已经很热闹的“百模大战”，又有人下场了。
近日，猿辅导集团旗下飞象星球低调发布大模型场景内测视频。
有些不可思议的是，满打满算备案不过半个月，猿辅导直接用一支大模型场景内测视频，将其重新拉回了教育行业，一时引起广泛热议。
一部分人惊讶于猿辅导竟然还在发力教育赛道，更令人意想不到的是，在一支视频的背后，猿辅导还悄悄上了一个教育“全家桶”。
猿辅导，凭什么？
1.“一家搞AI的教育公司”
“就像没有人能在2017年Transformer架构论文发布时就笃定地认为这是未来，除了OpenAI。”杨元祖透露。直到GPT-4发布后，猿辅导敏锐意识到两代生成式大模型能力之间质的差异，转而开启自研之路。
资金的投入、企业管理层的重视永远是技术增长的最好土壤。早在2018年，猿辅导的AI技术团队，就在斯坦福问答数据集水平测试上战胜了谷歌。
而从猿辅导的业务形态来看，其在数据这AI三要素之一占据天然优势。比如K12时代积累下来的答题行为、题目搜索等数据；再比如飞象星球拥有的行业体量最大的高质量教育数据集（累计处理文本数据30TB、图文数据90TB、500万小时教学内容），本就是大模型时代中宝贵的企业禀赋。
更关键的是，就当下而言，除了文本、图片等内容领域有清晰方向外，生成式大模型仿佛是无用武之地的“屠龙之术”，并不是每一个企业或者机构都能找到可以发挥其价值的场景。
从这一点出发，猿辅导的确具备一定优势。它懂用户场景，具备C端家庭教育不同场景的服务经验，能够捕捉到教育场景下用户的多元需求；也懂家长心智，懂得数亿体量家长沟通累计下的刚性需求，在过去的爆品中有了明确的用户感知。
如今再看，猿辅导最开始的Slogan“用科技改变教育”，除了使命感之外，显得颇有预见性。在猿辅导看来，教育公司的出路，或许就是“不好好做技术的教育公司无法适应未来”。
而其交出的答卷，也展示着迥异的气质。猿辅导看云大模型本身并没有被摆到明面上，相反，从产品角度看，大模型的能力可能体现在某个功能、某个场景、某个环节，甚至是服务的过程中。
除了被曝光的飞象星球场景测试视频外，猿辅导看云大模型还在旗下海豚AI学、斑马App、猿辅导素养课、小猿学练机等教育类软硬件产品上，纷纷开启了落地测试。
2.“大模型是技术，不是产品”
在寻找大模型技术应用场景这件事上，大家都是在“摸着石头过河”，生怕被落下身位，反而闹出了很多笑话，乱象与热潮并存。但在大模型的落地应用方面，后发优势或许更重要。
一方面，猿辅导本身的产品和场景就与AI强挂钩。除了前文提到过的C端家庭教育用户场景和用户需求的广泛触达与积累外，猿题库、小猿口算及小猿搜题等“老三件”核心场景就是AI识别批改，产品主流程都基于AI技术；此后的新产品如斑马App、海豚AI学，核心能力也都是AI赋予。
另一方面，则是猿辅导对大模型的态度。在猿辅导内部看来，自研的猿辅导看云大模型并不是一款产品，而是技术底座。杨元祖曾公开表示：“大模型对我们来讲是‘技术’，不是‘产品’，它应该在产品中发挥价值。”
这意味着，对于猿辅导而言，大模型的落地不是拿锤子找钉子，而是根据场景找办法。这使得猿辅导从来不需要纠结是否AINative，它需要的是在面对教育不同场景问题时，AI技术能够给出解法。
这本来就是猿辅导的拿手好戏。生成式AI提供了更为丰富的“工具集”，反而解放了猿辅导的商业想象力，它可以重新思考，现有教育解决方案还有什么样的提升空间。而猿辅导看云大模型在产品矩阵的落地实践，从“全家桶曝光”的情况来看，似乎可以看到为行业解决教育关键问题的可行范式。
第一，它可以是真正意义上的AI教学助手。
披露的内测视频展示了飞象星球的“大模型作业批改”能力。对比几年前流行的拍照批改作业，其差异性在于，今天的大模型不是一键给出对错，而是通过对话的方式引导学生思考、解决问题。
得益于飞象星球本身庞大又高质量的教育数据和知识图谱的约束监督，目前飞象星球大模型已经可以实现对主观题的批改、生成每个学生的“个人知识图谱”。对于学生而言，大模型技术支撑下的系统，能够基于每个学生过往学情数据生成个性化的作业反馈，让每一个学生获得个性化的学习指导。
