行业痛点与市场机会 - 高考志愿填报是典型的信息密集、决策复杂场景，每年约1300万考生面临资源有限、信息孤岛、一知半解的困境[3] - 仅有约2%的考生能接触到志愿填报专家服务，市场存在价格混乱、服务参差等问题，技术有潜力改变这一局面[3][16] - 2019年“新高考”改革后，考生填报志愿数量从三四十个增至近百个，决策难度成倍上升[9] - 2025年高考报名人数预计达历史新高的1450万，而本科招生计划约450万，竞争激烈凸显技术辅助决策的价值[19] 公司解决方案与产品演进 - 夸克上线专为高考志愿填报打造的大模型，推出“高考深度搜索”、“志愿报告”、“智能选志愿”三项核心功能[3] - 公司构建了覆盖全国2900多所高校、1600多个专业、历年分数线、就业情况与政策的庞大知识库[3] - 产品从早期基于规则的逻辑（如根据往年位次算概率）演进至基于大模型推理的“结构化决策”[12][15] - 通过收集用户12条个人兴趣偏好，结合成绩、位次、兴趣等多维度，为考生设计“冲、稳、保”不同梯度的个性化方案[4] - “志愿报告”功能可在考生填写个人信息档案后，约5分钟内生成十几页A4纸的专业报告[11] 技术实现与模型训练 - 夸克高考志愿大模型基于通义大模型基座，建立了多阶段、高复杂度的训练范式构建流程[10] - 训练过程邀请了数百位志愿填报专家，将其为考生出谋划策的“推理链”标注下来用于训练模型[10] - 构建了“模拟填报 → 专家反馈 → 策略评分”的闭环优化机制，由专家对模型产出进行多维度评分与校正[11] - 模型需处理从模糊表达（如“想去东部沿海，不想太卷”）中还原地理偏好、专业倾向等复杂决策问题[10] - 生成一份个性化志愿报告需5到10分钟的多轮推理，消耗算力相当于上万次搜索[16] 市场影响与用户覆盖 - 夸克已累计服务超过1.2亿位考生和家长，去年辅助3000万用户填报志愿，其高考AI搜索使用量突破1亿次[6][15] - 使用夸克填报志愿的学生中，有50%来自三、四、五线城市，技术有助于拉平信息可及性[16] - 公司为支持该服务将算力扩容至去年的100倍，并坚持对用户免费[16] - 夸克作为阿里大模型to C应用的出口，其AI超级框旨在解决用户个性化需求，目标是做一个有用的AI产品[14]