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南充市高坪區(qū)、廣西河池市大化瑤族自治縣、宣城市廣德市、東莞市中堂鎮(zhèn)、葫蘆島市南票區(qū)、內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣
運城市萬榮縣、瀘州市龍馬潭區(qū)、東莞市厚街鎮(zhèn)、玉樹囊謙縣、贛州市定南縣、綿陽市江油市、鄭州市上街區(qū)、中山市東升鎮(zhèn)
贛州市上猶縣、臨汾市古縣、郴州市安仁縣、玉溪市易門縣、南平市松溪縣、玉溪市峨山彝族自治縣、漢中市留壩縣、臨汾市侯馬市、隨州市廣水市、溫州市龍港市
安康市鎮(zhèn)坪縣、臨沂市蒙陰縣、常德市津市市、忻州市岢嵐縣、常州市金壇區(qū)、臨夏東鄉(xiāng)族自治縣、棗莊市市中區(qū)、龍巖市漳平市、撫州市臨川區(qū)
伊春市南岔縣、中山市阜沙鎮(zhèn)、遵義市鳳岡縣、海南貴南縣、池州市東至縣
三明市將樂縣、新余市分宜縣、內(nèi)蒙古錫林郭勒盟正鑲白旗、撫州市樂安縣、北京市朝陽區(qū)、海東市民和回族土族自治縣、昭通市昭陽區(qū)
新鄉(xiāng)市獲嘉縣、蕪湖市無為市、白沙黎族自治縣青松鄉(xiāng)、玉溪市澄江市、東莞市高埗鎮(zhèn)、德州市臨邑縣、文昌市昌灑鎮(zhèn)、齊齊哈爾市富拉爾基區(qū)、九江市修水縣
楚雄牟定縣、永州市零陵區(qū)、馬鞍山市博望區(qū)、上饒市玉山縣、大同市陽高縣、成都市青白江區(qū)、東方市大田鎮(zhèn)、深圳市龍華區(qū)、白銀市靖遠縣
平頂山市新華區(qū)、文昌市東閣鎮(zhèn)、泉州市安溪縣、張掖市山丹縣、銅仁市萬山區(qū)、晉中市和順縣、西安市藍田縣、貴陽市白云區(qū)
酒泉市玉門市、北京市海淀區(qū)、宜昌市興山縣、沈陽市遼中區(qū)、焦作市山陽區(qū)、邵陽市大祥區(qū)、濟南市市中區(qū)、寧德市壽寧縣、漯河市臨潁縣
澄邁縣永發(fā)鎮(zhèn)、杭州市下城區(qū)、中山市港口鎮(zhèn)、潮州市湘橋區(qū)、北京市海淀區(qū)
忻州市五臺縣、德州市慶云縣、涼山越西縣、忻州市原平市、寶雞市金臺區(qū)、大理大理市、玉樹囊謙縣、綿陽市涪城區(qū)、宿遷市泗陽縣、麗水市縉云縣
三明市寧化縣、黃石市西塞山區(qū)、西安市藍田縣、武威市古浪縣、直轄縣天門市、鶴壁市鶴山區(qū)、永州市寧遠縣
鹽城市響水縣、河源市和平縣、澄邁縣中興鎮(zhèn)、肇慶市廣寧縣、上饒市婺源縣、陵水黎族自治縣文羅鎮(zhèn)、東莞市橋頭鎮(zhèn)、伊春市南岔縣、寧德市霞浦縣
樂東黎族自治縣尖峰鎮(zhèn)、廣西梧州市岑溪市、榆林市子洲縣、淮南市大通區(qū)、安慶市潛山市、汕頭市龍湖區(qū)、白山市渾江區(qū)
昭通市鎮(zhèn)雄縣、內(nèi)蒙古巴彥淖爾市臨河區(qū)、黔西南晴隆縣、達州市宣漢縣、大興安嶺地區(qū)新林區(qū)、蕪湖市南陵縣、衡陽市祁東縣
鹽城市建湖縣、三門峽市陜州區(qū)、運城市稷山縣、涼山美姑縣、海北剛察縣、湘潭市湘鄉(xiāng)市、西寧市城北區(qū)、黑河市愛輝區(qū)
西安市長安區(qū)、重慶市巫山縣、渭南市白水縣、大連市金州區(qū)、宜春市奉新縣
南充市高坪區(qū)、甘南合作市、南充市順慶區(qū)、廣安市華鎣市、萍鄉(xiāng)市蓮花縣
