36氪获悉,「精准学」近期已经完成一轮2亿元的新融资,投资方为阿里巴巴集团。本轮融资将用于产品的研发和推广。
值得关注的是,这也是阿里巴巴在过去两年中,首次在AI应用领域出手。
精准学是36氪多次报道的公司,成立于2018年。此前,精准学的主要产品为自适应学情测评系统——简单来说,这是一套“AI错题集”,学生在精准学上完成测评,AI通过分析错题,找到学生掌握不牢的知识点,再自动推荐类似的题目。
但从2023年开始,精准学基于生成式AI技术开始了一次产品重构,以阿里通义千问大模型为基础,自主研发了“心流知镜”大模型,基于此研发了自有的AI教育应用,搭载在硬件之上。
而在6月,精准学将推出新产品,AI辅学机“Bong系列”,直接面向学生提供服务。
2018年,精准学创立之时,就希望用AI技术做“自适应教育”,即千人千面的学习——依托的是当时以知识图谱为基础的AI技术。精准学通过穷尽足够多的语料、题库,并且对其进行标注(比如一道题目关联了数个知识点),形成一套知识体系。
“我们相当于给学生们做了在学习过程里的‘高德导航’。”精准学CEO杨仁斌说。
但生成式AI技术浪潮来临之后,精准学团队依托此前积累的基础,做了一次彻底转型,基于生成式AI研发了全新的AI教育应用,以辅学机的形态提供服务。
杨仁斌认为,“AI错题集”的逻辑,是用AI针对每一个学生在学习上的薄弱环节做提升,本质上还是工具逻辑,但这无法解决学习动机的问题。除非有家长、老师监督,否则让学生好好坐在房间里,用学习机来学习,学生很容易跑神、乱答,学习没有效率。
基于生成式AI的辅学机,会更像一位真正的人类“老师”,能够做好“流程推进者”的角色。
由于大模型理解人类意图的能力有巨大提升,现在的“AI老师”,能够从学生的语言、语气,来得知现在学生的状态,以及知识掌握情况——如果学生乱答、或者情绪不在状态,“AI老师”会直接通过对话提醒学生,及时切换教学方式,来唤起学生的兴趣。
一个典型的使用场景会变成这样:
来源:精准学
更重要的是,生成式AI真正能做到“千人千面”的学习,真正增加了教学资源的供给。
即便用AI做错题集,机器常用的方式是,给学生推一个预录好的视频。学生先看视频进行学习,再做题,但如果看不懂的话,就需要人类老师介入。
而现在,国内每位教师平均需要指导50名学生的责任,对每个学生掌握不好的知识点,很难真的有“因材施教”的时间和精力。
现在的AI辅学机相当于补足了这一部分。对学生不懂的某一个知识点,大模型可以实时生成多种解释的方式(比如用视频、文字还是游戏),来回向学生解释清楚,像对话一样,做到启发式教学。
站在家长的角度,也许学习时依旧还需要陪着孩子,但AI辅学机能够实现全程连线语音互动和完全个性化的学习内容安排,能减轻家长的辅导工作。
在学习过程中,家长手机端能全程了解学生学习状态。不仅是学习结束后,家长能看到每一个知识点掌握情况——如果孩子在学习过程中走神,或者不学,AI辅学机也会通过App通知家长,让其介入孩子的学习过程。
大模型如今已经进入到应用落地的火热阶段,但目前的应用尝试都是如同星星点点式的小创新为主,比如依托大模型做的文字类游戏、简单工具类产品等等。比如在教育场景,大语言模型现在就能够经过一些简单套壳,开发一个AI智能体——比如OpenAI的第三方生态里,就有不少AI学英语的GPTs。
因此,所有应用都要面临一则天问:面对大模型,应用的壁垒单薄,如何建立起优势?
杨仁斌表示,核心的差异还是在于数据。精准学过去六年之间积累的数据——包括千万级别的题库、学生行为反馈数据以及16万教育语音数据。这让实际应用时的AI生成内容精确度、以及用户体验会有质的不同。
“要以AI为中心构建一切服务。而不是原有的产品加上一个AI模块,这样充其量只能叫用AI降本增效,但无法从本质上解决问题。”他说。
以精准学的产品为例,如果依旧按照“AI错题集”的思路做,生成式AI能够提升推荐算法的准确率,这就是原有的产品+AI,但提升的程度有限。
而现在的AI辅学机中,如果没有AI,产品会是不可用的状态——机器里没有任何的预装课程、题库,只能通过学生给机器提问、反馈,机器才会决定生成什么内容,所有的界面都是AI实时生成。通过这种方式,才能最大程度建立起大模型的数据闭环。
在6月,精准学的AI辅学机新产品就即将上市。未来,精准学将会全面推进市场落地——过去六年,精准学已经与包括高思教育、昂立教育在内的数千家教育培训学校建立了合作,未来将会推进下一步合作。
而现在,精准学如今的商业模式也已经全面转向To C,未来也会直接对外进行销售。“未来,我们的目标是让国内所有学生,都能拥有自己的辅学机。”杨仁斌表示。