原始的Dingjiao One |编辑Wang Lu |该学院的大学评论结束了，另一场决定性的战斗已经开始 - 申请志愿者。这是一款在信息焦虑中的游戏，每年无数家庭投入了很多钱。只有IP“ Zhang Xuefeng”支持完整的工业链：志愿者申请服务的价格为12,999元，每年出售18,999元。不同地方的“张Xuefeng”也很受欢迎。 Qichacha数据显示，有1,242个大学相关的大学评论公司。通过选择大学入口和更复杂的入场策略的模型模型，这首歌仍在升温。根据IMEDIA数据，2024年Koleh入口ApplicationChina的付款量表高达10.2亿元，预计将于2025年达到10.9亿元人民币。面对自愿申请的交通抑郁，主要互联网公司已设置Thei II。R视图。随着AI继续热身并完全开放了应用程序组件的竞争，这种大学入学审查的情况得到了进一步激活，主要制造商继续增加投资并开放能源。夸克（Quark）在大学入学时发布了他的第一位志愿者志愿者，启动了“智能志愿者选择”等职能； QQ浏览器推出了“ AI大学入学考试通行证”学院的第一个入口代理； Baidu还推出了一系列AI产品，例如“高质量的大学入学考试高频测试点库”和“ AI志愿者助理”。在智慧，卓越和自由中，“ Zhang Xuefeng”在候选人和父母眼中迅速成为“热蛋糕”。但是，主要制造商的目的不是要停在那里。填补志愿者不仅是占用交通输入和获得低成本用户的一种方式，而且在代理商和大型模型的“实用能力”的决定。他们有自己的重视产品进入产品，运营特征和业务模型。扩展全文 在产品条目方面，大多数公司主要依赖自己的浏览器或应用生态系统，例如“百度大学入学考试”，阿里巴巴的“夸克学院入学考试”，腾讯的“ AI大学入学考试通行证”以及Zuoyebang的“ Zuoyeebang College Contortance Consive”一些公司具有App+迷你程序布局，例如在此轨道上教育的旧教育的“良好志愿者”和“一对一的大学入学考试” D在线中国教育审查。 值得注意的是，诸如Byte和Zhihu之类的互联网公司也对大学入学审查采取了一些行动，但尚未开发自己的工具，但已被选为合作。两家公司都与“移动大学入学考试”合作，打开了模拟申请的入口。 从功能上的角度来看，这种类型的工具专注于全面和多样化，包括近年来的真实问题，专业的实时广播以及应用程序策略的解释等，一系列相关的大学入学评论，包括Aplikiyon的大学入学评论等问题等。 经验“焦点”发现，不同工具的操作程序非常相似：候选人或父母可以在进入其省，主题和商标后获得排名，并获得三所推荐的“稳定，保护和开销”的推荐学院和大学。然后，通过di提供了Alogue或个人测试，提供了志愿者申请中的建议。 至于充电模型，大型工厂不依靠志愿者申请来赚钱，并且通常采用免费的方法。其余的两个类别将以免费 +费用的形式出现，价格从十元到达-Yuan。 但是费用越少，大厂越强。从功能布局到促销模型，所有“显示肌肉” SA是一个备受瞩目的方法： 阿里巴巴的子公司Quark计划申请AI申请7年。今年，它启动了大学入学审查模型，该模型声称是“中国的第一个”。 大型模型领域的著名专家刘Cong评估了，即使这是一般大型模型的时代，垂直大型模型在专业活动中具有很高的精度，并且了解其领域词汇的所有权。他从技术原则中审查了“技术夸克学院入学考试志愿者模型的基础是基于QWEN模型，但在培训期间，他在这一领域学习了许多专业知识和方向，这比一般模型更专业。” 百度是第一个主要的Tathe Internet，将能够参与大学入学评论信息信息评论。 2013年，BAIDU应用发布了“应用查询功能”，并在“大学入学考试”周围升级了其运营。 “百度学院入学考试”有两个主要好处。一个是基本数据维度更完整。大学入学考试涵盖了大数据涵盖搜索趋势和大学入学评论清单。其他人则支持它，称许多大型Wen Xin Yiyan，Thyi Qianwen和DeepSeek为候选人提供了许多建议。 相比之下，腾讯进入市场。 AI大学入学考试通行证今年推出了互动体验。这是大学进入该行业的第一个代理人。它可以根据候选人和父母的需求自动称为相关工具和数据。整个操作过程以对话的形式进行。 