更依賴靈活的知識解析與生成，而非標(biāo)準(zhǔn)化的題庫匹配。

大學(xué)生的作業(yè)和考試往往沒有固定答案，教材版本龐雜，甚至同一學(xué)科的教師出題風(fēng)格也千差萬別。傳統(tǒng)題庫模式在此處顯得笨拙：教輔書商難以覆蓋所有高校的校本教材，而用戶上傳的作業(yè)與試卷又需要快速響應(yīng)。算法和模型能力正是填補(bǔ)這一空白的答案。通過解析用戶上傳的題目，結(jié)合早期積累的教材數(shù)據(jù)與校本題庫可以構(gòu)建了一個(gè)“動態(tài)題庫”——模型不僅能即時(shí)生成答案，還能在后續(xù)迭代中優(yōu)化解析邏輯，甚至反向指導(dǎo)題庫建設(shè)。

這一策略在ChatGPT爆發(fā)后得到了加強(qiáng)?？淇耸亲钤缱龀龇磻?yīng)的產(chǎn)品之一，自研的“靈知學(xué)習(xí)大模型”很快上線，最近夸克推出“AI超級框”，隨后上線“AI解題大師”和升級“AI批改”，全新的交互方式和超級Agent開始進(jìn)行更深度的結(jié)合。

在夸克演示的案例中，學(xué)生拍攝一道高數(shù)題后，系統(tǒng)不僅提供解題步驟，還能動態(tài)演示推導(dǎo)過程，甚至結(jié)合考情數(shù)據(jù)預(yù)測同類題型的考察概率。這種能力并非單純依賴模型本身的進(jìn)化，而是源于夸克早期在AI能力與訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的苦功。據(jù)程飛介紹，夸克用來訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)更精細(xì)化，這些數(shù)據(jù)對用戶來說也更“有效”。

而且，用更長遠(yuǎn)的思路來看，AI在學(xué)習(xí)場景中做的事還有很多，尤其是在用戶需求呈現(xiàn)個(gè)性化的大背景下?！拔磥恚珹I有能力去生成一個(gè)題目，它自己再去校驗(yàn)題目的難度，然后考察知識點(diǎn)，最后交付給用戶符合他學(xué)習(xí)能力的題目。”程飛說。

夸克的這些思考正在逐漸改變著它的產(chǎn)品。而在技術(shù)迭代時(shí)期的競爭，很多時(shí)候就是背后的思路決定了最終的結(jié)果。

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“學(xué)習(xí)”，而非“教育”

夸克背后是一個(gè)很務(wù)實(shí)的團(tuán)隊(duì)，他們對外非常低調(diào)。但這款產(chǎn)品的活躍用戶數(shù)據(jù)已經(jīng)十分驚人，它已經(jīng)是“兩億人”使用的AI應(yīng)用。

同時(shí)夸克也一直是個(gè)難以定義的產(chǎn)品，從功能分類上來看，它有搜索，有學(xué)習(xí)，有掃描——幾乎沒有什么產(chǎn)品同時(shí)在做這些看起來跨度很大的功能。不過在和夸克團(tuán)隊(duì)交流中，會發(fā)現(xiàn)它背后的邏輯卻也簡單，夸克的一切決定是從用戶體驗(yàn)和需求出發(fā)的。而且，夸克在做產(chǎn)品時(shí)還有一個(gè)特點(diǎn)，這個(gè)團(tuán)隊(duì)在分析清楚需求后，會從已有的格局和框架里抽離出來，重新給出自己的“定義”。

比如大家都在發(fā)力AI+教育，它抓住的則是“學(xué)習(xí)”。這是個(gè)很有趣的區(qū)分，相比會有具體范圍指向的“教育”，“學(xué)習(xí)”則是個(gè)更通用的需求。

“年輕用戶需求的最大公約數(shù)其實(shí)就是學(xué)習(xí)。我們做的是以效率為核心的，以工具為場景的新一代學(xué)習(xí)產(chǎn)品?！背田w說。

在夸克的設(shè)想里，今天的學(xué)習(xí)產(chǎn)品會向著未來“AI家教”的方向發(fā)展。一個(gè)最了解你的AI產(chǎn)品，幫助你完成你所有個(gè)性化的學(xué)習(xí)需求。

夸克的多場景數(shù)據(jù)積累（如搜索行為、資源使用習(xí)慣）為學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)提供了精準(zhǔn)的用戶畫像。大模型不僅用于解題，更通過分析用戶全鏈路行為，動態(tài)調(diào)整服務(wù)策略——例如，為備考考研的用戶優(yōu)先推薦真題解析，為職場人群強(qiáng)化職業(yè)資格考點(diǎn)。同時(shí)，夸克學(xué)習(xí)的高頻剛需場景，如AI解題大師、學(xué)習(xí)智能體、作業(yè)批改、錯(cuò)題整理等功能，推動AI超級框的語義理解與意圖識別持續(xù)優(yōu)化。

隨著大模型的不停進(jìn)步，今天夸克學(xué)習(xí)產(chǎn)品正在形成“入口-場景-能力”的全面升級?？淇艘訟I超級框?yàn)楹诵娜肟冢瑢⑺阉鳌⑾鄼C(jī)、對話等交互方式整合為統(tǒng)一的服務(wù)界面，用戶通過自然語言或拍照即可直達(dá)學(xué)習(xí)場景。

學(xué)習(xí)是人類最底層的需求，因此它也是最“通用”的需求，而今天AI帶來的變革不再是某個(gè)垂直場景的獨(dú)角戲，而是一場通用能力的民主化實(shí)驗(yàn)。

當(dāng)行業(yè)困于“AI+教育”的功能疊加時(shí)，夸克習(xí)慣于從真實(shí)需求入手的特點(diǎn)讓它找到了另一條路，當(dāng)超級框把產(chǎn)品收斂為一個(gè)看似極簡卻無限延展的界面時(shí)，它也更接近學(xué)習(xí)的本質(zhì)——這里沒有標(biāo)準(zhǔn)化的模板，只有持續(xù)生長的可能性。

點(diǎn)個(gè) “愛心”，再走吧