“AI對(duì)話學(xué)”基于MathGPT的解題和講題能力，由學(xué)而思研發(fā)。“AI對(duì)話學(xué)”可以通過學(xué)生與AI的對(duì)話式學(xué)習(xí)交流，細(xì)分步驟進(jìn)行定位，快速分析出學(xué)生的薄弱點(diǎn)。

過去，AI精準(zhǔn)學(xué)的判斷方式多通過“題目”來實(shí)現(xiàn)。但如果通過常規(guī)的做題刷題情況進(jìn)行學(xué)情分析，AI僅能判斷出哪道題出現(xiàn)錯(cuò)誤。然而，在很多情況下，解一道題背后涉及多個(gè)不同小知識(shí)點(diǎn)，甚至還要綜合考慮用戶不同維度的能力水平，比如到底是計(jì)算能力薄弱還是解題邏輯的問題。因此，在上一代AI產(chǎn)品中，機(jī)器很難做到非常精準(zhǔn)的診斷。

而大模型時(shí)代的出現(xiàn)，提供了打開這個(gè)“黑匣子”的機(jī)會(huì)。這次，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)搭載的“AI對(duì)話學(xué)”就將精確定位每個(gè)用戶的問題。

學(xué)而思“AI對(duì)話學(xué)”把每一道題目拆解為多個(gè)小步驟，每一個(gè)小步驟對(duì)應(yīng)一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，AI能就每一個(gè)細(xì)分步驟向用戶進(jìn)行提問，在和用戶的多輪對(duì)話中診斷他的薄弱點(diǎn)，由此足夠準(zhǔn)確地定位到用戶真正的問題所在，再輸出有針對(duì)性的練習(xí)內(nèi)容。

除此之外，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)還可以根據(jù)歷史學(xué)習(xí)記錄進(jìn)行智能分析規(guī)劃，幫用戶推薦自適應(yīng)的挑戰(zhàn)和練習(xí)。

在用戶端，“AI對(duì)話學(xué)”大大降低了孩子們的使用門檻，用最簡單的對(duì)話方式實(shí)現(xiàn)多輪互動(dòng)。

中英文作文批改助手、AI講題助手等多項(xiàng)AI能力齊上線

除了在精準(zhǔn)學(xué)上的重要變化，在各項(xiàng)實(shí)際的工具型應(yīng)用上，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)也做了一輪迭代。用戶自學(xué)場(chǎng)景中的應(yīng)用都做了AI能力升級(jí)，包括基于大模型的講題、中英文作文批改等等。

這一輪產(chǎn)品升級(jí)后，除了提供更好的交互體驗(yàn)外，更重要的是將靈活度大大提升。

以中文作文批改為例，學(xué)而思讓大模型專項(xiàng)學(xué)習(xí)了教研老師提煉的“字、詞、句、段、篇”五步優(yōu)化法，可以實(shí)現(xiàn)語文作文的一鍵潤色。

此外，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)還將陸續(xù)上線AI講題助手、高效作業(yè)助手、知識(shí)百科問答、對(duì)話聽寫、語音助手等多項(xiàng)AI能力，用戶可以體會(huì)到“一拍即講、自由問答”等輕松易用的AI交互學(xué)習(xí)方式。各項(xiàng)AI能力還將彼此聯(lián)動(dòng)，得到整體設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

學(xué)習(xí)場(chǎng)景的“好內(nèi)容+大模型”想象力有多大？

教育垂類大模型的重要價(jià)值就來源于在教育領(lǐng)域的專攻。教育是一個(gè)獨(dú)特的領(lǐng)域，其中一個(gè)很大的特點(diǎn)就是用戶的容錯(cuò)率低、試錯(cuò)成本高，又有很高的個(gè)性化需求。

所以，在調(diào)試大模型時(shí)，學(xué)而思積累20年的教研教學(xué)數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)以及對(duì)用戶的理解，就非常重要。比如以AI講題為例，學(xué)而思團(tuán)隊(duì)要基于之前積累下的、針對(duì)不同年齡段孩子的講題思路對(duì)機(jī)器進(jìn)行調(diào)試，這些如果沒有足夠細(xì)致的積累很難做到。

內(nèi)容安全層面，好未來旗下學(xué)而思大模型MathGPT和學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)也構(gòu)筑了全面的內(nèi)容審核防護(hù)體系。

生成式大模型實(shí)現(xiàn)的人機(jī)交互讓AIGC時(shí)代以更快的速度到來，也給了教育場(chǎng)景更多的可能性。學(xué)習(xí)機(jī)作為一個(gè)綜合智能硬件，可以拓展的場(chǎng)景非常多。

學(xué)而思自研體系和學(xué)習(xí)資源一直被認(rèn)為是學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)的核心優(yōu)勢(shì)，如果同時(shí)具備“好內(nèi)容+大模型能力”，解決好自適應(yīng)學(xué)習(xí)這個(gè)終極難題，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)的想象力和延展性會(huì)非常大。

在自適應(yīng)能力和交互性大大提升后，用戶在學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)上的學(xué)習(xí)效率也將大幅度提升。不過，更有想象力的或許是，學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)將從之前智能終端的角色升級(jí)為真正的個(gè)人智能助手。

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