学而思学习机上线“AI对话学”，将“拆分到步骤级”

据好未来介绍，随着MathGPT通过注册，未来基于自研大模型的AI能力应用将逐步在学习机上落地，MathGPT也将从即日起从内测阶段过渡到全面开放。

据了解，学而思学习机已陆续推出的功能包括“AI对话学习”、“AI听课助手”、“中英文写作助手”等。 其中，“AI对话学习”通过多轮对话将精准学习定位到阶梯级别，实现准确性和个性化程度的代际提升。

MathGPT作为教育领域大型垂直模式，专注于教育学习场景下AI能力的训练和优化。 早在8月的好未来20周年庆典活动上，学而思CTO田蜜就透露MathGPT已经开始内测，但MathGPT的实际使用场景和落地产品尚未公布。

对于大型模型应用，场景是第一位的。 学而思最终选择学习机作为自主研发大模型的核心产品。 学习机作为一款针对家庭自学场景的智能终端，是个性化学习的良好载体，这样的选择也是意料之中的。

整体AI能力升级后，学而思学习机将大幅提升AI自适应学习水平，此前“好内容”的优势可以进一步凸显。 经过这次整体产品升级，学而思学习机自然而然地成为了一款AI学习机。

推出“AI对话学习”，分阶段“精准学习”

在学而思学习机的本次全面升级中，一个非常值得关注的应用就是“AI对话学习”。

“AI对话学习”是基于MathGPT的解决问题和话题讲述能力，由学而思开发。 “AI对话学习”通过学生与AI的对话式学习、交流，可以快速分析学生的薄弱环节，分段定位。

以往，AI精准学习的判断方式大多是通过“提问”来实现的。 然而，如果通过常规答题练习来分析学业情况，AI只能判断哪些题目有错误。 但很多时候，解决一个问题涉及到很多不同的小知识点，甚至必须综合考虑用户在不同维度的能力水平，比如是否是计算能力弱的问题，或者是解题逻辑的问题。 因此，在上一代AI产品中，机器很难做到非常精准的诊断。

大模型时代的出现，提供了打开这个“黑匣子”的机会。 此次，学而思学习机搭载的“AI对话学习”将精准定位每个用户的问题。

学而思的“AI对话学习”将每个问题分解为多个小步骤，每个小步骤对应一个知识点。 AI可以向用户询问每个细分步骤的问题。 在与用户的多轮对话中诊断他的弱点，从而足够准确地定位用户的真正问题，然后输出有针对性的锻炼内容。

此外，学而思学习机还可以根据历史学习记录进行智能分析和规划，帮助用户推荐适应性挑战和练习。

在用户端，“AI对话学习”大大降低了孩子的使用门槛，用最简单的对话方式实现多轮互动。

中英文作文批改助手、AI讲课助手等多项AI能力现已上线

除了精准科学方面的重要变化，学而思学习机在各种实用工具应用上也经历了一轮迭代。 用户自学场景应用升级了AI能力，包括基于大模型的讲座、中英文作文批改等。

本轮产品升级后，除了提供更好的交互体验外，更重要的是灵活性将大幅提升。

以语文作文批改为例，学而思让大模型专门学习了教研老师提炼出来的“字、词、句、段、文”五步优化方法，可以实现语文的一键打磨组成。

中文作文批改功能

此外，学而思学习机还将逐步推出AI话题助手、高效作业助手、知识百科问答、对话听写、语音助手等AI能力。 用户可以体验到“一键说话、免费问答”等简单易用的AI互动学习方式。 各种AI能力也将相互联动，进行整体设计和优化。

“好内容+大模型”的学习场景有多想象力？

教育垂直模式的重要价值来自于其在教育领域的专业化。 教育是一个独特的领域。 其一大特点是用户容错能力低、试错成本高、个性化需求高。

因此，在调试大型模型时，学而思积累20年的教学、科研和教学数据、用户数据和对用户的理解非常重要。 例如，以AI讲座为例，学而思团队需要根据之前积累的针对不同年龄段孩子的讲座思路来调试机器。 如果没有足够详细的积累，这是很难做到的。

在内容安全方面，好未来的学而思大模型MathGPT和学而思学习学院也构建了完善的内容审核和保护体系。

生成式大模型实现的人机交互让AIGC时代加快了步伐，也给了教育场景更多的可能性。 学习机作为综合性智能硬件，可以拓展到很多场景。

学而思的自学系统和学习资源一直被认为是学而思学习机的核心优势。 如果它既具备“好内容+大模型能力”，又能解决自适应学习的终极问题，那么学而思学习机的想象力和延展性将会非常大。

自适应能力和交互性大幅提升后，用户在学而思学习机上的学习效率也将大幅提升。 不过，可能更让人想象的是，学而思学习机将从之前智能终端的角色升级为真正的个人智能助理。