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电影《列车上的轮杆》1-4AI 与志愿填报机构对决,谁更懂你的未来?

妹妹擅长理工科,想报计算机专业,却被爸妈一句 “程序员 35 岁就失业” 劝退,改报管理类,大学四年在背不懂的管理术语中挣扎; 小镇做题家的同事,填志愿时连 “专业” 意味着什么都没弄清楚,只是跟风选了当年最热门的方向,如今在并不适合自己的行业里日复一日内耗。 每年大概只有 2% 的考生能接触到志愿专家,剩下的 1300 万考生,可能经历了家长发动亲友、翻烂学校手册、跑招生会、在小红书和知乎看帖的种种步骤后,依然改变不了资源有限、信息孤岛、一知半解的局面。 但随着技术的进步,游戏规则正在发生改变。高考志愿填报,是典型的信息密集、决策复杂场景,天然适合大模型落地。国内已经不少有模型能力,或者有数据积累的公司跃跃欲试。 已经服务 7 年高考的夸克,正试图让数据和大模型把这件原本靠 “大海捞针、经验、运气” 的事,变成一件可以靠 “智能、数据、逻辑” 完成的事。 最近,夸克上线了专为高考志愿填报打造的大模型,并同步推出 “高考深度搜索”“志愿报告”“智能选志愿” 三项核心功能。这样一来,夸克能像专家一样给出建议——不仅懂数据,还能结合每位考生的实际情况,给出更精准、个性化的志愿规划。 全国 2900 多所高校、1600 多个专业、历年分数线、就业情况与各类政策已经打通,夸克搭建出一套覆盖广、更新快的知识库。过去要花几天甚至十几天查找和比对信息,需要耐心和记忆力,如今只需一个提问。 信息的可及性被拉平,但更重要的是个体差异开始被正视。考生在提供 12 条个人兴趣偏好后,夸克会模拟志愿专家的分析路径,结合成绩、位次、兴趣、地域、就业倾向等维度,为考生设计 “冲、稳、保” 不同梯度的志愿填报方案,并能生成专业志愿报告。 搜索推荐原本就已经有一套成熟体系了,过去几年,夸克把志愿填报需求拆解成城市偏好、专业限制、家庭诉求等信息,系统在规则库里去找匹配的方案,也服务了超过 1.2 亿位考生和家长。 “信息缺口” 无处不在:志愿填报涉及考生分数、位次的浮动、政策变化,还要考虑填报策略、城市倾向、产业发展、就业趋势,这些细微又关键的判断,过去只掌握在少数专业咨询师和资源丰富的家长手里。 夸克训练了一个 “能像志愿专家一样思考” 的高考志愿大模型。从规则匹配到模型推理,夸克算法负责人蒋冠军说,真正难的是生成一份贴近专家经验的完整志愿报告。 比如,人类专家在面对考生时,往往能通过多轮交流快速识别核心诉求。而大模型的交互轮次有限,面对 “想去东部沿海,不想太卷” 这类模糊表达,需要还原出背后的地理偏好、专业倾向、家庭背景。 夸克请了数百位志愿填报专家,把他们为考生出谋划策的思路标注下来,再用这些推理链训练模型。每次模型生成的新方案,也要过专家的 “挑刺”,再反馈回去优化。 参与训练大模型的志愿填报专家任老师提到,他们不仅要输入常见的认知类问题,还要处理复杂的决策类问题(比如 “这个分数报什么专业考公前景好”),为每一类问题撰写详尽的工作流程,引导模型逐步推理、科学决策,“过程非常严谨。” 模型产出的志愿方案,也会由专家多维度评分,校正事实性及逻辑性错误。同时专家还会持续优化答案和文案,确保报告的准确性和专业度。 上万条志愿填报专家的 “推理链” 转化为高质量监督数据后,夸克高考志愿大模型得以深度学习人类专家的分析过程,并掌握了这些志愿填报专家覆盖全国各地的差异化知识。 “训练大模型的过程非常有趣,虽然任务紧急还有几次通宵,但整个过程打磨得非常精细化,模型生成的结果比较契合、贴近真人志愿填报专家。” 任老师说,“它越来越像人了,我觉得这点是比较令人欣喜的。” “志愿报告”Agent 的运转正是基于这样具备专家级思维的模型。考生填完个人信息档案,包括 4-8 个兴趣问题和 4 个分数问题后,等待 5 分钟,就能拿到十几页 A4 纸的志愿报告,包括填报策略、志愿表、院校专业推荐说明等。 我们曾详细介绍过阿里整家公司的 AI 战略,如今夸克是整个阿里大模型 to C 应用的出口。在 3 月我们采访阿里巴巴集团副总裁,也是阿里 AI to C 负责人的吴嘉时,他说希望刚刚升级的夸克 AI 超级框能真正解决用户的各种个性化需求。做一个有用的 AI 产品,是夸克的初心。 “我们第一年还是比较粗糙的,” 夸克算法工程师张伟回忆。那时他们还搞不清楚到底该用考生的绝对分数排序,还是用位次(同位分)。整个逻辑是 “靠规则走”,根据往年位次算概率。 因为没有广告,搜索结果准确,自发使用夸克的高考生越来越多。团队逐步积累了大量用户反馈和技术经验,从 “看上去合理” 进阶到 “基于概率建模”。 