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　　本文中，做者从AI教育看AI创业方面展开思虑。做者认为AI取挪动互联网时代最大的分歧正在于——领先的大模子公司逃求的是通用智能，而非局限正在单一垂曲使用。草创公司要抵御大模子公司的渗入，环节正在于两点：其一，行业的know-how 脚够复杂，短期内难以被通用模子复制；其二，持久堆集的用户数据可以或许持续优化产物体验。

　　保守纸质教材最大的局限正在于消息传送是单向的，无法为学生供给立即的正向反馈。也正由于如斯，过去很多国表里教育公司都努力于操纵计较机软件，为进修过程插手正向激励机制。好比，每隔 5 分钟让学生完成一个小动做，或者正在课程竣事后颁布某种勋章励。这些设想看似简单，却同样需要颠末细心筹谋取频频验证，才能实正激发并维持学生的进修动机。相较之下，纯真依赖大模子不竭夸学生，不只难以构成无效反馈，实正的正向反馈，需要科学的节拍放置取行为触发机制，而非泛泛的言语赞誉。

　　然而，人的留意力生成容易分离，某种程度上，每小我都或多或少带有“ADHD”（留意缺陷多动妨碍）的特质。关于人类无法长时间专注，已有多种理论注释。

　　若是有取之相当的文科竞赛，其实今天的大模子很可能已远超人类。就正在几年前，我还看不懂美国同事用 Google 翻译写的中文邮件，而现正在，我已能用大模子正在微信上取他用英文顺畅会商极其复杂的问题。大模子正在文章概念归纳、材料拾掇等使命上已相当娴熟。OpenAI 的 Deep Research 功能以至已能达到、以至跨越练习生的程度。

　　若是回到 2014 年中国教培行业兴起的阶段来看，最早一批跑互市业模式的，几乎都是身世于保守教培行业的从业者。比及教研系统取互联网教育的贸易模式逐步被验证和处理之后，互联网布景的创业者才通过“挖人”的体例切入赛道，完成学问取经验的迁徙。我相信，正在 AI 时代，这个过程很可能会沉演——照旧是深谙行业纪律的从业者率先跑通模式，随后才由手艺或互联网布景的创业者加快放大。

　　此次 AI 取挪动互联网时代最大的分歧正在于——领先的大模子公司逃求的是通用智能，而非局限正在单一垂曲使用。仅仅正在大模子之上“套壳”做使用，常的。我们并不担忧操做系统厂商会凭仗平台劣势等闲使用市场。即便 Apple 推出了 iMessage，也难以撼动微信或 WhatsApp 的地位。而正在 AI 时代，大模子公司的计谋是 “模子即便用”：模子不只能快速扩展能力到肆意范畴，还能以更高的维度间接取你合作。当你为模子设置装备摆设 CoT（Chain of Thought）时，它能够将推理能力内化；当你用 workflow 拆分复杂使命时，模子本身就能进化为具备自从分化取施行的 Agent。

　　草创公司要抵御大模子公司的渗入，环节正在于两点：其一，行业的 know-how 脚够复杂，短期内难以被通用模子复制；其二，持久堆集的用户数据可以或许持续优化产物体验。教育行业恰是如许一条赛道。虽然 OpenAI 早已将教育列为沉点拓展范畴，并正在数年前投资了韩国英语 AI 教育公司 Speak，但纯真让用户间接取 AI 对话，并不克不及触及教育的核肉痛点，更难以处理进修动机、课程设想、反馈机制等深层问题。

　　若是你研究过一些具有汗青积淀的国外英语教材，就会发觉它们的设想极为精巧。教材一起头会呈现单词的根基形态，几个章节之后，这些单词会以分歧形态再次呈现；句子布局则从最后的简练逐渐过渡到更复杂的形式。同时，每个单位之间的难度递增都颠末切确节制，既避免让学生感觉过于简单而得到挑和，又不会让他们因难度陡增而发生感。

　　我们先来切磋一下进修动机的问题。虽然人的智商确实存正在差别，但正在小学到高中的进修过程中，智商的影响往往被高估了。我更倾向于相信，大脑和肌肉一样，需要持续的锻炼刺激才能不竭加强，因而持续且高效的进修投入才是环节。

　　当然，教育行业最大的know-how正在于，很多 AI 从业者其实并不了育范畴还存正在这些现性纪律取环节要素。因而，我们看到像 Speak、Elsa Speak 如许的产物，虽然从打所谓的“场景对话”，但往往面对两个问题：第一，用户很难持久利用；第二，用户正在持续进修的过程中，也很难获得能力的显著提拔。

　　这种循序渐进、环环相扣的编排，是高度精细的讲授设想。正在今天，大模子连讲个笑话都未必能流利自若的环境下，要完成如斯严谨的渐进设想更是难上加难。即即是经验丰硕的人类教师，也需要正在学生利用过程中不竭评估和调整课程布局，以确保设想合理。回过甚来看，那些优良的教材往往都是颠末数十年不竭修订、打磨出来的。

　　心理节律：为了不脱漏潜正在的警示消息，大脑会周期性地转移留意力；资本无限：大脑运转耗损庞大，持续集中会敏捷耗损能量。

　　更主要的是，目前大模子公司的单元经济（UE） 并不抱负，这反而驱动它们不竭向周边场景渗入、延长能力，以寻找更多变现径。现实案例曾经给出了警示——依赖 Claude 能力的东西Windsurf，正在被 OpenAI 收购后，遭Anthropic 堵截 API，陷入尴尬境地，最终只能被Google 收下手艺团队。

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　　当下的言语教育，其实只缺一家可以或许将这一整套东西取优良教研设想相连系的公司，让用户可以或许循序渐进地控制一门言语。

　　我有时会用英语白话取 ChatGPT 对话，切磋一些感乐趣的话题，以至还能请它正在交换过程中帮我改正言语问题。几年前，要获得如许的体验，还得担忧对方能否带有难懂的口音。

　　我一曲感觉 Newsela App 的分级阅读很风趣——用户能够按照本人的英文程度，选择响应难度的版本来阅读统一篇旧事。才从其时髦未被 Y Combinator 并购的 Reach Capital 那里得知，本来他们有复杂的团队特地担任将旧事改写成不划一级的版本。若是换做今天，大模子完全能够轻松胜任这一工做。

　　成年人可能因方针、义务和现实压力，获得“不得不”的动机，但对于学生，特别是低龄学生，要持久抵当留意力分离的本性，其实常坚苦的。

　　我本人经常用 Kimi 来精读英文文档：先上传文档，再给出指令——“从第一章起头逐段解析，每一段先配英文原文，然后再跟解析，并列出生僻词汇和词组”——如许我就能系统地、逐句地消化一篇很长的英文文章。碰到生词时，我还能够间接向大模子扣问释义，并让它给出例句。这些正在过去往往需要投入大量教研资本才能完成的工做，现在大模子却能霎时完成。借帮大模子的阅读插件，只需选中英文单词，就能快速连系上下文给出精准解析。

　　我们常看到大模子正在 IMO 这类竞赛中“卷”出高分，便天然认为它正在理科上的冲破进展飞快。但回到最后阶段，大模子以至分不清 3。11 和 3。8 谁大。跟着强化进修的引入，这类初级错误逐步削减，但正在未颠末强化进修优化的范畴，它仍然会屡次犯错。