因此，问题是，无费用和高度投资。为什么大型工厂使这件事“他们似乎没有赚钱”？实际上，背后有三个“无形返回”。 首先是抓住交通入口。 该地区项目主管Yipiao先前曾在中国一家大型AI工厂担任BG教育，他告诉“ Dingjiao One”，AI自愿申请工具的技术门槛不高，并且自然地开发了此类工具，并且大学入学审查，并且自愿申请是对国家 /地区的重要应用程序，以及对国家 /地区的应用程序，是一个国家 /地区的申请。 数据表明，在大学入学期间审核中，超过95％的学生NG高中和父母将使用Baidu来找到精心设计的信息和服务，并进行了超过100亿人的整体搜索和观察。 Quark最近表示，大学入学评论产品已为超过1.2亿候选人和父母提供服务。 在“自然交通位置”中，任何提供有用工具的人都更有可能与高频用户连接建立关系。对于大型制造商而言，这是一个以低成本获取新用户的机会。此外，从产品的角度来看，填写申请计划仅仅是起点，可以将其扩展到大学研究，研究生入学审查，赛车计划和其他未来链接，以使用户长时间保持长时间。第二个是数据的积累。 在应用大学输入审核应用程序的应用中，用户生成的实际使用数据具有很大的价值，可以提高大型模型的能力符合复杂任务，适应区域规则并确定用户偏好，并可能返回模型培训。 Yipiao指出，一些大型公司将与一些教育机构合作，以获取一些非公开数据，并可能继续丰富该模型的能力。 最后，有技术验证。 与一般的问答相比，填补志愿者对模型功能提出了更高的要求：不仅需要了解用户需求的多重旋转，而且还需要对结构化数据进行大量的Htake护理，这是对代理或大型模型的“实践能力”的测试。 但是，在报告“技术LED” AI的报告中，真正的用户体验并不是一个受欢迎的。 两个分数，不同的答案：为什么AI建议不同？ 许多候选人和父母发现，使用AI应用程序工具时，尽管这些工具集中在低阈值以及方便，快速，模糊算法，数据不完整和个性化不足的情况下是Still三个障碍，使他们不信任“ AI严格选择”。 建议算法的不透明度是最同情的因素。 许多父母报告说，在进入省份之后，审查的主题和近似分数，尽管不同工具提供的排名仍然相同，但推荐的具有“存储，稳定和安全性”的学院和大学的三分之一完全不同，我不知道谁会听。 “ Dingjiao One”还发现，这两种条件都投入到“进入河北学院的入口省，选定的主题和政治历史，大学入学560”和其他工具，每个公司提供的建议都不同。 从左到右是：夸克，AI大学入学考试通行证，课程援助和良好的志愿者 Yipiao解释说，这种差异并不奇怪，这主要是由于每个工具的算法的各种训练数据和不同权重。 大公司S主要依靠大型自我开发。其他一些公司使用外部大型型号，而有些公司随时选择自开发大型模型进行优化。由于各种测量权重，在开发可选学院和大学的结果时，不同的大型模型将有偏差。 高级志愿者计划者Yang Fan进一步解释说，每个公司使用的数据测量结果与现在不同。有些仅参考过去一两年的输入数据，甚至是记录滑移数据。这些将与不同工具在相同分数和排名下提供的不同工具提供的推荐机构有很大的差异。 目前，各种公司尚未透露“罢工，稳定和保护”大学的逻辑。面对各种建议，用户很难做出判断。 其次，数据的完整性和真实性是潮湿-Dudang，如果这也是原因之一建议的结果不同。 从业者介绍了每个公司的数据主要基于公共渠道，例如学院招生网络，考试学院的官方网站，录取办公室的官方网站，教育部的官方网站，大学就业网络和官方大学网站。这似乎是“记录”的，但是在收集，集成和更新过程中也出现了一些问题。 例如，学校以前建议AI在该省没有注册表计划，推荐的大学与用户选择的目标城市不符，排名约为4,000元。候选人建议在北京大学的Tsinghua大学冲刺。 Liu Cong说，这主要是由于Mmodel模型中的幻觉可用性-Guni。一方面，数据并不强大且不全面，另一方面，该模型的一部分没有完成。 Yipiao还补充说，尽管当前的AI应用程序工具主要基于强大的公共数据，但有时某些工具在数据下消失并意外更新，这也可能导致混乱。 对于诸如大学入学审查申请的场景，即使发生数据错误，该申请的容忍度也很低，它可能会影响主要的候选人选择。目前，每个公司都加强了数据检查机制。 