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]

高考志愿填报服务市场现状 - 高价真人志愿规划服务需求旺盛，网红机构两款12999元和18999元产品售罄[1] - 当前AI志愿填报产品存在推荐结果不一致或准确性不足问题，仍需人工辅助[1] - 2025年深度思考技术有望提升AI志愿推荐准确率，并模拟真人规划师工作流[1] AI高考志愿技术演进路径 - 2024年前主流技术为基于数据库筛选的大数据匹配，提供冲稳保三档推荐[2] - 2024年百度、靠谱AI等少数公司引入大模型技术，但仍依赖第三方通用模型[2] - 2025年深度推理技术突破显著，数学解题能力从50分跃升至145分水平[3][4] 大模型技术优势分析 - 人机对话形式降低使用门槛，支持自然语言交互替代条件筛选[3] - 实时全网检索能力超越传统数据库仅链接院校官方信息的局限[3] - 深度推理算法提升专业相似性挖掘能力，通过图嵌入技术构建关联图谱[5] 深度推理技术应用突破 - 靠谱AI开发新算法分析院校专业关联性，提供替代专业选项[5] - 夸克采用"高考深度搜索"技术，对复杂查询进行需求拆解与定制化响应[6] - 志愿命中概率估算准确性显著改善，纠正过往离谱推荐现象[6] 产品形态创新 - 夸克推出AI Agent驱动的"志愿报告"功能，模拟专家决策流程[6][7] - 工作流包含任务规划-执行-检查-反思全链条，需5-10分钟生成[6][8] - 技术成本高企，某公司算力投入扩大100倍但仍坚持免费策略[8] 市场竞争格局 - AI志愿产品定价几十元或免费，与万元级真人服务形成价差[8] - 头部产品月活过亿，30%用户为留存大学生形成流量转化[8] - 技术短板仍存，无法完全替代真人但可提供有效参考[9] 行业生态发展 - 专家认为AI与人类规划师应为互补关系而非替代[9] - 技术发展有助于消除信息差，推动市场理性化[9] - 所有招生数据本已公开，不存在真正的信息垄断[9]

高考志愿填报市场现状 - 高考志愿填报咨询服务存在高价收费现象，一份志愿方案收费可达数千元甚至上万元VIP定制价[1] - 市场上存在大量"模板套娃式"咨询机构，服务质量参差不齐，部分机构仅提供换壳报告[2] - 仅有不到2%的考生能接触到付费咨询服务，绝大多数考生仍依赖自助查询[2] 夸克高考志愿大模型产品特点 - 国内首个高考志愿大模型，5-10分钟即可生成完整志愿报告[5][36] - 提供"冲稳保"三层志愿策略：冲击层19个院校、稳妥层38个院校、保底层39个院校[10] - 完全免费提供服务，打破行业高价壁垒[10] - 国内唯一能生成完整志愿报告的智能Agent，整合数百位真人专家经验[9][16] 技术架构与数据支撑 - 采用多阶段训练范式：指令微调阶段结构化数百名专家决策过程，强化学习阶段引入多跳验证图降低幻觉率[22][24] - 构建闭环优化机制，通过"模拟填报→专家反馈→策略评分"持续迭代模型[24][26] - 搭载国内最大高考知识库，覆盖2900+高校、1600+本科专业，整合分数线、就业去向等多元数据[27][29] - 数据来源严格把关，通过OCR提取、多源交叉比对确保权威性[29][30] 功能体验与用户价值 - 操作路径简便：通过夸克App"夸克高考"入口，完善个人信息即可领取报告[33][35] - 高考深度搜索功能可解答个性化问题，如专业选择与地域偏好等复杂咨询[39][40] - 智能选专业功能根据考生画像自动推荐"冲稳保"三种方案[42] - 模型决策考虑多维因素：成绩、兴趣、家庭背景、地域倾向等[14][15]

高考志愿AI解决方案 - 夸克推出高考志愿大模型，算力提升至平日100倍以应对高峰需求[1] - 产品解决传统志愿填报痛点：全国2900多所高校、1600多个本科专业的复杂信息鸿沟[7] - 服务已累计覆盖1.2亿考生和家长，其中50%来自三线及以下城市[45] 产品功能设计 - **高考深度搜索**：处理开放式复杂提问，如"江苏物理组584分想进大厂但父母希望稳定"等矛盾需求[11] - **志愿报告**：通过5-10分钟链式推理生成30页PDF报告，包含冲刺-稳妥-保底志愿组合及录取概率[13][19][22] - **智能选志愿**：自动推荐冲稳保方案，支持个性化筛选并展示院校特色优势[35][36] 技术实现路径 - 构建7年积累的专有高考知识库，以官方"大厚本"为骨架，就业数据为血肉[41] - 邀请上百位志愿专家参与训练，将模糊经验转化为结构化推理链[42] - 通过专家"群智蒸馏"解决地域偏好判断等复杂问题，如"山东考生看重编制"的争议处理[43] 社会价值体现 - 打破传统数千元咨询费门槛，实现专家级服务普惠化[7][8] - 湖南永顺一中等地区使用后，志愿指导效率提升3-4倍[46] - 技术覆盖教育公平领域，让三线以下城市考生获得同等决策资源[45][50]