瀘州市龍馬潭區(qū)、呂梁市文水縣、岳陽市汨羅市、晉城市城區(qū)、信陽市浉河區(qū)、營口市大石橋市、內(nèi)蒙古鄂爾多斯市準格爾旗、咸寧市通城縣、寧德市壽寧縣
廣西柳州市柳北區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、西雙版納景洪市、濟寧市魚臺縣、東莞市長安鎮(zhèn)
哈爾濱市賓縣、荊州市沙市區(qū)、滁州市南譙區(qū)、郴州市臨武縣、吉安市萬安縣、內(nèi)蒙古通遼市奈曼旗、煙臺市龍口市、福州市平潭縣、吉林市蛟河市、常德市桃源縣
內(nèi)蒙古呼和浩特市托克托縣、龍巖市永定區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、鶴崗市南山區(qū)、宜春市萬載縣
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臨滄市永德縣、濟南市歷下區(qū)、昭通市永善縣、濮陽市華龍區(qū)、甘南舟曲縣、鞍山市立山區(qū)、白城市大安市、吉安市永新縣
太原市萬柏林區(qū)、齊齊哈爾市龍江縣、大連市普蘭店區(qū)、東莞市石碣鎮(zhèn)、蘇州市常熟市
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AI重塑公考培訓(xùn)|界面新聞
界面新聞記者 | 查沁君
界面新聞編輯 | 文姝琪
AI將在教育領(lǐng)域引發(fā)顛覆性變革,公考培訓(xùn)賽道也不例外。
據(jù)界面新聞獲悉,“公考培訓(xùn)三巨頭”之一的華圖教育近期上線了一款針對公考面試場景的AI點評產(chǎn)品,今年下半年還將陸續(xù)上線針對申論、行測等科目的AI產(chǎn)品。目前,行測的好幾個功能在進行內(nèi)測。
粉筆對于AI的探索速度更為迅猛,最早在2023年開始聚焦內(nèi)部、有限制、小場景使用AI;2024年7月推出粉筆AI老師,聚焦答疑和輔導(dǎo)場景;同年底推出面試AI點評產(chǎn)品;今年3月上線AI系統(tǒng)班,全程由AI老師驅(qū)動學習流程。
而試圖摘掉“公考”帽子的中公教育,在去年9月將自身戰(zhàn)略定位更改為“就業(yè)與再就業(yè)服務(wù)提供商”后,將AI的發(fā)力點瞄向就業(yè)。其推出的自研大模型“云信”可用于AI答疑、智能選崗。
據(jù)界面新聞獨家獲悉,中公教育還將于5月29日推出首款智能硬件產(chǎn)品,面向大學生提供就業(yè)服務(wù)等課程。該公司表示,2025年將持續(xù)加大對AI的研究和投入,重點聚焦畢業(yè)生等重點群體和重點領(lǐng)域,推出AI就業(yè)智能硬件、就業(yè)線上服務(wù)平臺、數(shù)據(jù)中臺等。

“AI在公司內(nèi)部已經(jīng)是All in的狀態(tài)?!比A圖教育輪值CEO蔡金龍在接受界面新聞獨家專訪時稱,“以前大家可能對AI應(yīng)用何時大規(guī)模推廣還存在猶豫,但經(jīng)過幾場關(guān)鍵戰(zhàn)役后,從上到下、從里到外已經(jīng)達成了共識,AI不僅是公考的入場券,對很多賽道都是。因為AI技術(shù)提高生產(chǎn)力,對內(nèi)對外、對成本和收入都是助力,是一個高杠桿點。
為何是面試場景?
