作业帮AICon大放异彩：写作大模型领跑教育AIGC先锋

【ITBEAR科技资讯】7月3日消息，极客邦科技旗下的InfoQ中国在北京成功举办了AICon全球人工智能开发与应用大会，本次大会以“智能未来，探索AI无限可能”为核心议题，深入探讨了人工智能领域的多个前沿技术与应用场景。大会覆盖了包括“人工智能前沿技术”、“通用机器学习技术”、“计算机视觉实践”等在内的14个专业技术专题，吸引了60位来自行业领军企业的嘉宾参与，共同分享最新的AI技术创新成果及应用实践，旨在推动大模型技术的行业落地与创新发展。

在此次盛会中，作业帮作为国内教育垂直大模型探索的先行者，其写作大模型项目脱颖而出，荣登中国技术力量之【AIGC先锋榜单】案例TOP20。作业帮资深算法专家蒋宏飞受邀出席，并就写作大模型的技术革新与实践应用进行了深度剖析。

近年来，随着生成式大模型技术的迅猛发展，机器智能的边界被不断拓宽，激发了各行各业对大模型研发与应用的浓厚兴趣。教育领域亦不例外，作业帮早早便投身于生成式大模型技术的怀抱，致力于在细分教育场景下探索创新，力求打造出兼具高效与个性化体验的新型智能教育服务。

在写作领域，传统技术往往依赖于搜索、推荐及自然语言理解等方式来辅助写作，但这难以填补学习资源匮乏与学生个性化需求之间的巨大鸿沟。而今，生成式文本大模型技术的飞跃式进步，为精细化、个性化的智能写作奠定了坚实的基础。然而，在实际应用中，仍需克服诸多技术挑战。

蒋宏飞在演讲中，从基座训练阶段的场景适配优化、ICL技术推动推理能力提升、RAG技术解决生成幻觉问题，以及反馈学习机制对齐用户偏好等四个维度，详尽阐述了作业帮在写作大模型领域的创新实践与突破成果。他强调，通过模拟真实学习场景，作业帮成功解决了多项技术难题，实现了对学生写作需求的精准把握与个性化指导。

特别是在面对复杂写作需求时，作业帮创新性地运用ICL与长上下文技术，融合范文、写作指导等场景知识，引导模型生成更高质量的文本。同时，针对生成过程中的幻觉问题，作业帮在RAG技术方向上进行了用户意图理解、多路语义检索及噪声容忍微调等优化工作。此外，作业帮还充分利用线上用户反馈数据，基于自主研发的强化学习算法，实现了用户需求与模型学习的闭环对齐。

自2015年成立以来，作业帮始终秉持科技赋能教育的理念，积极运用人工智能、大数据等前沿技术，为学生、教师及家长提供高效、便捷的学习与教育解决方案。未来，作业帮将继续深耕智能教育领域，推动人工智能技术在在线教育场景中的深度应用与普及。