高考志愿大模型发布 - 阿里旗下夸克发布国内首个高考志愿大模型 包含"高考深度搜索""志愿报告""智能选志愿"三大核心功能 依托自研大模型和专业高考知识库模拟专家决策流程 [1] - 系统能识别考生关键信息 自动查询可填报志愿 分析录取概率 探讨专业可能性 评估就业考研影响 最终给出综合建议 [1] - "志愿报告"以智能体方式运行 需完善12个信息点建立个人档案 基于链式推理流程输出冲稳保策略 志愿表 院校专业推荐等完整报告 [1] 智能选志愿功能特点 - "智能选志愿"为最高频功能 输入省份 科目 成绩排名后自动推荐冲稳保方案 支持个性化需求筛选 融入AI能力直接呈现院校专业特色优势 [2] - 模型训练阶段邀请上百名志愿规划师参与 转化数万条专家推理数据 通过迭代获得类专家思考能力 自动检查逻辑冲突 数据缺漏等问题 [2] - 平台高考产品累计服务超1.2亿考生家长 超50%用户来自三线及以下城市 反映欠发达地区对优质信息的迫切需求 [2] 公益计划与持续优化 - 公司推行"暖芒公益"计划 为偏远地区高中提供志愿工具使用指导和填报服务 [2]

产品发布与功能升级 - 公司发布国内首个为高考志愿填报场景开发的大模型，同步上线"高考深度搜索""志愿报告""智能选志愿"三大功能 [1] - 高考产品从查大学查专业工具升级为支持个性化推荐的AI搜索，累计服务超过1.2亿用户，其中50%以上来自三线及以下城市 [1] - 2024年高考产品服务超过3000万考生和家长用户，目前相关产品和服务免费 [1] - 2025年算力扩容100倍后首次引入Agent模型结构重构填报逻辑 [1] 核心功能解析 - "高考深度搜索"支持处理多层次、目标导向的自然语言提问，通过拆解问题为子任务并依托结构化知识库输出直接可执行的建议 [2] - "志愿报告Agent"通过链式推理机制生成15-20页报告，包含志愿表、专业推荐、录取概率分析和风险提示，耗时5-10分钟 [2] - "智能选志愿"可自动推荐冲稳保三种方案，融入AI能力后直接呈现目标院校/专业特色优势 [2] 技术架构与数据支撑 - 大模型以通义千问为底座，采用链式推理、专家标注指令微调、RLHF等方式训练 [3] - 训练过程邀请上百位专家参与，采集数千份模拟方案形成反馈闭环，优化机制覆盖超万份样本 [3] - 知识库覆盖全国2900多所高校、1600个本科专业，包含招生政策、就业数据等多维度信息 [3] 市场定位与行业现状 - 产品定位为AI辅助系统，提供结构化信息、辅助决策建议和逻辑推理支持 [3] - 市场上存在多个志愿辅助服务平台，产品在数据覆盖、推荐算法等方面差异明显 [4]

高考志愿大模型发布 - 公司发布国内首个高考志愿填报场景专用大模型，同步推出"高考深度搜索"、"志愿报告"、"智能选志愿"三大功能，具备专家级决策能力[1] - 模型采用Agent运行机制，通过"任务规划-执行-检查-反思"链式推理流程，自动生成包含冲稳保策略、院校专业推荐等完整报告[2] - "高考深度搜索"功能可解析复杂查询（如"江苏物理组584分+性格内向+求稳定工作"），通过需求拆解提供定制化回答范式[3] 模型训练机制 - 以通义千问为基座，通过多阶段高复杂度训练范式构建，融合自监督语义建模、监督式对齐调优、专家判别价值引导策略[4][5] - 指令微调阶段结构化数百名志愿规划师的决策过程，将上万条专家"推理链"转化为监督数据，并生成中间可验证结构降低幻觉率[7] - 采用人类偏好强化学习（RLHF）构建闭环优化机制，通过"模拟填报→专家反馈→策略评分"迭代模型，已完成数千份报告专家标注[7] 高考知识库建设 - 构建国内最大实时更新高考知识库，覆盖2900+高校、1600+本科专业，100%覆盖权威站点数据，包含分数线、课程体系等核心信息[8] - 通过OCR提取+多源交叉比对+人工抽检机制保障数据可信度，实时更新各省高考政策及解读，并整合就业信息、产业趋势等关联数据[9] - 知识库为模型提供就业前景评估支撑，算法负责人强调该场景具有信息密集、决策复杂特性，需专业信息处理能力[9]