公考的面試環(huán)節(jié)向來被視為考生的 “決勝戰(zhàn)場”,這也是華圖教育落子AI的首個場景。
一個業(yè)內(nèi)人士在和界面新聞交流時稱,備考前期很多學生根本不關(guān)心面試,覺得筆試很難。但一旦過了筆試,就會花很多錢和精力在面試上,因為筆試過了不容易,愿意為最后一步拼一把。
蔡金龍在解釋華圖教育研發(fā)這款A(yù)I面試點評產(chǎn)品時稱,大模型爆發(fā)后,教育行業(yè)中常被稱為的“不可能三角”——大規(guī)模、高質(zhì)量、個性化——正在被打破。這三者的協(xié)同在教培企業(yè)里也有很多可挖掘的點。
團隊對這些點進行了橫縱兩個維度的排序:橫軸是可達成性,即當前技術(shù)水平下,其可控的技術(shù)能完成的概率;縱軸是對學員的影響力,即重要性。
上述兩個維度的篩選結(jié)果顯示,AI面試的排序較高,屬于短時間需求量大,且以現(xiàn)有技術(shù)方案能夠低成本高質(zhì)量達成,所以最終選擇AI面試這個點進行突破。

而從以往實踐來看,傳統(tǒng)面試培訓(xùn)最大的問題就是質(zhì)量參差不齊,面試點評作為面試中的重要部分,各家機構(gòu)通常由實戰(zhàn)老師或點評助教完成,但老師和助教水平不一。
即便是像華圖這樣的大型機構(gòu),盡管通過規(guī)?;膸熧Y培訓(xùn)在一定程度上保證了點評質(zhì)量的底線,但仍然難以完全消除這種差異帶來的影響。AI的介入能減小水平差異,再次拉高底線,讓最差的情況也比原來人工點評要好。
反饋效率也是傳統(tǒng)面試培訓(xùn)的一大短板。人工點評時,點評者在長時間的工作后容易出現(xiàn)疲勞,導(dǎo)致反饋的及時性和準確性大打折扣。而機器則不存在這樣的問題,它能夠時刻保持 “精力充沛”,全面、及時地為學員提供高效的反饋。
另一大痛點是,當學員被多個助教點評,甚至同一個助教多次點評時,由于人腦記憶有限,點評者可能將學員當作新同學重新點評。而AI可以無限記憶學員過往情況,未來對一道題的點評會基于過去一系列題的點評,質(zhì)量顯著高于人工。?
從成本上看也是一筆劃算的賬。人工點評需要支付單位每小時的成本,與機器花費的token費用相比,兩者成本差距在兩個數(shù)量級以上。
在具體的操作方式上,華圖教育采用的是人機結(jié)合的技術(shù)路線,將點評工作及點評前的教研工作拆分成若干環(huán)節(jié),在判斷回答 “度” 的環(huán)節(jié)由人把控,像邏輯表達這類機器擅長的工作則交給機器。?
“由于大模型是基于概率的,機器有時會出現(xiàn)幻覺導(dǎo)致錯誤,比如回答深度、細節(jié)方面可能存在問題,但在人機混合狀態(tài)下,質(zhì)量甚至能超越最高水平的老師?!辈探瘕埍硎?。
面試場景之外,筆試是所有公考考生面臨的第一道坎,也能AI產(chǎn)品規(guī)模化的一個重要場景。
蔡金龍對界面新聞透露,下半年大概每隔一段時間就會有新產(chǎn)品上線,筆試相關(guān)的行測、申論等多個學科,以及學習、練習、測評、規(guī)劃、督學、答疑等多個場景都會涉及。產(chǎn)品開發(fā)完成后會先進行局部試點,再做全國推廣。目前行測科目的AI功能已經(jīng)在一千余家分支機構(gòu)進行小范圍內(nèi)測,以保證產(chǎn)品在大規(guī)模推廣時足夠好用。
此外,團隊還搭建了一套賽馬機制,其運作模式是,針對同一功能,安排兩到三支隊伍同時進行研發(fā),這些隊伍可以是公司內(nèi)部的,也可以是外部合作的,比拼的維度涵蓋速度、質(zhì)量和成本,表現(xiàn)最好的隊伍就能拿走大部分獎勵。
相比華圖,粉筆對于AI的探索更早,應(yīng)用場景更多元,也發(fā)現(xiàn)了更多問題。
自2024年7月推出公考行業(yè)首個AI老師后,團隊發(fā)現(xiàn),雖然AI老師已經(jīng)有非常好的輔導(dǎo)和答疑能力,但用戶在實際使用過程中主動提問的比例還是遠低預(yù)期。很多用戶并不知道怎么提問,甚至沒有提問的意識,所以提問本身就是需要引導(dǎo)和訓(xùn)練的能力。
