大公司指出了大学入学考试的要求，背后有三个“看不见的收益率”。该大学的入学考试结束了，另一场决定性的战斗开始了，要求志愿者。这是一款在信息焦虑中的游戏，每年都有大量投资的家庭。只有IP“ Zhang Xuefeng”允许整个工业链。每年耗尽12,999元和18,999元的志愿申请服务。几个地方的“张Xuefeng”也很受欢迎。 Qichacha数据显示，该国有1,242家与志愿者有关的公司参加大学入学考试。越来越复杂的入学考试和输入规则的主题选择模型的扩散使轨道很热。根据IMEDIA数据，考试申请请求的付款量表将于2024年进入中国大学，将达到10.2亿元大学的输入考试H更重要的制造商继续增加能源，开放能源和开放能源。夸克（Quark）推出了首个自愿大学入学考试的志愿者模型，启动了诸如“智能志愿者选择”之类的特征。 QQ浏览器已向行业大学（AI College Incoming Assover）进行了首次入学考试。 Baidu今年还推出了AI产品系列，包括“高频高频测试库”和“ AI志愿者助理”。凭借智慧，效率和自由，这些“ Ai Zhang Xuefeng”在候选人和父母的眼中迅速变成了“热蛋糕”。但是，主要制造商的目标继续停止。志愿者填补不仅是获取流量进入并以低成本获取用户的一种方式，而且也是获得教育决策数据并测试大型代理商和模型的“实用能力”的重要情况。但是问题是：完成M不是测试和错误，而是可以成功的选项。 AI，即使在早期阶段，也可以真正打破信息差距并提供可靠的建议吗？伟大的制造商可以在此信息中删除多少奖金？ “张Xuefeng”该行业希望加入AI应用工具，该工具主要分为三类，主要是市场上。他们对产品入口点，功能特征和业务模型有独特的重视。在产品录取方面，大多数公司主要取决于自己的浏览器或应用生态系统，例如“拜杜大学的入学考试”，“夸克学院入学考试”，“泰恩斯特的“ AI学院”，“呼吸学院”，“我为阿里巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴巴群岛的征服，“我的学院”。棕榈“在中国在线教育中开发”申请政策的NS，但外界主要涉及应用程序应用程序的中心链接。 “受保护及以上。”然后，通过对话或个性测试进行自定义。提供了志愿申请的建议。在加载模型方面，大型工厂不依赖志愿者的申请来赚钱，并且通常使用免费的策略。其余两个类别的形式显示为免费 +付费的形式，价格从10元到数百个Yauan不等。但是，速度越低，最强大的工厂越强。从功能设计到模型促销，每个人都以一种众所周知的方式“展示肌肉”。阿里巴巴夸克（Alibaba Quark）计划要求AI请求七年，今年为大学提供了录取考试申请模型，声称是“中国的第一个”。 Liu Cong是大型模型领域的专家，他分析了这是一个大型时代模型，但最大的垂直模型具有高精度在专业任务中的优势，并允许他们了解其领域的独特词汇。分析了以下技术原则：“夸克学院的自愿入学考试模型的技术基础是基于QWEN模型，但是在培训期间，我们在该领域学习了很多经验和任务目标，理论上比一般最大的模型更专业。”百度是第一个参加大学入学考试信息的重要互联网制造商。 2013年，BAIDU应用程序启动了“申请咨询功能”，并每年更新其功能，重点是“大学入学考试”。 “ Exbaidu College”录取男人”提供了两个主要优势。一个是主要数据维度变得更加完整。大数据大学的入学考试涵盖了该大学入学考试的趋势和热门搜索清单。另一个是承认与候选人的多维联系。利率或高投资。为什么大型工厂这样做“看来他们没有赚钱”？实际上，背后有三个“看不见的回报”。首先是获取流量的条目。区域项目主管Yipiao曾经在中国一家重要的AI工厂担任过BG教育，他说，AI志愿服务的志愿服务工具的​​技术门槛不高，这是自然的志愿者是重要的运输票。首先提供有用工具的人与用户建立了高频连接。对于大型制造商来说，这是一个以低成本吸引新用户的机会。此外，从产品路线的角度来看，完成申请计划只是一个起点，可以扩展到大学学习，研究生入学考试，职业计划和其他链接，以使用户长时间保持。第二个是数据的积累。在whi的情况下您要求您应用大学的入学考试，用户生成的实际使用数据可以提高他们对大型复杂模型的理解，适应本地规则并识别用户。偏好之类的容量非常有价值，并且可以回溯到模型培训。 Yipiao说，一些大型公司可以与某些机构的教育程度合作，从私人应用程序中获取一些数据，并不断地丰富模型的能力。最后，有技术验证。与一般的问题和答案相比，志愿者的填补对模型的功能施加了很高的要求。不仅需要了解多个用户需求，而且还可以为大型代理或型号使用“练习”选项。必须调用大量的结构化数据，这些数据是“函数”测试。但是，借助此“以技术为导向”的报告，用户的真实体验并没有成功。相同的分数，不同的答案：为什么ARE ia建议不同？许多候选人和父母发现，通过使用AI应用程序工具，这些工具专注于低阈值，并且有用，快速和不透明的算法，不完整的数据和不适当的自定义是三个IsbacacleSthe。推荐算法的不透明度是最有问题的因素。许多父母报告说，进入该州后，他们已经证明并估计了一致的分数，但是在大学和大学级别的三个级别的“存储，稳定和安全”级别上，他们完全不同，不确定要听谁。 “ Dingjiao One”还发现，“赫比大学入学考试，历史和选定主题的历史和政策，560年的入学考试得分”中也有相同的条件，每个公司提供的建议却大不相同。从左到右，它们是：Quark，Ai College Incallion Pass，Task of Task，Yoyi Piao。这种差异并不奇怪，主要是由于每个工具的不同训练数据和不同算法的权重。大型公司主要信任大型自我开发模型。 Otras公司还使用大型外部模型，但是一些公司总是选择大型自我开发模型进行优化。当大型模型不同时，通过产生大学或大学的可选结果来转移不同的测量权重。高级Yang粉丝志愿计划者还解释说，公司使用的数据的各个方面目前不一致。有些人仅参考去年或两年中的入学数据，而另一些人则记录滑动数据。这些在相同的分数和分类下给出的不同工具给出的推荐机构会产生显着差异。目前，几家公司尚未透露“罢工，稳定，保护”的算法逻辑。用户很难针对几个建议做出决策。其次，数据的包含和可靠性是QuestionaBLE，这是推荐结果非常不同的原因。专业人士主要基于公共渠道，例如大学招生网络，考试研究所的官方网站，招生办公室的官方网站，教育部的官方网站，ELM College的就业网络和大学的官方网站。它似乎是“记录的”，但是集合，集成和更新过程中也存在一些问题。例如，以前建议IA的学校没有州注册计划。推荐的大学与用户选择的目标城市不一致，并建议大约4,000名候选人，建议对Tsinghua大学和北京大学进行分类。 Liu Cong说，这主要是由于模型中存在幻觉。一方面，数据未经授权，而不是合作Mplete，另一方面，模型的反射部位做得不好。 Yipiao还补充说，当前AI应用程序的自愿工具主要基于授权的传播，但是一些工具可能缺乏潜在的数据和过早更新，这可能会导致混乱。即使发生数据错误，它也会影响候选人的主要选择，例如，诸如大学入学考试的容忍度非常低。目前，公司正在加强其数据验证的更新机制。除了算法和数据外，“ AI理解“我”是用户的第三个问题。对于那些要求成千上万的老年人，低分和高报告的计划者，“他们不是一个苗条的点”，而志愿者“个人iemallizados”是基于候选人和未来的委托人的人的个性化的，这些因素是个性化的。利息测试AI应用S，大多数Aises都会“最后”。我说，他们的问题更多是基于模板图引入了数百名在模型培训中的自愿应用专家，但杨范说，在试图看到他们的想法和问题更清晰之后，它仍然相对简单和广泛。而且，就像对教科书的分析一样，他需要一位经验丰富的方法论老师来向他的学生解释答案，无论答案有多详细。完成申请时，Yang Fan表示，他通常需要与每个候选人和他的父母进行六或八个小时的交流，以便他可以加深自己的理解。应用工具积极提出问题，但是问题相对简单。在此过程中，候选人和父母必须积极提出问题以实现结果。已经更新了许多工具，以了解用户需求的复杂问题和细分，但是与人相比，仍然存在很大的差距。对其他，真正的Customizat离子基于详细的交流，以及长期数据和经验经验的积累。 “市场缺乏大量且全面的应用程序和就业数据，这使得从某些州的数据变得困难。”相比之下，专业志愿者计划人员长期以来积累了独立的信息数据库。杨的粉丝说，他每年对某些领域的学校和专业进行研究，以分析就业率，雇主偏好并在信息数据库中组织他们。目前无法使用AI复制此系统。当您选择人并找到问题时，AI应该如何应用于您的应用程序？ IA应用程序志愿者工具尚未取代“ Zhang Xuefeng”，但是大多数专业人士仍然看到IA的志愿者工具的实际价值。关键是谁使用它以及如何使用它。从人群的角度来看，Yang Fan的应用工具是预贴的课程，我们更是S对于在两端而不是中间分数的学生来说，作为分数在30分或总分以上650点以上的候选人以及更多不同的大学和更大的目标。杨的粉丝说：“这种类型的候选人的空间有限，我们也对就业计划有清晰的了解。我们只需要了解得分和已适应的大学的近似分类，以确保我们得到认可。”这比计划者快。更快，免费。相反，对于在平均得分范围内且目标不明确的候选人来说，AI作为“可种植的工具”更为足够，但是您必须学习如何使用它。建议从业者首先阐明常见应用程序的目标和AI应用程序的工具。这些目标包括受益于城市的两个或三个因素：学校的类型，专业和EMP的类型Loyment地址。这样可以防止候选人由AI领导，并使用更多享有声望的应用程序相互验证。问题 ”。”如果您不知道该怎么问，AI不能给她一个很好的答案。根据他们的需要。他说。”他说。目前，由于AI应用程序志愿者工具的涌入，专业人员并不太恐慌。相反，他们还使用AI应用工具来帮助早期发现和改进在大学中。 Yang Fan的观点是，IALA客户群应用程序的自愿工具和志愿者计划者的工作方式有所不同，并且不适合询问有关其关键选择的许多问题的候选人。 Yipiao还将根据他的经验和研究结果进行测试。无论是专业人士还是候选人，都采用在线组合模型和Outof Line，并结合“ Person + AI”来完成应用程序。但是，IA应用程序志愿服务工具已经进化，用户改善了使用的使用，这是不容忽视的。随着主要制造商的基础数据的持续投资和改进，可能不会在一步中实施自发的AI应用程序工具，但会逐渐成为所有人都可以使用并可以用于所有人的免费产品。应受访者的要求，文章中的药是一个化名。