飛象網(wǎng)訊 7月26日，教育科技公司網(wǎng)易有道（NYSE: DAO）舉辦了“powered by 子曰”教育大模型應(yīng)用成果發(fā)布會。會上重磅推出了國內(nèi)首個教育領(lǐng)域垂直大模型“子曰”，并發(fā)布了基于“子曰”大模型研發(fā)的六大創(chuàng)新應(yīng)用——“LLM翻譯”、“虛擬人口語教練”、“AI作文指導(dǎo)”、“語法精講”、“AI Box”以及“文檔問答”。
“一個好的技術(shù)有沒有價值、能不能發(fā)揮巨大的作用，很多時候關(guān)鍵在場景和應(yīng)用的選擇以及細(xì)節(jié)的打磨。通過軟件、硬件、AI技術(shù)的結(jié)合，做出精品是我們現(xiàn)在做的事”。發(fā)布會現(xiàn)場，網(wǎng)易有道CEO周楓多次強(qiáng)調(diào)“場景拉動”的重要性。他表示，“子曰”大模型在教育行業(yè)的應(yīng)用，不僅可以幫助學(xué)生更好地學(xué)習(xí)，也可以幫助老師更好地教學(xué)，借此實現(xiàn)因材施教的教育理想。
國內(nèi)首個教育大模型“子曰” ：引領(lǐng)教育個性化革命
作為國內(nèi)領(lǐng)先的教育科技公司，網(wǎng)易有道深刻地認(rèn)識到AI大模型正在為各行各業(yè)帶來新的可能，并將顛覆性地改變教育的面貌。
大模型的出現(xiàn)能給教育帶來的最大機(jī)會是什么？
周楓在發(fā)布會上表示：“我認(rèn)為，是助力因材施教”。據(jù)介紹，之所以叫‘子曰’，是因為孔子是我國的教育先賢，又是因材施教教育理念的奠基者�！蜃咏倘�，各因其材’，我們希望子曰大模型可以朝著這樣的教育理想去做。”
周楓向在場觀眾分享了大模型“因材施教”的三大優(yōu)勢。首先，大模型能為學(xué)生提供個性化的分析和指導(dǎo)；其次，大模型能夠?qū)崿F(xiàn)引導(dǎo)式學(xué)習(xí)，與教師一樣，提出問題并引導(dǎo)學(xué)生自行探索答案；最后，大模型具備全科知識整合能力。通過連接多模態(tài)知識庫、跨學(xué)科整合知識內(nèi)容，大模型能隨時滿足學(xué)生的動態(tài)需求，幫助孩子培養(yǎng)更綜合的能力。
相比于通用大模型，“子曰”大模型從一開始就定位為是一個“場景為先”的教育垂類大模型。它能夠作為基座模型支持諸多下游任務(wù)，向所有下游場景提供語義理解、知識表達(dá)等基礎(chǔ)能力�；诖�，有道研發(fā)團(tuán)隊在“子曰”大模型的基礎(chǔ)上，為不同學(xué)習(xí)場景設(shè)計了定制化的模型，以實現(xiàn)模型與場景的高度契合。
“我們的目標(biāo)很明確，就是以實際的教育場景驅(qū)動，用技術(shù)創(chuàng)新助力教育創(chuàng)新�！敝軛鞅硎�，希望技術(shù)和產(chǎn)品的深度融合，可以根據(jù)學(xué)⽣不同能⼒和需求，提供因人而異的個性化教學(xué)。
六大創(chuàng)新成果發(fā)布，虛擬人口語教練驚艷現(xiàn)場
在發(fā)布會上，網(wǎng)易有道展示了“子曰”大模型在多個場景中的應(yīng)用成果，覆蓋口語訓(xùn)練、作文批改、習(xí)題答疑等六大教育的細(xì)分領(lǐng)域，充分展現(xiàn)了“子曰”大模型在自然語言處理領(lǐng)域的技術(shù)實力和教育領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用前景。
最為矚目的便是大模型時代的英語口語練習(xí)神器——虛擬人口語教練Hi Echo。
發(fā)布會現(xiàn)場，有道詞典業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人與 Echo 進(jìn)行了多組隨機(jī)對話。Echo 能迅速理解場景和上下文，并給出迅速反饋。她的面部表情和口型生動而自然，發(fā)音也非常地道，重音、弱讀、升降調(diào)等細(xì)節(jié)處理得非常到位，現(xiàn)場觀眾紛紛贊嘆。
在對話過程中，Echo能夠像真人老師一樣循循善誘，啟發(fā)式進(jìn)行對話引導(dǎo)，還能進(jìn)行實時反饋。對話結(jié)束后，Echo會從發(fā)音、語法等維度給予建議和潤色，能有效解決長期困擾英語口語學(xué)習(xí)者無話可說、不知從何說起、害怕說錯等問題。
“中國人在說英語時往往面臨開口難、不敢說、不知道該從何說起的困境，其中的關(guān)鍵就在于缺乏語言環(huán)境�！� 有道詞典業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人表示，Echo恰恰能為用戶帶來這種真正貼合實際的“語境”，幫助他們更好地練習(xí)英語口語。
場景驅(qū)動、技術(shù)賦能，有道不僅關(guān)注用戶在英語學(xué)習(xí)中“不敢開口說英語”的痛點(diǎn)，還覆蓋了多種學(xué)習(xí)場景，借助“子曰”大模型的支持為用戶提供多種高效學(xué)習(xí)方案。
