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作者/ 何己派 編輯/ 譚璐
2023年春 ， 清晨的斯坦福大學校園 ， 很安靜 ， 好未來創始人張邦鑫 ， 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發布已有數月 ， 張邦鑫第一時間關注 ， 部署了非正式預研 ， 沒拿定主意要不要跟進 。
他帶著團隊專程赴美 ， 考察大模型的進展 。
一周多時間 ， 團隊連軸轉 ， 英偉達、谷歌等巨頭以及Figure這樣的初創公司 ， 一口氣走了個遍 。 白天出門 ， 夜里復盤討論 。
地陪司機忍不住嘀咕：“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 ， 自研發布數學大模型MathGPT ， 后取名為“九章” 。
“九章”在數學科目尤其出眾 ， 2024年權威的MathEval數學能力測評中 ， 位列國內外數十個大模型榜首 ， 且深度應用到學習機等核心產品 。
據剛披露的財報 ， 3-5月 ， 好未來凈收入同比增長39% ， AI驅動的智能硬件業務 ， 成為重要主力 。 到7月末 ， 好未來市值約480億元人民幣 。
今年 ， 田密團隊開始推動大模型走進公立學校 ， 第一版產品“九章愛學大小屏” ， 已在全國四個省市試點 。
“AI老師 ， 是好未來堅定要做的方向 。 ”田密希望 ， 真人老師能干的事 ， 未來AI老師都能干 ， 且干得更好 。
以下為田密自述 ， 經編輯整理：
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 。
過完春節就發現 ， 身邊討論的人越來越多 ， 產品已經破圈 。 邦鑫和我們幾個人 ， 一直在討論 ， 要不要跟進 。
當時還沒買新卡 ， 就用手頭一批英偉達V100卡 ， 做了些預研測試 。
大家覺得 ， 還得去發源地看看 ， 去美國一考察 ， 感受很深刻 ， 技術革命來了 ， 好未來必須all in ， 全力投入大模型 。
帶著幾十人的團隊 ， 我重新回到一線攻堅狀態 。
大模型要順利起步 ， 三要素的投入不能少 ， 算力、算法人員、數據 ， 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 。
算法的關鍵在于人 。 當時 ， 集團算法人員大約有100多個 ， 幾乎全部抽調來做大模型 。
好未來已積累大量教育數據 ， 而做模型的強化和微調 ， 光有教育垂類數據不夠 。 我們又專門建了一個基地 ， 雇人做數據標注 。
最初 ， 團隊打算從零開始 ， 訓練一個自己的大模型 。 后來 ， 優秀的開源模型不斷涌現 ， 自己做預訓練 ， 不劃算 。
我們果斷切換方向 ， 基于DeepSeek、LLaMA等開源模型 ， 結合學而思獨有的教育數據 ， 進行二次訓練 ， 再用多個模型進行交叉驗證和投票 ， 得到專業的教育大模型 。
站在巨人肩膀上 ， 模型能力大幅提升 。
數學是大模型應用最具挑戰的領域之一 。 做大模型的廠商很多 ， 從數學切入的 ， 只有好未來 。
好未來做數學培訓起家 ， 積累很多 ， 2017年就成立AI Lab ， 有傳統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》 ， 是世界上最早的印刷本數學書 。 “九章”好聽好記且有故事 ， 大家取名沒有糾結 ， 一致通過 。
傳統AI時代 ， 針對多個應用場景 ， 我們要用到上百個小模型 ， 好未來就開發了大量AI助手 ， 協助老師備課、批改作業等 ， 功能較為零散、簡單 。
現在 ， 一個大模型能搞定很多事 。
更重要的變化在于 ， AI能力正逐步強大 ， 能實現教、學、練的閉環 ， 從過去以老師為中心 ， 真正轉向以學生為中心 。
軟硬結合
做大模型不是炫技 ， 幫用戶解決現實問題 ， 才是第一位的 。
九章大模型以數學起家 ， 已將能力延伸到全學段、全學科 。
比如 ， 語文學科 ， 提供作文輔導寫作、作文批改等功能；英語學科 ， 提供英語作文批改、口語對話練習等功能 。
最早 ， 團隊從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 ， 把錯題講明白 ， 減少他們輔導作業的工作量 ， 降低請家教的成本 。
九章就選擇聚焦三個方向——批改、講題、精準練 。
傳統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 ， 具體關聯哪個知識點 。
至于講題 ， 好未來會實打實訓練AI老師 ， 劃分6個維度的指標 ， 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 ， 精準推送孩子需要的題目 。
這些技術能力 ， 正以多種應用方式落地 ， 既嵌入好未來現有的APP、智能硬件和學習服務 ， 也有獨立的APP和小程序“九章愛學” ， 并提供API和智能體接口 。
我們也逐漸認清一個現實：純AI軟件很難單獨落地 ， 軟硬結合可能是現在唯一的出路 。
在教育硬件 ， 學習機的復雜程度又最高 。
2023年2月 ， 好未來推出第一代學而思學習機 ， 定價4000多元 ， 錨定“好內容” ， 當時有人估算 ， 僅內置的課程資源 ， 至少等于30萬元的培訓費 。
到第二代產品 ， 大模型能力接入 ， 升級為“好內容+好AI” ， “好AI”即九章與DeepSeek形成的雙核大模型 ， 強化學習機的智能交互與精準分析能力 。
今年5月 ， 我們又發布旗艦產品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 。 學生伏在桌上寫作業 ， 攝像頭能直接拍到紙上題目 ， 可智能提供作業輔導 。
我們正在努力 ， 往多模態AI老師的方向進化 ， 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 。
配合學習機等硬件的更新 ， 九章大模型的AI能力 ， 也保持以月為單位的迭代節奏 。
提速進化
我們已開啟AI產品進校業務 ， 2024年底立項 ， 今年3月推出第一版To G的學習機 。
第一批試點 ， 已有三個月時間 。
據學校反饋 ， 兩個班級對比 ， 有AI工具賦能的班級 ， 數學成績的均分 ， 較另一個班高出7分 ， 預測學期末將拉開十幾分的差距 。
AI進校 ， 有個逐漸接受的過程 ， 關鍵在于信任和效果 ， 我們有耐心 ， 也有信心 。
我們內部 ， 也在鍛造AI化組織 。
一是轉變思路 ， 業務遇到問題 ， 先問大模型 ， 能不能做、怎么做；二是工作內容的“AI率”提升 。
內部明確要求 ， 未來數月 ， 至少有某項工作由AI替代 ， 如法務、財務的合同審核 ， 基本交給大模型 ， 大幅提效 。
核心技術路線上 ， 好未來會堅定走向“AI老師” 。 如同無人駕駛等級的L0到L5 ， 教育行業的AI老師 ， 大體也是如此進階 。
L1級別 ， AI只能打輔助 ， 做些簡單重復的工作 。
當前所處的L2 ， AI能勝任某個模塊 ， 比如作業批改 ， 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L3 。
比如 ， 家庭場景下 ， 學習平板里的AI老師 ， 可自主幫忙完成學業規劃 ， 也能實現做題-批改-講題-練題的完整閉環 。
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習交給AI ， 除非出現個別極端情況 ， 基本不用接管 。
那時 ， 教育業將迎來徹底變革 。
我入局大模型兩年 ， 感到壓力最大的 ， 是剛接下任務時 ， 一切未知 ， 不知從何著手 。
現在心里踏實多了 ， 應對挑戰的方法論 ， 也很明確：從用戶使用過程和經驗中發現不足 ， 思考技術改進的路徑 ， 探討更豐富的交互形態 。
【480億好未來，攻堅大模型】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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