AI可以在教育中扮演一个强大的辅助角色，帮助学生和教师更有效地进行学习和教学。然而，尽管AI有许多潜在的优势，但它也有其局限性。例如，AI可能无法理解和解决学生的所有问题，也可能无法替代人类教师的关心和指导。因此，最有效的教育方式可能是AI和人类教师的有效结合。

推动教育信息化产品服务的核心诉求在于：1 提升教学质量，降低需求方负担；2 提升教学效率，降低供给方成本，让优质教育可覆盖范围提升。教育行业企业需要老师不断设计产出新的课程内容，同时需要大量资源进行课后辅导，传统的模式依靠更多员工扩展业务，效率低，限制企业发展。

设计新课程的效率低

设计新课程时要求老师要快速学习新的知识，而且课程设计需要团队多次讨论，需要较长的周期

教学内容产出效率低

教学内容的制作需要占用老师大量时间，拍摄视频或进行直播，对老师要求高同时要占用大量时间和精力

学生辅导效率低，占用大量资源

课后需要安排老师/助教进行答疑，但大部分问题都是基础问题，而且学生对时效性要求高，需要提供大量的资源满足学生

基于行业模型的定制应用

企业根据自己业务场景和数据快速搭建企业定制化大模型，每个企业拥有自己的“大脑”是个大趋势。这个大脑是基于自身业务和数据来搭建的。可以满足工业与业务的个性化需要。

根据企业的需求，快速实现基于大模型的行业应用，有了企业大脑之后，我们根据企业需求快速实现企业级应用，具有个性化、高效率的特点同时兼具保密性。

企业通过零代码平台快速配置具体的应用，并集成到原有业务系统中，在大模型时代，AI应用层本身也可以标准化，因此企业可以快速通过零代码/低代码平台实现大模型应用赋能。

ChatGLM-6B模型

模型越大对显卡的要求越高，目前主流对大模型进行微调方法有三种：Freeze方法、P-Tuning方法和Lora方法。笔者也通过这三种方法，在信息抽取任务上，对ChatGLM-6B大模型进行模型微调。

AI 助力下，产品力全面提升。大模型 AI 技术有望帮助 C 端设备服务实现跨越式的产品力提升。目前已经落地 的相关功能包括但不限于英语口语对练和作文批阅等，未来无论是网页端在线学习还 是学习机等以设备为载体的终端，在法律法规先行、通用模型在垂类领域的应用完善 后有望实现 AI 全科教师助理功能。

AI提效课程设计

基于专业知识库的定制模型，可以利用AI提效教师学习，提炼学习内容：通过AI把专业知识进行总结，将复杂的知识进行解释，提升老师的学习效率，解答专业问题：对于具体的问题进行解答，解答老师的疑问或与AI进行单人讨论。

AI可以根据个性化需求生成课程大纲、互动环节和习题，同时可以根据需要进行个性化调整。

AI可以生成不同的形式的内容，例如语言模型可以按照大纲快速生成文字内容，图片模型可以围绕文字快速配套图片

智能化测评系统

数据的质量将很大程度决定AI的效果，将专业知识、课程数据转换成主要是文字的内容，以及利于AI处理格式，提升后续的效果与效率。

输入数据，根据专业知识、课程数据生成定制题库/测试题，语言模型进行学习和微调，生成对应题库和测试题，根据专业知识、课程数据生成题库，再根据具体题型、题量、题目难度等要求输出测试题。

解析答卷文档，对内容进行批改和评分，将答卷整理成适合AI解析的word或pdf格式，上传给AI。