文章核心观点 - 真正的AI教育必须基于垂直领域模型而非通用大语言模型 只有掌握精准的学习行为数据才能实现因材施教 [1][3] - 当前AI教育领域存在严重“泡沫现象” 大量产品仅是通用大语言模型的简单套用 无法培养学生真正的学习能力 引发全球学校、政府和家长的担忧 [3] - 松鼠Ai构建了专门针对教育领域的“AI垂直大模型” 将自适应学习与多模态大模型深度整合 其系统中通用大语言模型占比不到5% [3] - 垂直AI模型与通用AI的核心差异在于对学生的理解深度 垂直AI能完整记录学生学习旅程 对长期用户（如学习五至十年）的了解远超人类教师 [3] - 向AI教育行业建议 应专注于发展教育垂直AI 而非简单将通用大语言模型用于教育场景 [4] 行业现状与问题 - AI教育领域存在严重“泡沫现象” 大量产品只是将通用大语言模型简单应用于教学场景 [3] - 此类产品仅向学生提供表面化答案 无法真正帮助学生学会如何学习 [3] - 这种现象引发了全球范围内学校、地区政府和家长的普遍担忧 [3] 解决方案与公司实践 - 真正的教育AI必须基于垂直领域的深度数据积累 [1] - 松鼠Ai构建了专门针对教育领域的“AI垂直大模型” [3] - 将AI自适应学习与多模态大模型进行深度整合 [3] - 与市面普遍做法不同 该公司系统中通用大语言模型占比不到5% [3] - 原因在于教育如同医疗、金融 需要精准、有价值的专业数据 [3] 垂直模型与通用模型的核心差异 - 核心差异在于对学生的理解深度 [3] - 垂直AI能够完整记录学生的学习旅程 [3] - 对在系统中学习了五年、七年甚至十年的学生 系统了解远超任何人类教师 [3] - 通用大语言模型能记住对话内容 但无法掌握有价值的学习行为数据 也不了解学生与系统的深层互动 [3] - 这种差异直接决定了AI能否做出正确的教学决策 [3] 对行业的建议 - AI教育行业应专注于发展教育领域的垂直AI [4] - 而不仅仅是将通用大语言模型用于教育场景 [4]