例如，在寫英語作業(yè)時，學(xué)生們不僅有解決具體問題的需求，還需要學(xué)會舉一反三。 “子曰”大模型賦能的“語法精講”功能可以為學(xué)生提供針對性的解題思路和方法，還能推薦同類型的考題，幫助學(xué)生觸類旁通，真正理解考綱中的考點(diǎn)。
此外，有道在發(fā)布會上推出的“AI作文指導(dǎo)”應(yīng)用不僅具備“作文批改”功能，還具備“作文指導(dǎo)”功能。據(jù)介紹，該應(yīng)用旨在解決“學(xué)生不會寫”和“老師沒時間改”的問題。針對學(xué)生在寫作、前、中后過程中面臨的題目主旨難確定、寫作素材匱乏等難題，該應(yīng)用都能夠給予指導(dǎo)，幫助學(xué)生“下筆如有神”。批改環(huán)節(jié)中，AI作文指導(dǎo)還會從表達(dá)、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容深度、情感豐富度四大維度全面提供改進(jìn)建議。
場景拉動，“AI+教育”技術(shù)沉淀與創(chuàng)新
不難發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)易有道在策略上的關(guān)鍵詞是“場景拉動”——依托在智能學(xué)習(xí)領(lǐng)域的深耕，積累了很多教育領(lǐng)域的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和理解。通過深入調(diào)研和分析用戶在不同場景下的需求，網(wǎng)易有道成功利用大模型的力量，在教育領(lǐng)域打造了諸如虛擬人口語教練、語法精講、AI 寫作指導(dǎo)等豐富的解決方案。這一策略不僅體現(xiàn)了網(wǎng)易有道對教育場景的深入理解，還為用戶提供了更加個性化和高效的學(xué)習(xí)體驗。
為什么有道能做成教育行業(yè)首個垂直大模型，成為國內(nèi)率先將AIGC技術(shù)落地到教育場景內(nèi)的企業(yè)？高光的背后，是多年來的技術(shù)積累與產(chǎn)品布局。
早在2008年，有道就推出自主研發(fā)的國內(nèi)首家統(tǒng)計機(jī)器翻譯線上引擎。經(jīng)過15年技術(shù)迭代，有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯（NMT）已經(jīng)進(jìn)化成行業(yè)領(lǐng)先的“最強(qiáng)大腦”。根據(jù)QUESTMOBILE最新數(shù)據(jù)，到目前有道詞典月活用戶已經(jīng)超過1億，是國內(nèi)詞典翻譯市場的第一名。
從2016年開始，有道協(xié)同構(gòu)建AI基礎(chǔ)能力，同步組建語言、視覺、聲音等團(tuán)隊，目前積累了有道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯（NMT）、計算機(jī)視覺、智能語音AI技術(shù)、高性能計算(HPC）四大底層技術(shù)能力。
自2017年，有道就與主流技術(shù)Transformer“雙向奔赴”，將AI能力統(tǒng)一在大模型之下，并尤其重視在端側(cè)的落地應(yīng)用。有道詞典筆2代2019年首次搭載離線Transformer NMT。2022年，有道詞典筆P5中搭載了自研的離線ASR，也已升級為Transformer技術(shù)。技術(shù)的持續(xù)賦能奠定了有道學(xué)習(xí)硬件在行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)先地位。
底層技術(shù)不斷革新的同時，有道還在不斷研發(fā)細(xì)分場景下的“黑科技”。如虛擬人口語教練實現(xiàn)語音識別能力、虛擬人驅(qū)動技術(shù)和內(nèi)容生成和對話能力等多項技術(shù)能力的突破。
例如，虛擬人口語教練在語音識別能力方面進(jìn)行了巨大的革新，它支持多語種的流式低延遲語音識別技術(shù)，讓Echo在中式英語、英語、中英混合等場景下游刃有余；聲學(xué)降噪、回聲消除、自動語音檢測、自動斷句等技術(shù)，則讓它像一個真正的傾聽者和交流者，不僅能判斷用戶說話的起始，還能讓用戶隨時打斷，智能觸發(fā)后續(xù)流程。
在AI虛擬人的驅(qū)動方面，有道基于自主研發(fā)的情感識別算法和實時渲染驅(qū)動引擎，對播放的語音數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，實時驅(qū)動虛擬人的面部表情和語音同步的口型變化，使虛擬人能夠貼近真人，以更加自然和生動的方式與用戶一對一交互，從而顯著提升對話的真實感和用戶體驗。
在當(dāng)下大模型浪潮中，網(wǎng)易有道憑借其對教育場景的深入理解和對商業(yè)化的理性思考，為行業(yè)樹立了垂直大模型的典范。
