但不可否认的是入局者众多市场竞争激烈想做好教育智能硬件抢到蛋糕成熟的教育体系优质的教育资源先进的大模型技术缺一不可。 “智能涌现”时期来了技术和商业化并行前景如何？ 大模型的出现不仅掀起了行业内外的“百模大战”更是打开了一个全新的“智能涌现”时代。
过去的人工智能是“人类想让机器学会什么技 韩国 whatspp 数据 就教什么技能”但htT开启的智能涌现开启了机器自然语言交互式学习的“类人”新范式实现了“人类没有教过的技能机器也可以会”。 经过一年多的发展比起在技术上一决高下厂商们的竞赛点早已快进到商业化本身。
换言之玩家们要面对的不仅是技术上的覆盖大模型研发成本。 其中教育赛道天然的特殊性给行业玩家们提出了更高的要求。 首先从场景应用来看教育本身是一个对内容的严谨度科学性准确率都要求很高的场景这就对厂商在开发应用过程中提出了考验像不少厂商都在提高大数据质量优化训练算法建立核查和验证机制等下功夫。
同时要不断迭代技术实力做好长期投入的准备。“当我们在通用能力上紧跟国际最先进水平以后我们在教育汽车医疗等专用领域就可以实现超越。”科大讯飞董事长刘庆峰提到。 纵观市场厂商们大多在自己的优势垂直领域进行大模型应用的延伸试图打出差异化。
像科大讯飞网易有道因为在机器翻译文字图像识别等方面积累深厚其大模型最后在产品端就衍生出了口语教师；猿辅导则基于小猿搜题猿题库等资源延伸到作业批改等场景而好未来的MthT则专注数学领域在数学科学推理上更胜一筹。