在人工智能技术日新月异的背景下，夸克公司近日推出了一款专为高考志愿填报设计的AI大模型，并同步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”。这款大模型旨在利用其专家级的决策能力，为每一位考生提供精准且个性化的志愿填报服务，从而解决信息不对称和选择困难的问题。
“志愿报告”功能：定制化的填报专家服务
其中，备受关注的“志愿报告”功能以Agent形式运作，目前已开放试用。这种Agent模式的创新之处在于，它模拟了人类专家的思考过程。该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，能够综合考虑考生的成绩、兴趣、家庭背景以及地域偏好等多元因素，为其提供量身定制的升学规划建议。
更为具体地说，夸克志愿报告通过一套“任务规划—执行—检查—反思”的链式推理流程，自动生成一份详尽的报告，内容涵盖冲稳保策略、志愿表以及院校专业推荐等关键信息。这种结构化的方式能够帮助考生系统地理解自身的优势和劣势，从而做出更合理的选择。
夸克“志愿报告”Agent首先会根据考生的个人情况，制定个性化的任务规划，例如确定考生的成绩定位、筛选适合的专业方向、并制定相应的填报策略。随后，它会将这些任务转化为指令，并依赖于高质量的数据执行任务。每一轮的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，模型能够智能地调整后续策略，实现动态修正和迭代优化。
举例来说，如果考生倾向于选择省内的985院校，但省内985院校数量有限，夸克高考志愿大模型会像一位经验丰富的专家一样，主动尝试推荐适合的外省985高校，以最大限度地满足考生的升学需求，并拓宽其选择范围。
“高考深度搜索”功能：精准解析复杂需求
另一项关键功能是“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”这类复杂查询语句时，该功能会被激活。为了确保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分解为更细致的子问题，并为每一类需求定制相应的回答范式和要点。这种精细化的处理方式，确保了回复既具有针对性，又能够深入地分析问题，为考生提供更具价值的参考信息。
大模型训练机制：融合专家经验与强化学习
夸克高考志愿大模型的训练机制同样值得关注。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。特别值得一提的是，在指令微调阶段，夸克对数百名资深高考志愿规划师的沟通和决策过程进行了结构化处理，提取出完整的分析路径与语言风格，并将上万条真实专家的“推理链”转化为高质量的监督数据，供模型深度学习。这使得模型能够学习到专家级别的思考方式和问题解决能力。
为了应对复杂推理任务，夸克高考志愿大模型具备生成中间可验证结构的能力，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。此外，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，提升了决策的可靠性。
强大的高考知识库：数据支撑决策
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。对高考相关权威站点实现了近100%覆盖，保证了信息的全面性和及时性。
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，帮助考生更好地规划职业发展方向。
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。” 夸克此次推出的高考志愿大模型，有望在一定程度上缓解高考志愿填报过程中的信息焦虑，为考生提供更科学、更合理的决策支持。
