上线不到一年，收徒百万，首个真人级AI导师技术底牌首次曝光

AIGC动态3小时前发布 almosthuman2014

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文章摘要

王佳佳（化名）是一名来自安徽阜阳的初三女生，性格内向，害怕与老师互动，课堂上几乎从不举手，遇到难题宁愿空着也不敢提问。数学和英语成为她最不愿面对的两门课程。然而，当她开始使用「爱学」——一款真人级AI导师产品后，情况发生了显著变化。这个不会不耐烦的AI导师通过实时调整讲解节奏，主动追问和引导，帮助她逐渐克服心理障碍，学习态度变得主动。最近一次数学考试，她的成绩提高了40分，达到103分。

「爱学」是由与爱为舞公司开发的国内首个真人级AI一对一导师产品，上线不到一年已拥有超百万用户。数据显示，单次课程完课率高达92.4%，学员最长学习时长达到9000分钟，答题正确率从59.1%提升至83.2%。这款产品的成功源于其突破了当前AI教育市场的局限——大多数产品仍停留在搜题、批改等基础功能，或简单将大模型套入学习工具，缺乏真正的教学能力。

与爱为舞团队认为，新一代AI教育必须实现因材施教和授人以渔。他们自研了国内首个AI原生教育框架，包含数字人、语音、大模型和工程技术的全栈体系。该框架将一对一教学抽象为马尔科夫决策过程（MDP），AI导师的每次互动都是基于学员状态的最优教学决策。通过SFT（启发式注入）和RL（强化学习进化）两个阶段，AI不仅学习”教什么”，更掌握”为什么这样教”。

数据工程是能力下限的关键。与爱为舞构建了学科本体、教学方法和真实课堂交互数据三层体系，并引入类似AlphaGo的自博弈机制生成千万级训练样本。真实课堂数据每周回流，推动算法以周为单位迭代，目前已更新20多个版本。这使得AI导师能在教学目标、路径、交互和作业巩固四个方面实现真正个性化。

感知层的重构同样重要。自研的多模态语音理解模型将ASR准确率提升至95%+，流式TTS大模型将首字延迟压至300ms以内，全双工语音交互实现90%+的打断识别准确率。数字人技术则通过NeRF与3D Gaussian Splatting建模，实现百FPS级实时驱动和45分钟的一致性表现。

工程上，系统在万人并发下仍能保持1.0-1.6秒的响应速度。通过ASR预判、意图识别和缓存体系优化，将端到端延迟压缩到人感知不到的区间。GPU显存全共享和统一调度策略则有效控制了成本。

这种新范式展示了AI在真实、复杂且对结果高度敏感的学习场景中稳定发挥作用的能力。从佳木斯到三沙，AI导师正在为各地学员规划独一无二的学习路径。当学习变成一段被理解、引导和尊重的旅程，它不再只是刷题和排名的赛跑，而是值得期待的经历。