产品表现 - 夸克高考志愿填报功能已累计生成超1000万份专业级志愿报告，成为国内最大规模的深度研究技术应用[1] - 志愿报告由具备"任务规划—执行—检查—反思"能力的Agent生成，采用深度研究技术[1] 技术架构 - 系统底层由夸克高考志愿大模型与专业高考知识库支持，具备接近专家水平的决策能力[4] - 采用"工具调用+反思调整"机制动态优化志愿方案，能处理复杂甚至自相矛盾的诉求[4] - 通过RAG技术解决传统大模型幻觉问题和知识滞后性局限，强调材料来源的高时效高权威[12] - 采用RLHF技术优化模型，通过专家打分形成奖励维度来优化算法[19] 数据能力 - 精选与高考直接相关的几十亿个网页，进行准确性识别和质量分析[9] - 专业知识库覆盖8000多个站点约20亿数据，高考权威站点占比超99%[9] - 人工实时更新政策库，涵盖高校近三年就业数据、考研数据和招录体检要求等信息[10] - 积累七年各省招生计划及历年分数线数据，通过算法和人工审核确保准确性[11] 功能特点 - 提供"三位一体"服务：通用搜索能力升级、志愿工具筛选、免费志愿报告[8] - 能根据考生分数(如607分)、排名(如1716名)、地域偏好(如成都)等个性化生成方案[2] - 支持多维度需求处理：院校层级(985/211)、专业偏好(如中国语言文学类)、职业倾向(如教师)等[2][18] - 具备动态调整能力，当适配结果较少时可扩展搜索范围或放宽部分限制条件[17] 预测算法 - 结合当年招生计划和历年趋势预测志愿波动范围，统计各省各分数段波动情况[13] - 对新专业参考相近专业，新学校参考相似学校进行预测[13] - 将用户自然语言转化为六个维度的操作指令，通过规划-执行-检查-反思循环生成最终方案[15][18]

夸克AI志愿报告功能 - 公司旗下AI应用夸克累计为考生生成超1000万份专业级志愿报告，成为国内最大规模深度研究技术应用案例 [1] - "志愿报告"功能为国内唯一能生成完整志愿报告的Agent，采用"任务规划-执行-检查-反思"技术框架，底层由高考志愿大模型和专业知识库支撑 [1] - Agent具备动态优化能力，通过多轮"工具调用+反思调整"机制处理用户地域偏好等复杂需求，例如优先推荐广州/深圳高校并智能扩展搜索范围 [1] 深度研究技术特性 - 技术可处理自相矛盾诉求（如数学差但想学计算机），触发"需求澄清"流程并提供专家级策略调整，突破传统工具局限 [2] - 在通用场景中已开放邀测，支持结构化大纲生成、多模态输出等功能，首批用户报告下载分享率达40% [2] - 算法负责人指出该技术能解决专业领域复杂需求，使AI成为"专家型助手"，志愿报告实践验证其决策能力接近专家水平 [2] 行业应用价值 - 技术实现从信息检索到智能化决策的跃升，在高考垂类场景验证后正向通用领域扩展 [1][2] - 个性化Agent机制展示出处理非结构化需求的能力，为行业提供复杂决策场景的AI解决方案范本 [1][2]