2025，当大模子来到应用爆发之年拳交 扩张，越来越多的垂直行业当中，运转流涌现 AI 落地的经典实施案例。

老师领域中，专注于处事老师培训的粉笔，即是其中之一。

就在第三届 AIGC 产业峰会现场，粉笔 CTO 陈建华坦言：

老师领域历久存在"不成能三角"：大界限、高质地、个性化。

然而大模子的出现，正在突破这个不成能三角，为老师带来新的可能。

而况这种可能性，正在粉笔的切身实施中逐步成为可以量化不雅察的实例。

为了完竣体现陈建华的念念考，在不蜕变高兴的基础上，量子位对演讲内容进行了裁剪整理，但愿能给你带来更多启发。

中国 AIGC 产业峰会是由量子位主持的 AI 领域前沿峰会，20 余位产业代表与会盘问。线下参会不雅众超千东谈主，线上直播不雅众 320 万 +，累计曝光 2000 万 +。

话题重点

老师领域历久存在"不成能三角"：大界限、高质地、个性化。然而大模子的出现，正在突破这个不成能三角，为老师带来新的可能。

学习是欺压从输入到输出，再欺压重构输入的轮回过程。因此拳交 扩张，大模子落地老师要聚焦 4 个特色：聚焦"学会"，聚焦学习主动性，聚焦教研体系，聚焦准确率。

大模子想要在老师场景里落地，推贤人力需要欺压进步，结构化率领至关伏击。

以下为陈建华演讲全文：

学习的骨子

世界下昼好，止境欢畅来到量子位 AIGC 产业大会，来共享咱们在 AI 赋能老师领域探索和实施的训戒。可能在座的有些一又友对粉笔还不太老到，我先绵薄作念一个先容。

粉笔建树于 2015 年，是一家专注于处事磨砺培训的互联网老师公司，中枢业务主如若公事员、功绩单元、教师、考编、验证类培训，通过执续的家具更动和手艺探索，咱们构建了"教、学、练、测、评"一体化学习闭环，推出了题库、模考、课程、直播、社区、招考等多个受用户宥恕的功能模块。

在镶嵌 AI 落地之前，咱们想绵薄地谈一下咱们对老师骨子的贯通。

咱们把悉数这个词学习的过程分红了四个阶段：

第一个阶段是感知阶段。这个阶段其实是一种对见地的死记硬背，这时候会对知识有一个初步的贯通。

第二个阶段是贯通阶段。这时候运转果真地贯陈说识和见地的骨子和内在逻辑，而不单是是名义操心。

第三个阶段是实施阶段，即应用贯通的知识措置履行的问题，再在欺压的实施中加深对知识的贯通。

临了是创造阶段，这个时候跟着欺压的实施和贯通，咱们会逐步造成我方的知识体系。此时，知识才会变成我方的知识。

从阶段分散上可以看到，学习即是欺压从输入到输出，再欺压重构输入的轮回过程，不是一蹴而就的。

因此，大模子落地老师，咱们以为有 4 个特色。

第一是聚焦学会，而不是只温顺谜底正确。

老师领域里无论听课也好、作念题也好，齐只是一个过程，指标齐是为了学会，然后在其他方位更好地作念题或者措置问题。

第二是学习的主动性存在雄壮挑战。世界也齐知谈学习长短常反东谈主性的，需要克服自身的惰性或者脸色遏制，引发学习主动性是极具挑战性的任务。

第三，悉数的培训老师一定有一套教研体系，确保培训内容的科学性、系统性和有用性。

临了极少需要特等强调的，老师长短常严肃的场景，瞄准确率条件止境高。

老师领域里面有一个"不成能三角"：大界限、高质地、个性化。

三者很难兼得。比如，大班课终昭彰大界限和高质地，但遗弃了个性化；一双一措置了个性化和高质地，但却难以终了大界限的应用。

然而大模子的出现正在突破这个不成能的三角，让这个不成能三角变成了可能。

大模子老师应用的三个阶段

粉笔探索大模子在老师领域的应用分红了三个阶段。

第一个阶段是 2023 年，主要聚焦在三个重要词：里面、有限制、小场景。

咱们最运转尝试解题，那时模子智力相比有限，正确率相比低。咱们尝试用大模子进行领会发现，领会可能跟咱们教研体系不太相宜。但有些偏主不雅类场景里，给出点评框架后，大模子的收尾还长短常可以的。

这个阶段咱们意志到，大模子想要在老师场景里落地，推贤人力仍然需要欺压进步，结构化率领至关伏击。

第二个阶段，咱们在 2024 年 7 月份阐扬推出粉笔 AI 诚笃，标识着咱们从单点场景逐步走向系统化多场景交融。

粉笔 AI 诚笃主要聚焦在答疑和领导的场景，赈济十大中枢的场景、上百种细分场景。

AI 诚笃的主要终了决策是 RAG+ 垂域模子，用户发问后先进行识别，通过 RAG 系统获取对应场景的数据，通过垂域模子生成对应的回话。

前边提到老师是严肃场景，瞄准确率条件相比高，因此咱们在大模子落地中要尽可能裁减幻觉的出现。基于咱们积聚的高质地知识库数据以及对场景和需求的瞻念察，通过 RAG 系统可以极大裁减幻觉。

