2023年春，清晨的斯坦福大学校园，很安静，好未来创始人张邦鑫，约上CTO田密，一起散步。
二人心事重重，气氛有点严肃。张邦鑫一开口，直入主题：“能不能请你放下别的所有工作，只做大模型？”
那时，ChatGPT发布已有数月，张邦鑫第一时间关注，部署了非正式预研，没拿定主意要不要跟进。
他带着团队专程赴美，考察大模型的进展。
一周多时间，团队连轴转，英伟达、谷歌等巨头以及Figure这样的初创公司，一口气走了个遍。白天出门，夜里复盘讨论。
地陪司机忍不住嘀咕：“别人都是去哪儿玩，去哪儿看show，你们公司一天安排六七个访问行程，也太拼了。”
“走完一圈，挺受震撼，我们意识到，AI将给教育带来巨大颠覆。”田密接受《21CBR》记者专访时表示。
那场清晨对话的最后，田密立下军令状——如果大模型做失败了，就离开公司。
他带着几十人的队伍，埋头攻坚，半年时间，自研发布数学大模型MathGPT，后取名为“九章”。
“九章”在数学科目尤其出众，2024年权威的MathEval数学能力测评中，位列国内外数十个大模型榜首，且深度应用到学习机等核心产品。
据刚披露的财报，3-5月，好未来净收入同比增长39%，AI驱动的智能硬件业务，成为重要主力。到7月末，好未来市值约480亿元人民币。
今年，田密团队开始推动大模型走进公立学校，第一版产品“九章爱学大小屏”，已在全国四个省市试点。
“AI老师，是好未来坚定要做的方向。”田密希望，真人老师能干的事，未来AI老师都能干，且干得更好。
以下为田密自述，经编辑整理：
押注“九章”
2022年11月底，ChatGPT问世，我们第一时间开通账号，用完以后，大家很惊叹。
过完春节就发现，身边讨论的人越来越多，产品已经破圈。邦鑫和我们几个人，一直在讨论，要不要跟进。
当时还没买新卡，就用手头一批英伟达V100卡，做了些预研测试。
大家觉得，还得去发源地看看，去美国一考察，感受很深刻，技术革命来了，好未来必须all in，全力投入大模型。
带着几十人的团队，我重新回到一线攻坚状态。
大模型要顺利起步，三要素的投入不能少，算力、算法人员、数据，都以亿为单位，很烧钱，成本投入是首要问题。
幸运的是，老板的决心很大。
起初我想过，租一批大厂的卡训练。邦鑫建议，自己买卡比较可控，在教育公司里，好未来的算力投入可能最大。
算法的关键在于人。当时，集团算法人员大约有100多个，几乎全部抽调来做大模型。
好未来已积累大量教育数据，而做模型的强化和微调，光有教育垂类数据不够。我们又专门建了一个基地，雇人做数据标注。
最初，团队打算从零开始，训练一个自己的大模型。后来，优秀的开源模型不断涌现，自己做预训练，不划算。
我们果断切换方向，基于DeepSeek、LLaMA等开源模型，结合学而思独有的教育数据，进行二次训练，再用多个模型进行交叉验证和投票，得到专业的教育大模型。
站在巨人肩膀上，模型能力大幅提升。
数学是大模型应用最具挑战的领域之一。做大模型的厂商很多，从数学切入的，只有好未来。
好未来做数学培训起家，积累很多，2017年就成立AI Lab，有传统AI打下的地基，过渡下来，过程很顺。
我们花了半年，做出了MathGPT第一版，2023年11月，MathGPT成为首批通过备案的教育大模型。
“九章”这个名字，源自《九章算术》，是世界上最早的印刷本数学书。“九章”好听好记且有故事，大家取名没有纠结，一致通过。
传统AI时代，针对多个应用场景，我们要用到上百个小模型，好未来就开发了大量AI助手，协助老师备课、批改作业等，功能较为零散、简单。
现在，一个大模型能搞定很多事。
更重要的变化在于，AI能力正逐步强大，能实现教、学、练的闭环，从过去以老师为中心，真正转向以学生为中心。
软硬结合
做大模型不是炫技，帮用户解决现实问题，才是第一位的。
