由 ChatGPT 引发的 AI 大型模型热潮今天仍在继续。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型作为其核心分支，在全球范围内掀起了一股AI大模型热潮。 2024年以来，大型语言模型、生成式AI等技术创新为各行各业注入了巨大的潜力和影响力。 特别是在教育领域，人工智能与教育的深度融合正在推动教育改革创新，引领高质量发展。
1月5日，在昆明召开的AIAED智能自适应教育大模型学术研讨会上，松鼠AI凭借全球首款全学科智能自适应教育大模型成为全场焦点。
教育已经进入了大模型时代。
在过去的一年里，大规模模型技术发展迅速，为AI应用的拓展提供了无限可能。 全球各大科技巨头纷纷布局大模型领域，教育公司也在积极参与这波浪潮。 例如，可汗学院推出的人工智能助教 Khanmigo 和 Duolingo 的 GPT-4 技术产品 Duolingo Max 都增加了语音识别和实时反馈等功能，显着提升了学习体验。
在国家政策层面，人工智能的发展得到了产业政策的支持。 2024年7月，国家网信办、国家发改委、教育部等7部委联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，为教育行业大模型技术发展提供了有力保障。
* 教育企业在大模型和智能硬件领域的竞争力不断增强。 2024年11月7日，好未来宣布旗下学思大模MATHGPT已完成相关备案并顺利通过审核，成为首批通过备案的教育模。学尔斯将逐步实现基于自主研发大模型的AI能力在学习机上的应用，包括“AI对话学习”、“AI主题助手”、“中英文写作助手”等功能。 2024年12月，学思推出了第二代学习机，该学习机融合了MathGPT技术。
此外，2024年9月，Job Gang发布了自研的Galaxy机型;2024年10月，科大讯飞发布科大讯飞星火认知模型V30。这些大模型覆盖多学科、多学段、多场景，将AI技术与教育紧密结合，助力教育创新和高质量发展。
在本次大会上，松鼠AI还带来了其最新的技术成果——全球首个全学科智能自适应教育模型，这也是国内首个将智能适配技术与多模态大模型相结合并应用于教育领域的垂直领域大模型。
据悉，自适应学习是全球教育技术发展的前沿，学习平台通过收集和分析学习数据，为学习者设计学习路径，推送个性化学习资源。 松鼠AI的智能自适应学习技术是一种智能自适应学习技术，早期通过包含知识图谱的SaaS系统与教育培训相结合，现在应用于学习机等硬件。
在发布全学科智能适配模型的同时，松鼠AI还发布了一款全新的学习机。 无论是智能适配模式的技术路线，还是学习机的商业模式，松鼠AI的产品都颇具特色，也为教育模式的发展展现了一定的方向。
教育行业为何急于走向大模式？
硬件在教育领域并不新鲜。 多年前，我国推出了学习机、点读器、点读笔等教育硬件，并集成了文本识别、语音识别等基础人工智能技术，为学生提供点读、翻译、人机对话等功能。 然而，这些传统产品本质上更像是“智库”设备，集成了各种软件功能和学习资源，如电子词典，提供广泛的知识和资源。
随着人工智能技术的飞速发展，大模型作为其核心分支，正在引领教育行业的变革。 传统教育硬件虽然已经具备了文本识别、语音识别等基础AI技术，但缺乏真正的智能功能。 大模型的引入，使教育硬件拥有了更强大的自然语言交互能力，成为知识渊博、能力出众的“赛博老师”，可以根据学生的天赋进行教学。
可以毫不夸张地说，大模型赋予了教育智能硬件“灵魂”，使其从一台冷酷的学习机，变成了学习对象的温馨智能伴侣。 这一变化对整个行业来说都是颠覆性的，也将成为人类探索AI+教育道路上的里程碑。
会上，松鼠AI发布了全球首个全学科智能适配教育模式。 Squirrel AI创始人李昊阳表示，AI大模型训练数据的质量和数量至关重要。 松鼠AI智能自适应教育模式具有三大突出优势：利用多模态大模型进行应用开发，在场景、数据、算法等方面拥有丰富的技术和行业经验，并基于独特的知识图谱和MCM图谱，真正提升教学效率，充分发挥每个孩子的个性、优势和潜在优势。
在大模型技术的支持下，松鼠AI拥有全面高效的诊断和建图技术，可以为学生规划最佳学习路径，深度赋能学生因材施教。 此外，通过对孩子素质和能力的情绪干预和分析，松鼠AI还可以产生最有效的教育互动，给予孩子积极的反馈和激励，激发学习兴趣，培养学习习惯。
加速自适应学习应用程序的实施。
传统的自适应学习一般有两个主要模块，映射测试和预设教学逻辑。 即通过映射测试，自适应学习软件了解学生的学习水平，诊断知识掌握的优缺点，然后根据映射测试的结果，通过逻辑教学向学生用户推荐合适的学习内容。 李昊阳介绍，与目前市面上照片搜索、口语测评、作文批改等基于人工智能技术的工具化产品不同，智能自适应学习系统不仅可以根据学生的学习条件和需求提供个性化的学习方案和支持，还可以着力培养学生的思维能力、创新能力、 情绪态度等。
李浩阳认为，目前教育行业基于通用模型的大型模型存在以下几个弱点：一是对学生用户缺乏深入的了解，由于缺乏历史数据和画像信息，通用模型产品无法清晰区分哪个年龄的用户是产品的用户， 限制了用户对产品需求的准确把握;其次，难以提供个性化的学习方案，无法全面诊断学生的学习状况，通用型号产品难以提供有针对性的学习建议和方案，从而开出合适的药方第三，通用模型不以教育系统为主导，导致缺乏教育所需的关键信息和场景，如学科诊断、学习史水平、知识薄弱环节等，使得通用模型无法完全满足教育领域的个性化需求第四，由于通用模型的特点，无法满足所有需求，家长和教育工作者很难充分授权产品获得更深入的学生学习，限制了通用模型产品在教育领域的广泛应用。
与公共数据模型的通用基础相比，李浩阳指出，松鼠AI的不同之处在于，它证明了大模型在教育垂直领域的泛化能力，也实现了通用模型不可替代的价值。 在落地应用方面，松鼠AI在为学生提供辅导时，可以覆盖预习、复习、备考、作业辅导等多个场景，在社交、情感、人际交往等方面给予学生更精准的回应和激励。
例如，松鼠AI可以根据学生在学习过程中的反应给予学生积极的反馈和激励，从而改善学生的情绪，帮助解决孩子的一些心理问题，有效解决孩子学业进步慢、进步困难、养成良好学习习惯的问题，帮助每个孩子成为最好的自己， 并充分发挥每个人的个性、优势和潜在优势。李昊阳说。
据李昊阳介绍，目前，松鼠AI已经开始尝试应用大模型技术打造虚拟教师。 通过生成更多的**解释，为大模型在更多行业的落地提供参考和借鉴。
李昊阳表示，未来，工作组将吸引更多的专家成员和企业家，充分发挥各领域专业人才的优势，为我国教育模式技术的发展和行业的应用提供专业的指导和建议。 基于在教育智能适配大模型领域的技术创新成果和经验积累，松鼠AI也将为中国人工智能教育领域的标准化体系建设和全球教育产业的智能化升级注入源源不断的动力。
*：全球网络。