夸克高考志愿大模型上线，智能融合数百专家经验助考生精准填报

在近日的一次技术创新中，夸克公司推出了专为高考志愿填报设计的高考志愿大模型，并配套上线了三大核心功能：“高考深度搜索”、“志愿报告”以及“智能选志愿”。这款大模型具备专家级的决策能力，旨在为每位考生提供既精准又个性化的志愿填报服务。

夸克此次推出的“志愿报告”功能，运行方式独特，它以Agent形式运作，目前已经开放试用。这一功能仿佛为每位考生配备了一位经验丰富的志愿填报专家，能够基于考生的成绩、兴趣、家庭背景和地域偏好等因素，提供量身定制的规划建议。通过一套“任务规划—执行—检查—反思”的链式推理流程，夸克志愿报告会自动生成包含冲稳保策略、志愿表以及院校专业推荐等内容的全面报告。

夸克的“志愿报告”Agent首先会根据考生的具体情况制定个性化的任务规划，如定位成绩段、筛选专业方向、制定填报策略等。随后，它会将这些任务转化为指令，并基于高质量的数据完成任务执行。每轮执行结果都会经过模型的自动检查，以确保不存在逻辑冲突、数据缺漏或排序异常等问题。通过不断评估结果与需求的差异，模型能够优化后续策略，实现动态修正与智能迭代。

例如，当考生倾向于选择省内的985院校时，面对省内985院校数量有限的情况，夸克高考志愿大模型会像专家一样，尝试推荐适合的外省985高校，以满足考生的需求。

另一个备受瞩目的功能是“高考深度搜索”。当用户输入如“江苏物理组考生584分，性格内向，想找稳定工作”这类复杂查询时，该功能便会被触发。为了提升回答的准确性和专业性，夸克高考志愿大模型会将考生的真实需求进行精细化拆解，并为每一类需求定制对应的回答范式和要点，确保回复既具有针对性又足够深入。

夸克高考志愿大模型的训练机制同样值得称道。它以通义千问为基座，通过多阶段、高复杂度的训练范式，融合了自监督语义建模、监督式对齐调优以及由专家判别价值引导的策略精化机制。在指令微调阶段，夸克将数百名资深高考志愿规划师的沟通、决策过程进行结构化处理，提取出完整分析路径与语言风格，并将上万条真实专家的“推理链”转化为高质量监督数据，供模型深度学习。

夸克高考志愿大模型还具备强大的复杂推理能力。它在处理复杂推理任务时，能够生成中间可验证结构，从而显著降低幻觉率、增强跨模态演绎能力，并实现分布外泛化鲁棒性，有效解决各种需要专业知识的复杂问题。为了进一步提升模型的决策能力，夸克还引入了一个基于人类偏好强化学习（RLHF）的精化策略层，构建了一个闭环优化机制。该机制将“模拟填报→专家反馈→策略评分”引入到模型迭代过程中，通过不断模拟和优化，使模型的输出更加接近专家的真实判断标准。

夸克高考志愿大模型还搭载了一套国内最大的实时更新、结构严谨的高考知识库。该知识库对高考相关权威站点实现了近100%覆盖，涵盖了全国2900多所高校和近1600个本科专业，系统整合了院校分数线、专业设置、课程体系等核心教学信息。夸克还投入大量资源对每个省份的高考政策及权威解读进行梳理和实时更新，确保数据的权威性和可验证性。

考虑到志愿填报与未来就业的紧密关联，夸克高考知识库还进一步纳入了高校毕业生就业相关信息、产业趋势规划以及就业报告等。这些丰富、准确的数据为模型在“冲—稳—保”排序、就业前景评估等环节提供了有力支持。

夸克算法负责人蒋冠军表示：“高考志愿填报是一个信息密集、决策复杂的场景。我们希望通过高考志愿大模型的专业优势，帮助每一个考生和家庭都能获得全面、准确的参考信息，助力他们做出更加明智的选择。”