根据飞象星球披露，目前，有关“作业设计”、“课后服务”、“课堂讲评”等多个AI功能已经进入到全国183个地区的学校中。在全国20余个省份、180个区县、3000多所学校都有飞象星球的产品，覆盖200多万学生。未来，大模型支持的AI功能将进一步在校园落地。
第二，它可以是实时答疑的AI学习伙伴。
海豚AI学其实业内并不陌生，2021年底成立，以互动动画视频为载体，一度被视为教育软件在交互形态上的创新者。在去年年底，海豚AI学行业首创“苏格拉底启发式AI答疑”功能。在猿辅导看云大模型后，海豚AI学已实现一人一套学习方案。
“苏格拉底启发式AI答疑”作为AI大模型最先落地的功能，在答疑过程中，AI“小白”不会立即告诉用户答案，而是通过对话，找到孩子的知识盲区，一步步引导孩子主动思考和总结，从而明白知识点是怎么来的。
比如用户提问“0.999无限循环和1哪个大”？这是一个根据是否为标准实数系有不同答案的难题。在中小学阶段的场景下，“小白”会先询问用户对无限循环概念的理解，再将常见的分数“1/3”转化为小数，并引导提问者思考：由于1/3转换为小数是0.333无限循环，都乘以三后即可得出结论，两个数字一样大。通过循序渐进式地引导，逐步启发孩子思考并找到答案。
值得注意的是，大模型的自然语言对话能力，让这种教育方式不再是冰冷的机器感，而是真人的温暖。
第三，它也可以是实时交互的阅读工具。
斑马App本身就是猿辅导基于AI语音识别等能力的产品实践，而在大模型加持下各个产品功能又有了充分升级。
再比如“阅读理解”AI功能，可以实时分析用户回答并提供定制化反馈与引导，而且就算是故事续写或者文本创作类题目，其也能通过大模型能力进行即时分析判断。
第四，它更可以是因材施教的个人助教。
在猿辅导素养课中，AI对于教育痛点的改变，更微观且具象。
比如语言学习方面，能听能看不能说的“哑巴”状态是常态，发音准确问题是难题。而猿辅导素养课通过AI技术，可以精确识别并纠正学生的发音问题，实现个性化纠音；再如英语口语模考，在猿辅导素养课中，不再是对空气说话，而是可以与AI考官1对1问答的模拟现实场景。
而作文辅导等更“主观”的场景，猿辅导素养课从两方面入手，一方面是大模型加持下的作文批改功能升级，可以从字词错误、疑似病句、修辞描写等方面出发，给出“诊断”，又能从语言流畅、内容充实、行文规范等维度分析作文给出点评和建议。另一方面，是猿辅导素养课准备推出AI作文通，以1对1对话的形式，提供写作思路启发和写作技法指导。
值得一提的是，猿辅导也在探索教育领域端侧AI的可能性。墨水屏场景下的小猿学练机，实现了AI互动阅读，在配备海量正版图书的基础上，以数字人IP“小猿”完成AI伴读，以语音交互的方式帮助用户理解故事、表达故事。而其AI拍批语文作文功能则可以模拟教师评阅，自动生成评分和评语，有效指导学生写作。
3.教育被重塑的确定性
大模型是教育行业最能确定的变量。
一个行业共识是，教育是生成式AI最大落地场景之一。这点在猿辅导展示的“全家桶”中，已经有了更为切实的佐证——哪怕只是当前刚刚起步的大模型能力，都已经能为行业带来巨大的变化。
其背后的原因在于场景的确定性。任何一个大模型应用都存在难题，比如需要海量算力资源支撑，比如炼制大模型的费用高昂，比如无法避免的机器幻觉可能会造成伦理问题……如此种种，其实都不是大模型落地最困难的部分。
真正阻碍让AI落地、让AI走入的核心难点在于，如何找到一个对用户有价值且大模型可以实现的场景。
教育，显然是一个需求明确的场景。而猿辅导，又对教育有着用户与应用双端的深度沉淀，一手握着场景需要，一手握着刚性需求。
从这一点看，猿辅导选择垂直大模型的路径显然经过深思熟虑。对比通用大模型的“全能”，手握数据与场景优势的猿辅导，以垂直教育大模型的方式，借助软硬双端的全家桶落地，展示出了AI时代下教育行业必然会出现的三个趋势：
人人都能够体验到探究式引导学习，而不是传统被动式教学模式；
人人都拥有专属“AI老师/助教/伴学”，陪伴式学习和成长不再是特权；
人人都能拥有个人学习数据库，开启真正的个性化学习时代。
当然，无论大模型带来的是新玩家的颠覆还是老玩家的重生，都应该欣喜的是，教育行业有了方向更为明确的新出路。