去年,夸克团队基于当时的模型能力,把用户的输入拆解成城市偏好、专业限制、家庭诉求等信息,再在规则库里去找匹配的方案。这年夸克辅助 3000 万用户填报志愿,其中,夸克高考 AI 搜索使用量突破了 1 亿次。 一位夸克人士说,每年的高考,就是夸克的 “双十一”——全员投入,系统满载。今年,技术和产品更加成熟,他们也做了更充分的准备。 以生成一份十几页的个性化志愿报告为例,背后需要 5 到 10 分钟的多轮推理,消耗的算力相当于上万次搜索。但夸克并没有为此限制用户使用,反而将算力扩容到去年的 100 倍,同时依然免费。 使用夸克填报志愿的学生中,有 50% 来自三、四、五线城市。高考政策专家娄雷分享过一个细节:在城市里办高考政策解读会,来的是家长;在乡村,来的几乎都是学生,因为家长听不懂,只能靠孩子自己拿主意。 在一二线城市,焦虑的家长会花钱请人 “专业填志愿”。但这个市场长期缺乏规范,价格混乱、服务参差,甚至有人用一套模板报告就收几千块。即便如此,能接触到这些资源的考生,占比也不到 2%。 如今,大模型的出现,让这个问题重新值得被讨论。大模型不该只是企业讲故事、融资金、赚订阅的工具,而应成为一项真正被普通人用上、用好,甚至能改写人生路径的技术。

电影《列车上的轮杆》1-4
电影《列车上的轮杆》1-4丹麦电影人近年在影坛持续发力,表现亮眼,同时还有无数丹麦影史经典值得挖掘。年内艺术影院有机会将更多价值连城的丹麦影片奉献给观众,敬请期待。从身价对比来看,弗拉门戈战胜切尔西,可以算是“以弱胜强”——根据德转的估值,弗拉门戈总身价2.2亿欧元,切尔西总身价9.7亿欧元。不过,弗拉门戈仅仅是输在球员名气上,这支巴西豪门是2022年南美解放者杯冠军、D组种子队,击败切尔西,并不是冷门。电影《列车上的轮杆》1-4日本MV与欧美MV的区别最佳论文给到了VGGT,这是一个最近少有的被很多人评价为“实至名归”的成果。 3D似乎正在来到彻底爆发的前夜,成为高质量论文和Demo出现的重要方向。 “世界模型”的名字越来越多的出现在各种论文、poster session和workshop里。 偏向应用和工程的,离产业界更近的研究肉眼可见的多了起来,大厂们逐渐抢夺走CVPR上更多的注意力。 去年第一次没有论文被选中的ResNet架构提出者、AI明星研究员何恺明,回归大会,除了论文和分享讲座,他也是最佳论文委员会成员之一。 而诸多年轻研究员继续在CVPR上完成着自己学术追星的计划,比如与何恺明的各种合影充满了社交媒体…混元3D 2.1在开源模型中首次集成了PBR(Physically Based Rendering)纹理生成技术,通过多视图生成、逆渲染和贴图技术的协同作用,该模型不再仅仅生成简单的RGB颜色贴图,而是能够输出一套完整的PBR纹理。这些纹理包括:
20250819 😈 电影《列车上的轮杆》1-4从上述信息看,内蒙古自治区相关部门和上戏开展的培养艺术人才的合作,对于很多偏远的孩子来说,是一次难得的实现艺术梦想的机会。伴随那尔那茜“高考移民”的质疑,人们对当年其通过内蒙古的定向培养政策被上戏录取是否符合规定也产生了更多的疑问。17c官方网站检方还表示,有证据足以证实王某某等人的信访举报、堵路等行为对被害单位已经形成了强制,重山集团因此多次停产停工,当地居民的生活秩序遭到破坏,相关部门亦耗费大量人财物对诬告予以调查澄清。
电影《列车上的轮杆》1-4
📸 张书平记者 曲其瑞 摄
20250819 🔞 电影《列车上的轮杆》1-4稳定币的“脱钩”幽灵:并非所有稳定币都如其名般“稳定”。2022年,算法稳定币Terra/LUNA的崩盘在几天内蒸发了400亿美元市值,就是一个惨痛的教训。将经济系统的“血液”完全押注在某种单一的、未经受极端压力测试的稳定币上,无异于在沙滩上建大楼。y31成色好的y31然而,“躺平”也并非适用于所有人。对于一些人来说,它可能是一种被动妥协;而对于另一些人来说,它可能是一种主动选择。因此,我们无法一概而论地评价“躺平”的好坏。
电影《列车上的轮杆》1-4
📸 唐建国记者 朱命文 摄
💫 据央视新闻报道,6月21日,美国总统特朗普在其社交媒体“真实社交”上发文称,美国已完成对伊朗福尔多、纳坦兹和伊斯法罕三处核设施的袭击。 据据美媒报道,6架B-2轰炸机向福尔多地下核设施投送了12枚巨型钻地弹(MOP)炸弹,另有一架B-2轰炸机向纳坦兹核设施投送了2枚MOP炸弹。美国官员称,美国还向伊朗其他核设施发射了30枚“战斧”导弹。当地时间6月22日,伊朗证实三处核设施遭袭。9.1网站nba入口在线观看
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