另外，业界关于垂域模子争议相比大。从咱们角度看，垂域模子开荒其实长短常有必要，处事老师的磨砺有我方一套全面结构化的相比有特色的检会体系，基于咱们私有的高质地数据还有教员关于教会法子、教会训戒的积聚，还有咱们关于用户学习步履的瞻念察，开荒垂域模子能保证咱们用更小模子、更低资本，终了更好的收尾。

咱们的垂域模子在题目答疑中枢场景中，评分比通用模子优化之后高 0.2 分以上，尤其是一些在言语、判断推理和学问等科目上，阐扬的会更好一些。

在咱们对 AI 诚笃的探索中，也有一些成绩：

第一，发问的门槛其实很高。固然 AI 诚笃照旧有了止境好的领导和答疑智力，咱们发现用户在履行使用过程中主动发问的比举例故远低预期的。

许多用户并不知谈怎样发问，以至莫得发问的意志，是以发问自己即是需要率领和熏陶的智力。

第二，在学习场景里，LUI（说话交互界面）对话的状貌可能不长短常高效的交互模式。对大广宽用户来说，图形界面连合对话的搀和交互才是更合适的决策，主动学习需要跟被迫学习久了连合。

第三是学习花样高度千般化。用户的学习步履止境不表率，展现出极大的个体各异，学习时长、学习旅途、学习风尚等等齐有止境大的辞别。

前两个阶段的积聚下，粉笔在 2025 年阐扬推出 AI 系统班，基于大模子、数字东谈主还有 TTS 等语音手艺推出 AI 期间全新家具，区别于传统的系统班。AI 系统班是个系统性课程，全程由 AI 诚笃来驱动学习历程。

咱们为 AI 系统班界说了四个性情：

第一是个性化的学习决策。基于对用户现时水平的精确评估，咱们大致为每一个学员量身定制学习决策，而且会跟着用户学习过程中的阐扬和反馈欺压进算作态优化，终了果真风趣上的因材施教。

第二是学习过程更具东谈主味。咱们不单是提供学习任务，而且为每一个学习状貌提供澄澈的证实和率领，帮学生学习贯通为什么这样学，下一步怎样学，这样的缱绻让悉数这个词学习过程更具温度，让学员更有办法感。

第三是启发式答疑。答疑过程中系统采取启发式花样率领学员念念考，幸免平直给出谜底，以促使学员主动构建我方的知识体系，进步贯通的深度。同期基于对答题过程中抒发花样、谬误模式的玄虚分析，AI 大致智能识别出用户的薄时弊，终了更具针对性的学习赈济。

第四点，区别于传统排课制教会模式，AI 系统班具有更强的生动性和主动性。大模子赈济下，学员可以字据我方时期安排解下学习，不被固定的时期表所限制，果真作念到以学生为中心的自驱式学习。

为了终了个性化学习体验，咱们还引入了操心系统，让大模子不仅贤人而且有操心。这里主要分红三个重要构成部分：

第一部分是用户步履纪录和画像，通过对用户作念题、听课等等千般步履的纪录，以及步履风尚和深嗜深嗜偏好等多维数据建模，构建转移态更新的用户画像，为个性化保举和内容生成提供一个基础。

第二部分是短期操心，字据用户跟 AI 诚笃的短期交互，反应用户发问。

第三部分是历久操心，在用户跟 AI 诚笃历久交互的过程中，欺压抽取学员中枢信息放入操心仓，匡助系统造成对用户学习作风智力演进的深度贯通，制定中历久的学习战略和指标的率领。

咱们历久确信有若干 Context，就有若干个性化，高下文信息是个性化基础，独一在充分贯通用户现时气象、历史轨迹和学习指标前提下，大模子才能为每一个学员生成适当其需求的内容和旅途，终了因东谈主而异的聪惠学习。

以上是咱们此前的探索，揣度翌日，咱们在大模子赋能老师领域的实施上头，主要聚焦以下两个重要的办法：

第一个办法是多维度的个性化升级。

现时个性化其实主如若聚焦在知识水慈悲学习步履，咱们信赖个性化的空间远不啻于此，翌日咱们会探索更多个性化维度，包括学习作风、知道偏好、情怀气象、学习的动机等等，让每个学员齐能赢得更贴合自身特质的学习体验。

第二个办法是三维一体的 AI 诚笃形态。

咱们正在探索构建一个更立体更具千里浸感的 AI 诚笃形态，交融笔墨交互、语音疏导和白板演示三种智力，造成可对话、可凝听、可演示的三位一体的 AI 诚笃形态。

这种多模态的交互花样，不仅能进步教会的及时性和反应服从，更面临东谈主类果真的教会场景，也能更好骄横不同用户在不同场景的学习需求，让贯通变得更当然，学习也会更高效。

通过执续深化个性化构建更具千里浸感与互动性的 AI 教师形态，咱们但愿鼓动老师从智能化迈向聪惠化，果真终了以东谈主为本的翌日学习花样，谢谢世界。

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科技前沿进展逐日见拳交 扩张