一、填报志愿,不再靠“运气”与“玄学”

信息差就是“代价”

  志愿填报远比人们想象中复杂:全国3000多所大学、1600多个专业,加之各地政策差异与不断变化的投档机制(如“专业组平行志愿”、“分数优先”),构建出一座信息迷宫。

  很多学生和家长常常因信息不全、认知偏差、资源受限,做出错误抉择。现实中,能够请到“张雪峰式”专家的家庭寥寥无几,大多数只能凭自己“瞎琢磨”。

  而今年,夸克用 AI 给出了答案:行业首个“高考志愿大模型”上线,它的使命是——“让天下没有难报的志愿”

二、AI大模型登场:技术让教育普惠成为可能

1. 国内首个“高考志愿大模型”是什么?

  • • 数据驱动:背靠夸克自建的“高考知识库”,整合了教育部、各省招办、高校官网等权威数据源。

  • • 专家共建:由百位资深志愿规划师参与,把人类的思维逻辑转化为数万条推理数据,形成 AI 推理链条。

  • • 结构化+非结构化理解并行

    • • 结构化信息:分数、位次、选科、地域等;

    • • 非结构化信息:性格偏好、家庭经济、职业愿景、兴趣倾向等;

  • • 全面覆盖:2900多所高校、1600个专业、100多个城市就业趋势、20多个行业发展数据。

2. 夸克AI提供了哪些核心功能?

- 志愿报告(AI Agent)

只需5-10分钟,生成一份包含考生画像、院校推荐、专业分析、填报策略、调剂风险等共15-20页的志愿报告。

  • • 支持多种策略:专业优先、院校优先、地域优先、就业优先;

  • • 录取概率分析:基于历年数据,精准预测录取可能性;

  • • 志愿梯度推荐:“冲、稳、保”一键生成;

  • • 多轮对话能力:新需求实时响应,立刻更新志愿方案。

- 高考深度搜索

能处理自然语言提问,如:

“山东585,物化生,喜欢新工科,家里希望学法律,如何报志愿?”

AI能综合考生分数、选科、职业愿景、家庭期望,从学校匹配、专业优劣、区域分析、就业预期等多角度给出个性化建议,还能分析现实冲突中的取舍逻辑。

- 智能选志愿

输入分数+位次,即可获得多梯度的“冲、稳、保”志愿表。

  • • 支持按 专业优先 / 院校优先 维度切换;

  • • 每个推荐包含录取概率、近年分数、学科优势、院校特色;

  • • 支持在线志愿表管理文件导出分享专家讲座同步学习

3. 夸克为何能领先同行?

  • • 七年深耕:从2019年起服务至今,已累计服务1.2亿考生及家庭;

  • • 算力加持:2025年投入算力扩大100倍,保障大模型稳定运行;

  • • 覆盖下沉市场:50%以上用户来自三线及以下城市;

  • • 暖芒公益计划:为偏远地区中学提供AI志愿工具和实地指导。

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三、真实场景中的使用效果

案例一:家境一般,兴趣与家庭期望冲突,如何选择?

山东考生,585分,物化生,倾向新工科,家长希望学法律。

AI分析逻辑如下:

  • • 基于去年的数据估算考生位次(山东3.5万左右);

  • • 分析211冲刺可能性,推荐新疆大学、天津理工等;

  • • 对比智能制造与法学:前者起薪高,就业需求大,后者考公路径清晰;

  • • 结合分数和志愿模式,提供合理填报策略与准备事项。

案例二:兴趣广泛+地域偏好+高薪目标,如何整合?

湖北物地政组合,目标上海/浙江地区,未来想高薪就业。

AI分析:

  • • 选科组合可报49%专业;

  • • 推荐金融、大数据、地理信息等热门方向;

  • • 高校推荐从上海财经大学、浙大到华东师大、杭电不等;

  • • 提供“冲-稳-保”分层填报清单,并提示避雷要点(如避免要求化学的专业);

  • • 参考“双万计划”院校和就业竞争力。

案例三:史地生组合,想从事AI行业,怎么办?

传统认知中史地生组合难以报考AI专业。夸克高考AI解释:

  • • 虽不直接满足AI专业报考要求,但可从交叉学科切入

  • • 推荐地理信息科学、统计学、数据分析类专业为备选;

  • • 提供“AI转入路径”的职业发展规划与院校推荐。

四、夸克志愿AI的技术与价值突破

技术层面:

  • • 大模型训练过程

    • • 模拟专家推理过程;

    • • 支持个性化需求识别:如“性格内向”、“考公倾向”、“宿舍偏好”等;

    • • 对话式引导交互,更加自然灵活;

  • • 高考知识库作为底座

    • • 权威性保障(教育厅、院校、行业协会等);

    • • 精准实时更新(如实时分数线、招生计划变动);

    • • 自带数据洞察能力(行业薪资趋势、就业竞争力等)。

教育公平的现实意义:

“真正的教育公平,不是人人都进清华北大,而是每个人都能被引导到最适合的方向。”

  • • 解决信息差、资源差、认知差;

  • • 降低三四线及偏远地区学生“试错成本”;

  • • 弥合城乡数字鸿沟,AI成为“放大器”而非“裂缝制造者”。

五、使用方法指南(保姆级教程)

使用方式

入口

1. 夸克APP搜索

输入“高考志愿”、“AI志愿填报”等关键词

2. 专属频道

首页进入“夸克高考”专栏

3. 电脑客户端

打开夸克浏览器首页直达高考频道

手机端:

电脑端:

从0到1具体操作:

  比如:我尝试模拟了一下,填写了考生的成绩和选取了自己的兴趣爱好,包括地域偏好、专业偏好、优先策略、毕业规划、职业倾向、学费倾向等,不得不说,真的超详细!

第一步:

第二步:

  可以看到夸克会一步步引导进行下一步的操作,可以选择志愿排序方式、志愿意向、录取概率等,这些引导说明真的超详细。

第三步:

  最终给出很多参考。我们可以从这些参考里面,根据介绍,选出自己的意向大学,把它放入志愿表里面。可以有多个志愿表,再看是否要分享给家人或朋友。

功能详解:

  • • 志愿报告生成

    • • 输入12项信息(成绩、兴趣、规划、费用敏感度等);

    • • 得到完整报告:院校推荐 + 专业分析 + 调剂风险提示。

  • • AI深度搜索

    • • 自然语言提问各类问题(如“法学专业对公务员有优势吗?”);

    • • 实时匹配信息并输出结构化答案。

  • • 智能选志愿

    • • 按照分数、偏好筛选志愿;

    • • 在线生成、管理、分享志愿表;

    • • 系统提醒未填满、可视化展示分数位次对应建议。

    • 还有志愿表格管理:

      •可以选择"详细展示"或"表格展示"模式,导出志愿表分享给家人讨论。如果你只填了10个志愿,系统还会提醒你是否需要填满。 

六、来自用户的反馈:实用、科学、贴心

  • • “比张雪峰还懂我”:很多家长表示AI输出的报告不仅考虑分数,更关注孩子的成长路径与心理偏好;

  • • “不再一头雾水”:相比过去东翻西找的年代,数据齐全、逻辑清晰、一步到位;

  • • “乡村考生的福音”:再也不用托关系、打听人、买天价报告,技术就是最大的公平。

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。 

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1.学习路线图

第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。


2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。



4.LLM面试题和面经合集


这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。



👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集***

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