理想汽車回應(yīng)卡車碰撞測試：目的只為驗證被動安全性能，測試結(jié)果不應(yīng)被解讀為對其他品牌產(chǎn)品質(zhì)量的論斷
作者/何己派編輯/譚璐
2023年春，清晨的斯坦福大學(xué)校園，很安靜，好未來創(chuàng)始人張邦鑫，約上CTO田密，一起散步。
二人心事重重，氣氛有點嚴(yán)肅。張邦鑫一開口，直入主題：“能不能請你放下別的所有工作，只做大模型？”
那時，ChatGPT發(fā)布已有數(shù)月，張邦鑫第一時間關(guān)注，部署了非正式預(yù)研，沒拿定主意要不要跟進(jìn)。
他帶著團(tuán)隊專程赴美，考察大模型的進(jìn)展。
一周多時間，團(tuán)隊連軸轉(zhuǎn)，英偉達(dá)、谷歌等巨頭以及Figure這樣的初創(chuàng)公司，一口氣走了個遍。白天出門，夜里復(fù)盤討論。
地陪司機(jī)忍不住嘀咕：“別人都是去哪兒玩，去哪兒看show，你們公司一天安排六七個訪問行程，也太拼了。”
“走完一圈，挺受震撼，我們意識到，AI將給教育帶來巨大顛覆。”田密接受《21CBR》記者專訪時表示。
田密
那場清晨對話的最后，田密立下軍令狀——如果大模型做失敗了，就離開公司。
他帶著幾十人的隊伍，埋頭攻堅，半年時間，自研發(fā)布數(shù)學(xué)大模型MathGPT，后取名為“九章”。
“九章”在數(shù)學(xué)科目尤其出眾，2024年權(quán)威的MathEval數(shù)學(xué)能力測評中，位列國內(nèi)外數(shù)十個大模型榜首，且深度應(yīng)用到學(xué)習(xí)機(jī)等核心產(chǎn)品。
據(jù)剛披露的財報，3-5月，好未來凈收入同比增長39%，AI驅(qū)動的智能硬件業(yè)務(wù)，成為重要主力。到7月末，好未來市值約480億元人民幣。
今年，田密團(tuán)隊開始推動大模型走進(jìn)公立學(xué)校，第一版產(chǎn)品“九章愛學(xué)大小屏”，已在全國四個省市試點。
“AI老師，是好未來堅定要做的方向?！碧锩芟Ｍ嫒死蠋熌芨傻氖拢磥鞟I老師都能干，且干得更好。
以下為田密自述，經(jīng)編輯整理：
押注“九章”
2022年11月底，ChatGPT問世，我們第一時間開通賬號，用完以后，大家很驚嘆。
過完春節(jié)就發(fā)現(xiàn)，身邊討論的人越來越多，產(chǎn)品已經(jīng)破圈。邦鑫和我們幾個人，一直在討論，要不要跟進(jìn)。
當(dāng)時還沒買新卡，就用手頭一批英偉達(dá)V100卡，做了些預(yù)研測試。
大家覺得，還得去發(fā)源地看看，去美國一考察，感受很深刻，技術(shù)革命來了，好未來必須allin，全力投入大模型。
帶著幾十人的團(tuán)隊，我重新回到一線攻堅狀態(tài)。
大模型要順利起步，三要素的投入不能少，算力、算法人員、數(shù)據(jù)，都以億為單位，很燒錢，成本投入是首要問題。
幸運的是，老板的決心很大。
起初我想過，租一批大廠的卡訓(xùn)練。邦鑫建議，自己買卡比較可控，在教育公司里，好未來的算力投入可能最大。
算法的關(guān)鍵在于人。當(dāng)時，集團(tuán)算法人員大約有100多個，幾乎全部抽調(diào)來做大模型。
好未來已積累大量教育數(shù)據(jù)，而做模型的強(qiáng)化和微調(diào)，光有教育垂類數(shù)據(jù)不夠。我們又專門建了一個基地，雇人做數(shù)據(jù)標(biāo)注。
最初，團(tuán)隊打算從零開始，訓(xùn)練一個自己的大模型。后來，優(yōu)秀的開源模型不斷涌現(xiàn)，自己做預(yù)訓(xùn)練，不劃算。
我們果斷切換方向，基于DeepSeek、LLaMA等開源模型，結(jié)合學(xué)而思獨有的教育數(shù)據(jù)，進(jìn)行二次訓(xùn)練，再用多個模型進(jìn)行交叉驗證和投票，得到專業(yè)的教育大模型。
站在巨人肩膀上，模型能力大幅提升。
數(shù)學(xué)是大模型應(yīng)用最具挑戰(zhàn)的領(lǐng)域之一。做大模型的廠商很多，從數(shù)學(xué)切入的，只有好未來。
好未來做數(shù)學(xué)培訓(xùn)起家，積累很多，2017年就成立AILab，有傳統(tǒng)AI打下的地基，過渡下來，過程很順。
我們花了半年，做出了MathGPT第一版，2023年11月，MathGPT成為首批通過備案的教育大模型。
“九章”這個名字，源自《九章算術(shù)》，是世界上最早的印刷本數(shù)學(xué)書?！熬耪隆焙寐牶糜浨矣泄适拢蠹胰∶麤]有糾結(jié)，一致通過。
傳統(tǒng)AI時代，針對多個應(yīng)用場景，我們要用到上百個小模型，好未來就開發(fā)了大量AI助手，協(xié)助老師備課、批改作業(yè)等，功能較為零散、簡單。
現(xiàn)在，一個大模型能搞定很多事。
更重要的變化在于，AI能力正逐步強(qiáng)大，能實現(xiàn)教、學(xué)、練的閉環(huán)，從過去以老師為中心，真正轉(zhuǎn)向以學(xué)生為中心。
軟硬結(jié)合
