AI+教育：全国首个“AI张雪峰”诞生，北大创业团队用 AI 重塑教育咨询行业
AI+教育赛道，一直是资本关注的重点。根据硅谷科技评论(svtr.ai)数据库，在近一年时间全球有20多家初创AI教育公司得到投资机构的支持，主要集中在语言学习、儿童阅读、考试培训等多个细分领域，包括OpenAI支持的英语学习软件Speak。此外多灵国也在AI的加持下，股价节节上涨。
高考对于每一位中国人来说都是抹不去的记忆，而高考志愿填报更是一分值千金，甚至是决定人生的选择。2023全国高考报名人数约1291万，高考志愿填报市场规模至少10亿元。
在国内，AI+教育赛道，有一个非同寻常的机会，那就是高考志愿填报咨询。如今大火的高考志愿填报规划师已被大模型“降维打击”，我们最近在该领域接触的北大创业团队，其对项目的激情和快速迭代能力给我们留下很深的印象。这家公司是高考纸鸢，纸鸢一词寓意着美好，与“志愿”谐音，高考纸鸢象征着能够引领考生走向美好未来的高考志愿。
一款名为“高考纸鸢”的AIGC应用正在高考相关社群广泛传播。这款AI应用依托丰富的教育行业大数据和领先的AI Agent技术，可为用户提供高考志愿填报咨询和高考相关信息查询服务。
简单来说，它是一个AI驱动的虚拟名师，模拟了像知名教育专家张雪峰老师这样的角色，使用户能够向这位AI老师咨询包括学校选择、专业选择、就业前景、专业推荐、毕业薪资，新高考科目选择及分数线查询等多方面的问题。
下面，我们来一起体验下这款神奇的应用：首先，先来问一个非常“棘手”的问题：
问题：西安电子科技大学和电子科技大学的计算机专业哪个好？
OpenAI-GPT4的回答：
高考纸鸢的回答：
从上可以看到，高考纸鸢的回答略胜一筹，展示了一种基于数据和事实的分析方法，而GPT4的回答则显得有些泛泛而谈。
高考纸鸢通过引用具体的数据和专业的深度分析，为用户提供了一个更为具体和实用的参考。
我们再问一个有难度的问题：
问题：江苏考生，选科为物化生，总分650，推荐报考什么学校啊？
由于GPT4无法准确回答这个问题（大家可以试试），这里只展示高考纸鸢的回答。总体回答：
补充信息1：
补充信息2：
补充信息3：
可以看到，高考纸鸢背后似乎有着海量的高考数据库。对于江苏考生选科为物化生，总分650的情况，它以用户的分数和各校录取分数线为依据，提供了一系列的报考建议。
此外，高考纸鸢在推荐专业前会收集用户的家庭经济情况信息与意向职业等信息，从而“因材施教”。若用户填写的是低收入家庭，又期望未来能找一份高薪型工作，那么会向用户推荐“计算机/电子”这类 高薪工科专业。这种做法不仅考虑了考生的分数，还兼顾了考生的个人兴趣、家庭经济状况以及未来职业规划，体现了个性化教育的理念。
这款神奇的AIGC应用虽然出自一家名不见转的创业公司，但团队实力却不容小觑。
一、创业故事
据硅谷科技评论（svtr.ai）了解，高考纸鸢背后的这家AI公司是由两位北大硕士联合创办。
CEO毕业于电子与通信工程专业，曾任职于百度深度学习研究院、腾讯、AMD等知名企业，专注于大语言模型的推理优化工作。
CTO毕业于集成电路专业，曾服务于商汤科技、字节跳动、美团等国内领军企业，负责公司核心AI业务如搜索、广告推广等领域，并成功将大模型技术应用于传统业务之中。
由于创始人曾在“高考志愿填报”上吃过亏，自学生时期他就主动发起过多次公益性质的志愿填报咨询服务。
因为一件发生在2023年高考志愿填报期间的事，令他更加坚定了创业的想法。
那一年，他的一位家庭成员担心他太年轻经验不足，最终在机构的宣传下（好专业+低分报好大学+不滑档），选择花费三万元为孩子填报志愿。最终，孩子既没能“低分报好大学”，又选择了一个就业极为困难的专业，如今十分懊悔。这一事件激发了他对现有志愿填报服务的深刻反思。
随着ChatGPT的推出，他灵感迸发，决定利用AI Agent技术提供专业的志愿填报咨询服务，并因此研发出高考纸鸢这款专注于高考志愿填报领域的AIGC应用。
二、行业现状