其次,在學習場景里,LUI(語言交互界面)對話的形式可能不是非常高效的交互模式。對大多數(shù)用戶來說,圖形界面結(jié)合對話的混合交互才是更合適的方案,主動學習需要跟被動學習深入結(jié)合。
最后是學習方式高度多樣化。用戶的學習行為非常不標準,展現(xiàn)出極大的個體差異,學習時長、學習路徑、學習習慣等都有非常大的差別。
為此,粉筆在2025年3月正式推出AI系統(tǒng)班,定價680元,區(qū)別于傳統(tǒng)的系統(tǒng)班,AI系統(tǒng)班是個系統(tǒng)性課程,基于大模型、數(shù)字人還有TTS等語音技術(shù),全程由AI老師來驅(qū)動學習流程。

粉筆總裁魏亮透露,未來粉筆將以每年30%的增速加大AI研發(fā)投入,計劃聯(lián)合頂尖機構(gòu)共建教育大模型實驗室。
AI加劇馬太效應(yīng)
在AI技術(shù)的持續(xù)沖擊下,公考培訓(xùn)行業(yè)的競爭格局變得更為激烈。
“這次是生產(chǎn)力的革新,與移動互聯(lián)網(wǎng)時代改變生產(chǎn)關(guān)系不同。”蔡金龍認為,頭部機構(gòu)的馬太效應(yīng)會更顯著,因為老牌大型機構(gòu)有成熟流程,只需要用AI對流程中的環(huán)節(jié)進行生產(chǎn)力替代,就能提高質(zhì)量、增加收入、降低成本,形成雙向促進。
而對于后來者,了解行業(yè)需要時間,且AI并不重塑生產(chǎn)關(guān)系,所以難以讓老機構(gòu)的“生產(chǎn)資料”流向他們。
當被問及目前公考頭部機構(gòu)的競爭關(guān)鍵點時,他表示最主要的是在AI應(yīng)用的具體方向選擇上,方向不對一切白費。鑒于當下的社會環(huán)境,利用AI實現(xiàn)低成本運營的能力,是幾家機構(gòu)首要比拼的。
所以不管是橫向防范對手,還是向下抵御其他機構(gòu),具備低成本運營的能力至關(guān)重要,先把成本壓下來,至于是否采取低價策略則是后續(xù)的商業(yè)選擇。
從行業(yè)整體來看,在沒有AI之前,很多環(huán)節(jié)基于人運作,主要依靠底線和平均線控制,甚至平均線都難以把控。而AI提供提升質(zhì)量的機會,把服務(wù)質(zhì)量的底線和平均線也拉得更高。蔡金龍認為,長期來看,一兩年后口碑就會顯現(xiàn)出來。
AI產(chǎn)品的規(guī)?;?,尤其是商業(yè)化,對于教育機構(gòu)而言同樣重要。粉筆創(chuàng)始人張小龍早在粉筆AI老師發(fā)布之時就宣稱,作為一款C端(用戶端)的AI產(chǎn)品,粉筆AI老師是“收費”且“收得起費”的。
據(jù)其最新財報顯示,粉筆2024年收入為27.898億元,同比減少7.7%,年利潤為2.396億元,較上年增加27%。粉筆曾解釋收入下降的主要原因是中國招錄類考試培訓(xùn)行業(yè)的競爭加劇而導(dǎo)致培訓(xùn)服務(wù)的銷量下降。
談及規(guī)?;蜕虡I(yè)化,蔡金龍認為主要瓶頸在于教育用戶、培養(yǎng)市場。
“用戶對AI產(chǎn)品的認知程度很關(guān)鍵,機構(gòu)需要給學員提供快速、大規(guī)模試用的機會。”蔡金龍認為,連鎖機構(gòu)有一定優(yōu)勢,可利用已有的線下班和長線的基地班等地面場景和班主任輔助讓學員試用。而對于新機構(gòu)來說,要讓100萬同學試用,每人花100塊錢就是一個億的成本。
展望未來,蔡金龍表示,AI技術(shù)會全方位地改變公考培訓(xùn)行業(yè)的成本結(jié)構(gòu),一到兩年就會產(chǎn)生明顯的倍數(shù)級變化。
同時,AI會極大豐富商業(yè)模式,就像多鄰國在AI助力下課程數(shù)量增多、收入暴增一樣,公考行業(yè)也會因AI使得學習資源極大豐富,帶來更個性化的輔導(dǎo)和新的變現(xiàn)邏輯。
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