掘力计划第24期：有道子曰大模型落地实践全解析

一、掘力计划第24期：技术赋能与产业落地的交汇点

“掘力计划”作为网易有道主导的技术赋能计划，第24期聚焦大模型在垂直领域的深度落地，尤其关注教育行业场景下的模型优化与业务价值转化。本期核心目标是通过”有道子曰”大模型的实践，解决传统AI教育产品中”知识更新滞后””交互体验生硬””个性化能力不足”三大痛点。

1.1 技术架构的突破性设计

“有道子曰”基于混合专家模型（MoE）架构，参数规模达130亿，但通过动态路由机制将单次推理的激活参数控制在35亿以内，兼顾了模型性能与推理效率。技术团队在训练阶段采用三阶段策略：

• 基础能力构建：使用2000亿token的多模态数据集（含教材、论文、课堂录音）进行预训练
• 垂直领域强化：通过课程设计数据、学生错题集等120万条教育专属数据进行微调
• 实时知识注入：构建动态知识图谱，支持每小时更新10万条知识点

1.2 落地场景的精准定位

实践团队选择三个典型教育场景进行深度验证：

• 智能作业批改：支持数学公式、作文、编程代码的多模态批改
• 个性化学习路径规划：根据学生知识图谱动态调整习题难度
• 教师备课助手：自动生成教案、课件和课堂互动方案

二、大模型落地的关键技术实践

2.1 数据工程：从原始数据到训练数据的全流程

实践团队构建了”三阶数据清洗管道”：

# 数据清洗示例代码
def data_cleaning_pipeline(raw_data):
    # 第一阶段：格式标准化
    normalized = standardize_format(raw_data)
    # 第二阶段：噪声过滤（使用规则+模型双重过滤）
    filtered = []
    for item in normalized:
        if rule_based_filter(item) and model_based_filter(item):
            filtered.append(item)
    # 第三阶段：知识对齐（与教材大纲比对）
    aligned = knowledge_alignment(filtered)
    return aligned

通过该管道，数据利用率从初始的32%提升至78%，显著降低了训练成本。

2.2 模型优化：效率与效果的平衡术

针对教育场景的实时性要求，团队采用以下优化策略：

• 量化压缩：将FP32模型转为INT8，精度损失控制在1.2%以内
• 动态批处理：根据请求复杂度动态调整batch size，推理延迟降低40%
• 知识蒸馏：用大模型指导小模型（7亿参数）训练，保持90%以上性能

2.3 部署架构：云边端协同方案

实际部署采用”中心云+边缘节点+终端设备”的三级架构：

• 中心云：负责模型训练和知识更新
• 边缘节点：部署轻量化模型，处理实时交互
• 终端设备：通过ONNX Runtime实现本地化推理

该架构使端到端响应时间控制在800ms以内，满足课堂实时交互需求。

三、教育行业落地的深度实践

3.1 智能作业批改系统

在某重点中学的试点中，系统实现：

• 数学题批改准确率92.3%（传统OCR方案为78.6%）
• 作文评分与教师一致性达89%
• 代码调试建议采纳率81%

关键技术突破在于构建了”学科知识图谱+自然语言理解”的双引擎架构，使系统能理解题目背后的知识点关联。

3.2 个性化学习路径

通过分析3.2万名学生的学习数据，系统生成的学习路径使：

• 知识点掌握速度提升35%
• 重复练习率降低62%
• 平均提分幅度达18.7分

实现路径包含三个核心模块：

graph TD
    A[知识状态评估] --> B[薄弱点定位]
    B --> C[难度动态调整]
    C --> D[多模态资源推荐]
    D --> E[效果持续监测]

3.3 教师备课助手

系统自动生成的教案被教师采纳率达73%，关键在于：

• 教材版本自动适配（覆盖人教版、北师大版等12个版本）
• 课堂活动设计库包含200+种互动模板
• 实时学情分析支持动态调整教学重点

四、实践中的挑战与解决方案

4.1 数据隐私保护

采用联邦学习框架，在16所学校部署边缘节点，实现数据”可用不可见”。通过同态加密技术，使模型能在加密数据上训练，隐私计算效率提升3倍。

4.2 模型可解释性

开发”知识溯源”功能，对每个输出结果标注依据的知识点来源。例如批改作文时，会显示：

评分依据：
- 结构完整性（依据教材第三章写作规范）
- 词汇丰富度（对比同年级优秀作文库）
- 逻辑连贯性（基于知识图谱推理）

4.3 持续学习机制

构建”教师反馈-数据标注-模型迭代”的闭环：

1. 教师标记系统错误案例
2. 标注团队进行精细化标注
3. 增量训练模块每周更新模型

该机制使模型每月性能提升2-3个百分点。

五、对行业落地的启示与建议

5.1 场景选择原则

建议优先落地”高频、高价值、数据可获取”的场景，如：

• 考试测评类应用（数据标准化程度高）
• 资源生成类工具（教师需求迫切）
• 学情分析类系统（数据积累充分）

5.2 技术实施路径

推荐”三步走”策略：

1. MVP验证：选择1-2个核心场景快速验证
2. 能力扩展：逐步增加场景覆盖和模型复杂度
3. 生态整合：与现有教学系统对接

5.3 团队能力建设

关键需要三类人才：

• 教育专家：定义业务需求和评估标准
• 数据工程师：构建高质量数据管道
• ML工程师：优化模型性能和部署方案

六、未来展望

随着”有道子曰”大模型在更多学校的落地，团队计划开发：

• 跨学科知识融合：支持物理+数学、化学+生物的交叉题目解答
• 情感计算模块：识别学生学习情绪并调整互动策略
• AR教学助手：通过空间计算实现三维实验模拟

本期掘力计划的实践证明，大模型在教育领域的落地需要”技术深度+行业理解+持续迭代”的三重保障。通过精准的场景选择、严谨的技术实现和持续的反馈优化，AI教育产品正在从”功能替代”走向”价值创造”的新阶段。”