2023全国高考报名人数约1291万，市场付费规模至少10亿元。由于新高考的全国普及，高一学生及家长也开始寻求专业的咨询服务。若将高中人数全部记入，则是至少拥有3000万人的超级市场。
由于高报师的专业水平参差不齐、服务时间的紧迫性（通常为短短三天）以及政策的地域性差异等因素，该行业的公司发展虽如“星星之火”，但未能形成“燎原之势”。
强烈的市场需求：在高考招生改革的背景下，志愿填报的复杂性显著增加，导致约88.1%的考生及家长倾向于寻求专业的志 愿填报服务。
就业是首要考虑：与过去盲目追求名牌大学不同，现在更多人将就业前景和个人发展作为选择高校的重要因素。在这一背景下，张雪峰等名师受到了广泛关注。
客单价和毛利高：一次咨询收费可达数万元，部分服务的毛利率甚至可达89.34%。
咨询师鱼龙混杂：目前市场上许多所谓“高考规划咨询师”往往是临时招聘人员，可能只接受了几天的培训就开始提供咨询服务，有些甚至没上过大学。
谈起高考志愿填报市场的现状，高考纸鸢的创始人这样认为：
此外，高考纸鸢依托独家就业数据库，维度已经细化到“学校-专业”级别。
这种由大模型带来的先进生产力，既能降低该行业的人力成本，又能降低公司运营成本，有望令开展全国线下门店这一商业计划走进现实。
三、核心优势
随着人工智能技术的不断进步，大模型如ChatGPT在处理日常对话方面展现出了一定的能力，但在专业领域的咨询上仍存在明显局限。其中，数据获取的挑战成为了一个重要的瓶颈。特别是在高考这一高度专业化和数据密集型的领域，如何提供准确的信息和建议是一个较大的难题。
在项目一启动，高考纸鸢团队就投入大量人力财力，广泛收集了各省的招生计划、专业分数线、就业情况，专业及学校实力等关键数据。此外，团队还巧妙地利用Whisper模型将网络上众多“高考名师”的直播内容转换成文字，为模型提供了宝贵的微调数据。
正如开头所展示的，高考纸鸢是一个与ChatGPT相似的多轮对话产品。当用户提出高考相关的咨询问题时，它会抛出自己的见解。从技术角度看，它的运行方式大致如下：
基于LangChain开源框架定制开发。
支持自训练ChatGLM-6B、GPT3.5、智谱清言GLM-3-Turbo、月之暗面moonshot-v1-8k等大模型 。将高考相关数据的提取封装在Tools中。
收到用户的提问后，Main Agent将问题拆分为多个步骤。
School Agent负责读取并整理学校维度的数据，包含是否为985/211/双一流、软科/校友会中国大学排名、所在城市及排名，硕士点博士点数量等信息。
Major Agent负责读取并整理专业维度的数据，包含软科专业排名、教育部学科评估、国家级特色专业，省级特色专业等信息。
Employment Agent负责读取并整理升学就业维度的数据，包含学校整体就业情况、历届优秀毕业生就业单位、升学学校，毕业薪资等信息。
Network Agent判断问题是否需要联网查询，从互联网中拉取相关的资讯。
经过反复的Thought（LLM的思考过程和决定）、Action（要采取的行动以及要给它的输入）、Observation（执行Action后预计的 输出结果）将最终结果送入Check Agent整理，确保内容的真实与严谨。
将最终回答汇总返回。
四、未来规划
根据硅谷科技评论（svtr.ai）与公司创始人的交流，高考纸鸢未来将从提供即时、便捷的线上“轻”咨询服务，过渡到开设实体门店，提供更为深入和全面的“重”咨询服务，以满足用户日益增长的个性化需求。此外，公司还正积极计划将高考纸鸢推向B端市场，与现有高考志愿填报机构和独立高报师合作，共同提供高质量的咨询服务。这一举措将进一步拓宽高考纸鸢的应用场景，提升其在高考咨询领域的竞争力。值得一提的是，该公司还计划从高考业务拓展到考研和出国业务，打造一条完整的教育咨询业务链，以满足不同年龄段和不同需求层次的消费者。
目前，高考纸鸢已推出网页测试版，用户可以通过http://chatgaokao.cc链接免费体验产品。
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