除了算法和数据外，“ AI了解我”是用户的第三个问题。 对于收费成千上万人民的计划者，“低标记和眼睛报告”和“无浪费单点”，以及基于候选人的个性，家庭情况和未来工作前景的元素，这些志愿者是基于基本的技能。 许多AI志愿者工具提供MBTI测试和荷兰的职业兴趣测试，增加了许多AI对话，声称要实现“一对一的自定义志愿服务”。但是从体验的角度来看，这种“个性化”不仅仅是标签匹配级别。 当使用不同的AI应用程序时，“ Finocoo One”发现大多数提出的问题更多地基于模板。传统问题包括：候选人愿意申请大学和专业，如果您在毕业后立即找到工作，或参加Gostgradua入口评论或出国，家庭可以接受的学费以及他们的个人身体状况。 尽管像Quarks这样的工具介绍了道路 - 志愿者应用程序专家来模拟培训，但Yang Fan表示，在尝试他的思想和问题确实更清晰，但它们仍然相对简单且更宽。正如本书研究的分析一样，无论答案有多详细，它也需要经验丰富的老师和技术来向学生解释。 Yang Fan说，填写申请表时，他通常需要与每个候选人和父母持续了6-8个小时，因此他可以深入了解。尽管AI应用工具正在积极提出问题，但问题相对简单。在此过程中，候选人和父母需要AASK问题来取得结果。尽管已经升级了许多工具以了解用户需求的复杂问题和拆卸，但与人类相比，仍然存在很大的空间。 此外，除了深入的沟通外，实际个性化还基于长期数据衰老和经验判断。 “市场缺乏大型，全面的应用和工作数据，甚至来自特定省的数据也很困难。”相比之下，专业志愿者计划者将长期收集自我构建信息的数据库。杨范说，每年他们对特定地区的学校和专业进行研究，以确定工作率，雇主的偏好等，从而将其调整为信息数据库。该系统无法复制OFA我目前。 选择人并发现问题，AI应该如何申请申请？ 尽管AI应用程序志愿者工具尚未被“ Zhang Xuefeng”取代，但仍证明了AI自愿工具的大多数实际实用值。关键在于它将使用谁以及如何使用它。 在大多数情况下，Yang Fan认为，AI应用工具更适合两端分数的学生，例如中间的学生，例如本科生候选人的30分，总得分超过650分，并且相对明确的大学目标或大调。 “对于这种类型的候选人的空间有限，他们也对工作计划有清晰的了解。您只需要了解得分的估计排名，而对Myou的改编学校可以接受您可以接受的。” Yang Fan表示，他们还建议这些类型的候选人使用AI工具来填补他们的应用程序，这比计划越来越好，这是比计划和免费计划。相反，对于标记中间的候选人而没有明确的目的，AI更适合作为“援助工具”，但您应该知道如何使用它。 从业者建议您首先阐明总体应用程序目标，然后打开AI应用程序工具。目的包括有利于城市的两个或三个要素，学校类型，主要研究和工作指导。这将防止AI领导的候选人，并使用许多功能更强大的AI应用程序互相证明。 来源 / pexels 另一个关键点是“学习”。一位从业者说：“如果hiyou不知道该怎么问，AI就无法给出一个好的答案。” Yang Fan举了一个例子。如果您在大学A和B上做出选择，则不会直接询问哪所学校更好。如果没有，AI将根据位置，纪律设置，学校资格，科学研究结果，工作状态和全面排名提供广泛的答案。通常会首先问志愿计划者候选人要去哪里以后一份工作，然后根据他们的需求进行详细回答。 他说：“当被问及时，您首先需要输入'良好'的含义，以便AI提供更准确的答案。” 当前，通过流动AI应用程序志愿者工具，从业人员并没有过度熄灭。在WorldG中，他们还将使用AI应用工具作为辅助方法，以初步筛选和提高大学效率。 在Yang的粉丝视图中，AI应用程序工具和志愿者计划者的客户群以不同的方式服务，并且不适合对基本选择有很多疑问的候选人。 Yipiao还根据他的经验和研究结果来评判。无论是从业人员还是候选人，每个人都采用了在线和离线模型组合，并结合了“ People + AI”来完成应用程序。 但是，AI应用程序志愿者工具正在出现，并且用户的使用也在改善。 WI主要制造商的持续投资和基础数据的改进，自愿工具可能无法迈出一步，但他们可以逐渐开发为每个人都可以使用的免费产品，每个人都敢于使用。 *标题的图片源自pexels。应访调员的要求，文章中的药是一个化名。回到Sohu看看更多