做大模型不是炫技，幫用戶解決現(xiàn)實問題，才是第一位的。
九章大模型以數(shù)學(xué)起家，已將能力延伸到全學(xué)段、全學(xué)科。
比如，語文學(xué)科，提供作文輔導(dǎo)寫作、作文批改等功能；英語學(xué)科，提供英語作文批改、口語對話練習(xí)等功能。
最早，團(tuán)隊從AI解題這項能力做起，我們很快意識到，這不是實際痛點。家長要的是AI能給孩子批改作業(yè)，把錯題講明白，減少他們輔導(dǎo)作業(yè)的工作量，降低請家教的成本。
九章就選擇聚焦三個方向——批改、講題、精準(zhǔn)練。
傳統(tǒng)AI，只能批改選擇題、判斷題等簡單題型；一有大模型，不光支持所有題型，且在批改過程中，能指出答題錯在哪步，具體關(guān)聯(lián)哪個知識點。
至于講題，好未來會實打?qū)嵱?xùn)練AI老師，劃分6個維度的指標(biāo)，由真人老師打分，評價其講題的邏輯性、過程的連貫性等。
所謂精準(zhǔn)練，基于知識圖譜，從孩子做對或做錯一道題，AI可判斷其是否掌握知識點，精準(zhǔn)推送孩子需要的題目。
這些技術(shù)能力，正以多種應(yīng)用方式落地，既嵌入好未來現(xiàn)有的APP、智能硬件和學(xué)習(xí)服務(wù)，也有獨立的APP和小程序“九章愛學(xué)”，并提供API和智能體接口。
我們也逐漸認(rèn)清一個現(xiàn)實：純AI軟件很難單獨落地，軟硬結(jié)合可能是現(xiàn)在唯一的出路。
在教育硬件，學(xué)習(xí)機(jī)的復(fù)雜程度又最高。
2023年2月，好未來推出第一代學(xué)而思學(xué)習(xí)機(jī)，定價4000多元，錨定“好內(nèi)容”，當(dāng)時有人估算，僅內(nèi)置的課程資源，至少等于30萬元的培訓(xùn)費。
到第二代產(chǎn)品，大模型能力接入，升級為“好內(nèi)容+好AI”，“好AI”即九章與DeepSeek形成的雙核大模型，強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)的智能交互與精準(zhǔn)分析能力。
今年5月，我們又發(fā)布旗艦產(chǎn)品T系列，搭載小思智慧島Pro，這是個軟硬一體化的攝像頭體系。學(xué)生伏在桌上寫作業(yè)，攝像頭能直接拍到紙上題目，可智能提供作業(yè)輔導(dǎo)。
我們正在努力，往多模態(tài)AI老師的方向進(jìn)化，省去每次主動喚醒AI的動作，這樣，桌面放上教科書或試卷，學(xué)生手寫時，攝像頭實時查看，實時按步驟講解，如同真人老師面對面輔導(dǎo)。
配合學(xué)習(xí)機(jī)等硬件的更新，九章大模型的AI能力，也保持以月為單位的迭代節(jié)奏。
提速進(jìn)化
我們已開啟AI產(chǎn)品進(jìn)校業(yè)務(wù)，2024年底立項，今年3月推出第一版ToG的學(xué)習(xí)機(jī)。
第一批試點，已有三個月時間。
據(jù)學(xué)校反饋，兩個班級對比，有AI工具賦能的班級，數(shù)學(xué)成績的均分，較另一個班高出7分，預(yù)測學(xué)期末將拉開十幾分的差距。
AI進(jìn)校，有個逐漸接受的過程，關(guān)鍵在于信任和效果，我們有耐心，也有信心。
我們內(nèi)部，也在鍛造AI化組織。
一是轉(zhuǎn)變思路，業(yè)務(wù)遇到問題，先問大模型，能不能做、怎么做；二是工作內(nèi)容的“AI率”提升。
內(nèi)部明確要求，未來數(shù)月，至少有某項工作由AI替代，如法務(wù)、財務(wù)的合同審核，基本交給大模型，大幅提效。
核心技術(shù)路線上，好未來會堅定走向“AI老師”。如同無人駕駛等級的L0到L5，教育行業(yè)的AI老師，大體也是如此進(jìn)階。
L1級別，AI只能打輔助，做些簡單重復(fù)的工作。
當(dāng)前所處的L2，AI能勝任某個模塊，比如作業(yè)批改，屬于“輔助駕駛”階段，老師可以“脫手”“脫腳”，不能“脫眼”。
L3級別，進(jìn)入“有條件的無人駕駛”，可部分“脫眼”，不能“脫腦”。我們希望，未來兩三年能實現(xiàn)L3。
比如，家庭場景下，學(xué)習(xí)平板里的AI老師，可自主幫忙完成學(xué)業(yè)規(guī)劃，也能實現(xiàn)做題-批改-講題-練題的完整閉環(huán)。
一旦到L4級別，AI老師可跨場景切換，家長能放心把孩子的學(xué)習(xí)交給AI，除非出現(xiàn)個別極端情況，基本不用接管。
那時，教育業(yè)將迎來徹底變革。
我入局大模型兩年，感到壓力最大的，是剛接下任務(wù)時，一切未知，不知從何著手。
現(xiàn)在心里踏實多了，應(yīng)對挑戰(zhàn)的方法論，也很明確：從用戶使用過程和經(jīng)驗中發(fā)現(xiàn)不足，思考技術(shù)改進(jìn)的路徑，探討更豐富的交互形態(tài)。
就個人而言，之前十幾年，待在騰訊、阿里，花名一直是“老師”。或許，冥冥之中就已確定我的角色。
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