前几天，微博热搜上的这个话题，可以说是让家长们哭笑不得。
既然补习老师不靠谱，那亲自上阵辅导孩子写作业呢？
让清北毕业的爸爸都崩溃的这个难题，恐怕没有这么大略。毕竟，自己会做一道题和能把孩子教会，是完备不同的两件事。
好在，最近一个忽然爆火的神秘国产大模型，或许能办理这个难题！
在评论区，家长们纷纭直呼「好想要」，直接把它评为海内家长最想要的AI。
无数家长猖獗冲进留言区，发出叫嚣：赶紧让我从给孩子辅导作业的噩梦中解脱出来吧！
苏格拉底式启示学
给孩子辅导作业，是不少家长最难渡的「劫」。
由于给孩子辅导作业崩溃大哭的娃爸娃妈，时时时就上了微博热搜。
每晚都和孩子斗智斗勇，不写作业母慈子孝，一写作业鸡飞狗跳。
刚刚教会的题，换个题型立马又不会了？让无数家长开始疑惑人生。
都说科技改变教诲，真的有产品可以为中国家长分忧么？
本日，这位爸爸就带着女儿小美，来亲测了一番。
平时，每天给女儿检讨作业，是这位爸爸的例行作业。但是本日，这项重任，就被交给AI了！
第一步，小美的作业，被平板拍了下来。
AI看完小美的作业，开始总结这些习题的要点——重点练习了商是两位数的除法，和含余数除法，稽核了各部分之间关系的知识点。
那么，小美完成得怎么样呢？
AI是这样「判卷」的：填空和打算题，你完成得很好。不过，在运用题中，AI创造了一处有点问题，希望小美能自己检讨一下，然后见告它是哪道题错了。
小美检讨了一下子，实在创造不了错在哪里。终极，父女二人选择乞助AI：「小美没有创造她运用题的缺点，请你给她做一下剖析，但不要直接见告她答案。最好是能让她下次避免这类的缺点。」
这个哀求，细看实在并不大略，AI能完成吗？
AI说道「没紧要」，然后在屏幕上放大了小美做错的题目。小美看到时有些惊异，实在想不出自己到底错在哪了。
AI开始谆谆教导，从小美和爸爸妈妈一起逛超市的日常生活案例讲起：这是一个常见的「买赠优惠」问题，如果要用数学方法办理，便是这样的——
第一步，酸奶12元一盒，买3盒送1盒，因此，可以把4盒看做1份，而且1份只须要付3盒的钱。说到这里，AI对小美发出提问：买1份须要多少钱呢？
小美回答：36元。
AI表扬说，你打算得很准确，然后接着勾引说：我们用妈妈带的120元，除以每1份酸奶的价格，得到的商是几，就可以买几份这样的酸奶了。
在AI的勾引下，小美提出了这个除法运算的答案——3份余12元。AI连续提问，每份有4盒，一共有几盒？
小美顺利地给出了精确答案：一共有12+1=13盒。
AI夸奖说「你真是个数学小好手」，并且总结了这类除法题的「黄金规律」：类似买几赠几的问题，可以把买的数量和赠的数量看作1份，而1份数量相加时，一定记得加括号，再乘以份数。
小美点头表示理解，爸爸也在阁下巩固了这个打算中的要点：下次面对1份的时候，一定要记得加括号。
而看完备程的家长们，除了夸奖AI勾引孩子时谆谆教导的耐心态度外，更是盛赞这个AI实在感情稳定，该当能挽救不少由于给娃讲题崩溃的暴躁家长。
值得一提的是，上面这段猿辅导大模型场景内测，已经达到了海内顶级的AI教诲水平。
视频一经放出，急速引得家长激动地奔忙相告，在各个群里引发强烈反响，
以是，垂直的教诲大模型究竟比一样平常的通用大模型强在哪里？
GPT-4o的回答，乍一看是没问题的，它的答案和看云大模型的一样：只有酸奶匆匆销这道题算错了，其他都精确。
但仔细对了一遍后，
比如，第3题的识别，显然是有问题的。
不过，既然这次比拼的是互动启示式问答能力，GPT-4o的这个疏漏我们暂且按下不表。
我们也像视频中一样，向GPT-4o发问，让它帮忙剖析一下，但不要直接见告答案，而且最好帮忙不才次避免这样的缺点。
GPT-4o给出的解析过程，直接一下子就把全体的过程写了出来，并没有和
可以看出，GPT-4o已经在尽力知足我们的哀求了，但整体的觉得，仍旧是传统教诲中老师或家长的主导式讲解。
如果学生本身对付题目观点理解得很模糊，这样一股脑式的贯注灌注，并不能让学生对付自己理解的薄弱点产生醍醐灌顶的理解。
高下滑动查看
而
在实际利用中，大模型的输出每每给人「听君一席话如听一席话」的觉得。但猿辅导大模型的启示式互动，真正实践了传说中的「苏格拉底提问法」。
去年，冲上微博热榜的一个话题「0.999无限循环和1到底哪个大」，竟难倒一大片家长。
主打「智能学习」的海豚AI学，会给出若何的答案呢？
在输入问题后，AI并没有直接给出答案，而是让
一是，通过提问，勾引我独立办理；二是直接见告我答案。
不如，这两种办法都看看，AI就这道题的辅导有何不同？
首先是，直接见告我答案。
原来，还以为AI急速简明扼要地给出答案，但它还是前辈行了题目、以及办理步骤的剖析。
如下所示，它给出了4个办理步骤，而且点击「步骤区域」，即可对「该步骤」进行追问。
就以第2步为例，在没有理解的条件下，AI便开启了「苏格拉底式」的提问法。
它会首先讯问0.111...和1/9的关系，以确定
不过，当我说「没有关系」时，AI便开始耐心地讲解，帮助