九章大模型以数学起家，已将能力延伸到全学段、全学科。
比如，语文学科，提供作文辅导写作、作文批改等功能；英语学科，提供英语作文批改、口语对话练习等功能。
最早，团队从AI解题这项能力做起，我们很快意识到，这不是实际痛点。家长要的是AI能给孩子批改作业，把错题讲明白，减少他们辅导作业的工作量，降低请家教的成本。
九章就选择聚焦三个方向——批改、讲题、精准练。
传统AI，只能批改选择题、判断题等简单题型；一有大模型，不光支持所有题型，且在批改过程中，能指出答题错在哪步，具体关联哪个知识点。
至于讲题，好未来会实打实训练AI老师，划分6个维度的指标，由真人老师打分，评价其讲题的逻辑性、过程的连贯性等。
所谓精准练，基于知识图谱，从孩子做对或做错一道题，AI可判断其是否掌握知识点，精准推送孩子需要的题目。
这些技术能力，正以多种应用方式落地，既嵌入好未来现有的APP、智能硬件和学习服务，也有独立的APP和小程序“九章爱学”，并提供API和智能体接口。
我们也逐渐认清一个现实：纯AI软件很难单独落地，软硬结合可能是现在唯一的出路。
在教育硬件，学习机的复杂程度又最高。
2023年2月，好未来推出第一代学而思学习机，定价4000多元，锚定“好内容”，当时有人估算，仅内置的课程资源，至少等于30万元的培训费。
到第二代产品，大模型能力接入，升级为“好内容+好AI”，“好AI”即九章与DeepSeek形成的双核大模型，强化学习机的智能交互与精准分析能力。
今年5月，我们又发布旗舰产品T系列，搭载小思智慧岛Pro，这是个软硬一体化的摄像头体系。学生伏在桌上写作业，摄像头能直接拍到纸上题目，可智能提供作业辅导。
我们正在努力，往多模态AI老师的方向进化，省去每次主动唤醒AI的动作，这样，桌面放上教科书或试卷，学生手写时，摄像头实时查看，实时按步骤讲解，如同真人老师面对面辅导。
配合学习机等硬件的更新，九章大模型的AI能力，也保持以月为单位的迭代节奏。
提速进化
我们已开启AI产品进校业务，2024年底立项，今年3月推出第一版To G的学习机。
第一批试点，已有三个月时间。
据学校反馈，两个班级对比，有AI工具赋能的班级，数学成绩的均分，较另一个班高出7分，预测学期末将拉开十几分的差距。
AI进校，有个逐渐接受的过程，关键在于信任和效果，我们有耐心，也有信心。
我们内部，也在锻造AI化组织。
一是转变思路，业务遇到问题，先问大模型，能不能做、怎么做；二是工作内容的“AI率”提升。
内部明确要求，未来数月，至少有某项工作由AI替代，如法务、财务的合同审核，基本交给大模型，大幅提效。
核心技术路线上，好未来会坚定走向“AI老师”。如同无人驾驶等级的L0到L5，教育行业的AI老师，大体也是如此进阶。
L1级别，AI只能打辅助，做些简单重复的工作。
当前所处的L2，AI能胜任某个模块，比如作业批改，属于“辅助驾驶”阶段，老师可以“脱手”“脱脚”，不能“脱眼”。
L3级别，进入“有条件的无人驾驶”，可部分“脱眼”，不能“脱脑”。我们希望，未来两三年能实现L3。
比如，家庭场景下，学习平板里的AI老师，可自主帮忙完成学业规划，也能实现做题-批改-讲题-练题的完整闭环。
一旦到L4级别，AI老师可跨场景切换，家长能放心把孩子的学习交给AI，除非出现个别极端情况，基本不用接管。
那时，教育业将迎来彻底变革。
我入局大模型两年，感到压力最大的，是刚接下任务时，一切未知，不知从何着手。
现在心里踏实多了，应对挑战的方法论，也很明确：从用户使用过程和经验中发现不足，思考技术改进的路径，探讨更丰富的交互形态。
就个人而言，之前十几年，待在腾讯、阿里，花名一直是“老师”。或许，冥冥之中就已确定我的角色。
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