高考志愿大模型发布 - 夸克发布国内首个高考志愿填报场景专用大模型，具备专家级决策能力，提供精准个性化服务[1] - 同步上线"高考深度搜索"、"志愿报告"、"智能选志愿"三大核心功能[1] - 模型以Agent方式运行，采用"任务规划-执行-检查-反思"链式推理流程，输出完整志愿报告[4] 功能实现机制 - "志愿报告"Agent基于考生成绩/兴趣/家庭背景/地域倾向制定个性化规划，包括定位成绩段/筛选专业/制定策略等[4] - 模型自动检查执行结果，识别逻辑冲突/数据缺漏/排序异常等问题，通过反思模块动态优化策略[4] - "高考深度搜索"可处理复杂查询，将需求拆解为定制化回答范式，提升回答专业性[5] 模型训练体系 - 以通义千问为基座，通过多阶段训练范式构建：自监督语义建模/监督式对齐调优/专家判别策略精化[7] - 结构化数百名志愿规划师的决策过程，提取上万条真实专家"推理链"转化为监督数据[9] - 采用人类偏好强化学习(RHLF)构建闭环优化机制，通过"模拟填报→专家反馈→策略评分"迭代模型[9] 知识库建设 - 构建国内最大实时更新高考知识库，覆盖2900多所高校/1600个本科专业，100%覆盖权威站点[11] - 通过OCR提取/多源比对/人工抽检确保数据权威性，实时更新各省高考政策及解读[12] - 整合院校分数线/专业设置/课程体系等核心信息，并纳入就业数据/产业趋势支撑决策[12]

高考志愿大模型发布 - 夸克发布国内首个高考志愿大模型，具备专家级决策能力，为考生提供精准、个性化的志愿填报服务 [1] - 同步上线"高考深度搜索"、"志愿报告"、"智能选志愿"三大核心功能 [1] 志愿报告功能 - 以Agent方式运行，提供个性化规划建议，涵盖冲稳保策略、志愿表、院校专业推荐等内容 [3] - 基于考生成绩、兴趣偏好、家庭背景和地域倾向等制定个性化任务规划 [3] - 采用"任务规划—执行—检查—反思"的链式推理流程，实现动态修正与智能迭代 [3] - 当考生倾向选择省内985院校时，模型会推荐适合的外省985高校 [3] 高考深度搜索功能 - 支持复杂查询，如"江苏物理组考生584分，性格内向，想找稳定工作" [4] - 将考生需求精细化拆解，每类需求对应定制化回答范式与要点 [4] 训练机制 - 以通义千问为基座，通过多阶段、高复杂度训练范式构建 [7] - 融合自监督语义建模、监督式对齐调优、专家判别价值引导的策略精化机制 [7] - 将数百名资深高考志愿规划师的沟通、决策过程结构化，提取上万条真实专家"推理链"转化为监督数据 [9] - 通过人类偏好强化学习（RLHF）精化策略层，构建闭环优化机制 [9] - 已完成数千份志愿报告的专家标注与打分，通过"人类挑刺+模型修正"方式持续优化 [9] 高考知识库 - 搭载国内最大的实时更新、结构严谨的高考知识库 [11] - 覆盖全国2900多所高校、近1600个本科专业，整合院校分数线、专业设置等核心教学信息 [11] - 对每个省份的高考政策及权威解读进行梳理、实时更新 [11] - 纳入高校毕业生就业相关信息、产业趋势规划、就业报告等数据 [11]

高考志愿大模型发布 - 公司发布国内首个为高考志愿填报场景开发的高考志愿大模型，具备专家级决策能力，能够为每位考生提供精准、个性化的志愿填报服务 [1] - 同步上线"高考深度搜索"、"志愿报告"、"智能选志愿"三大核心功能 [1] 模型运行机制 - 高考志愿大模型驱动的"志愿报告"以Agent方式运行，基于"任务规划—执行—检查—反思"的链式推理流程，自动输出涵盖冲稳保策略、志愿表、院校专业推荐等内容的完整报告 [4] - 每轮执行结果模型经过自动检查，会判断是否存在逻辑冲突、数据缺漏、排序异常等问题，并将结果反馈至"反思"模块，通过评估结果与需求的差异不断优化后续策略 [4] - 当考生倾向选择省内且要求985院校时，模型在执行任务后，面对省内985院校较少的情况，会尝试推荐适合的外省985高校 [4] 模型训练与优化 - 以通义千问为基座，基于领域数据优势，通过专项训练具备对复杂规则与用户需求的理解与推理能力 [4] - 通过一个多阶段、高复杂度的训练范式构建流程，融合了自监督语义建模、监督式对齐调优、由专家判别价值引导的策略精化机制 [4] - 在指令微调阶段，将数百名资深高考志愿规划师的沟通、决策过程进行结构化，提取出完整分析路径与语言风格 [5] - 通过将上万条真实专家"推理链"转化为高质量监督数据，深度学习人类专家的分析过程 [5] 模型性能提升 - 在复杂推理任务中生成了中间可验证结构，显著降低幻觉率、增强跨模态演绎能力，并实现分布外泛化鲁棒性 [5] - 通过基于人类偏好强化学习（RLHF）精化策略层，构建闭环优化机制，将"模拟填报 → 专家反馈 → 策略评分"引入到模型迭代过程中 [5] - 已完成对数千份志愿报告的专家标注与打分，通过"人类挑刺 + 模型修正"的方式，使模型输出在专业度与匹配度上持续逼近专家的真实判断标准 [5]