值得一提的是，当终极理解答对的时候，AI乃至会给出措辞勉励——太棒了，让
那么，选择「通过提问勾引，我独立办理」又有何不同呢？
通过如下的解题过程，让
AI通过不断提问，启示勾引，一步一步去破解这个难题。
在海豚AI学里，除了可以直接问「小白」外，还可以和经由深度演习的「爱因斯坦」、「高斯」、「鲁迅」等大佬对话。
接下来，是由
可以看到，即便面如此没有兴趣的孩子，「超时空对话」里的AI高斯依然会非常耐心地讲解，并在末了给出一个富有启示性地提问。
背后大模型
在猿辅导看来，LLM才是教诲未来发展的最大的变量。
半个月前，北京网信办最新公布了一批已完成备案的大模型。个中，猿辅导旗下的看云大模型（简称猿辅导大模型）正式通过了大模型备案。
它并不是一款产品，而是技能底座。
在LLM增速放缓确当下，如何去弥合技能和场景需求之间的鸿沟，成为至关主要的一个成分。
而做大模型运用最困难的是，找到一个对用户有代价，且LLM可以实现的场景。
凭借12年积累的弘大学习数据上风，猿辅导由此打造出了这款专注与教诲领域的垂类教诲大模型。
据先容，猿辅导大模型参数有700亿，在10亿道题目上完成了演习。
与通用大模型不同的是，教诲的成长是不可逆的，猿辅导不会许可科技AI产品不苟言笑的胡说八道。
何谓真正的教诲？
这里就再次提到了苏格拉底式提问。这种以苏格拉底命名的教诲方法，侧重于向学生提出问题，来创造答案。
这种有纪律的提问形式，可以在多个方向上启示思考，比如探索繁芜的想法、理解事物的原形、提出问题、揭示假设、剖析观点，区分我们所知的和我们所不知的，遵照思想的逻辑结果等等。
比如，想让学生理清思维，探究思维根源，可以问「你为什么这么说？」、「你能进一步阐明一下吗？」 ；寻衅学生的假设，可以问「情形总是如此吗？」、「你为什么认为这个假设在这里成立？」
在传统的「教与学场景」中，我们太习气于老师、父母主导式讲解、学生被动式学习的模式。
而正好是垂直的教诲大模型，能冲破这种几千年传统的被动式学习。
在这个过程中，不仅重塑了父母、老师和孩子的交互，让孩子习气探究式勾引学习的模式，拥有一个属于自己的AI伴学老师。
而且，通过孩子过往学习过程的剖析和提问，垂直教诲大模型还能建立一个学习者大数据库，开启真正的个性化学习时期。
上文中「飞象星球」教小美除法的视频，就为我们形象地展示了，如何通过互动启示式问答，勾引小美一步步地洞察到背后的知识点，搭建起底层能力，通过自己的思考，真正学习「一道题是若何做出来的」。
从此每一个学生都可以拥有属于自己的AI伴学老师，随时可用。而且，猿辅导大模型也将真正推动教诲平权。
经由了团队的长期关注、认知、不断验证，这种数据上风隐蔽着产品交互背后，供应了做事和支持。
可以说，正是大模型这个变量，给了猿辅导一次重塑教诲产品的机会。
搞教诲的猿辅导，内核全是AI
在AI教诲领域，从不缺重量级玩家。
那么，为什么猿辅导可以在这个领域不断推陈出新，收成孩子家长们好评与认可？
实在，这背后离不开研发团队的创新和投入，以及多年来的履历积累。
早在2012年景立之初，猿辅导开始投入大量资源去做「猿题库」，并希望能用科技改变教诲。
也便是从一开始，他们便设定了实现「自适应学习」的目标，并推出了首款线上教诲产品。
个中，针对一个「推题」的功能，猿辅导曾考试测验利用现有研究成果，比如项目反应理论等与教诲质量干系的技能去实现，却创造在实际运用中的效果并不明显。
后来，他们通过不断实践创造，利用深度学习优化「推题」算法，可能会实现更好的效果。
CTO杨元祖曾在采访中表示，「猿辅导技能发展的韶光节点有很多，最关键的节点是，做出了一个决策而非产品」。
而这个决策须要团队不断去探索，然后开始预备团队，在2014年景立了首个AI Lab。
GPT-4发布之后，猿辅导决定去自研LLM。由此，才有了现在的AI场景测试。
旗下大模型已经形成多种参数规模和形态的模型矩阵，具备学情剖析、作文辅导、阅读对话、打算解题等十几种核心教诲能力。
除了以上提到的飞象星球、海豚AI学、猿辅导素养课，全体集团旗下，LLM还在斑马App、小猿学练机等教诲类软硬件产品实现全面落地。
而下一步，猿辅导希望补齐教诲大模型末了一块「拼图」——自研多模态大模型。
我们已经看到了，多模态GPT-4o在教诲运用中的强大力量。发布当天，可汗学院的创始人父子，演示了GPT-4o如何像真人老师一步一步启示、鼓励，帮助男孩完成数学题。
几天前，OpenAI还发布了专为大学打造的教诲版「ChatGPT Edu」，也得到了GTP-4o的加持。
足见，多模态模型对教诲领域的主要性远超其他领域。CTO杨元祖也表示，猿辅导对多模态的期待和投入非常大。
不得不承认，教诲领域的大模型，还处于发展的早期阶段，未来还有很长的一段路要走。这次的演示，也只是在测试阶段。他们还将连续探索在不同场景中的落地运用。
科技是否真的能改变中国2000多年的教诲办法，或许还会面对更巨大的寻衅。