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教育领域的OpenClaw来了,GKK让PPT自己讲课并答疑

2026年,随着OpenClaw等AI应用爆火,教育领域也迎来了能自己干活的AI龙虾,萌科推出了3D AI智能体-GKK,让PPT直接讲课答疑甚至出题评测,迅速积累了海量用户。它能直接让PPT替代教师进行1对1课后辅导,做教研,甚至自主出题评测,GKK实现了从“辅助工具”向“教学主体”的跨越。 据试点数据显示,GKK将AI互动内容制作成本大幅降低90%以上,单节成本压低至十元量级,制作效率提升10倍。教培机构,使用后,无人值守课程完课率提升65%,复购率增长40%。在一个公立中学试用时,一位老师竟能同时为200多名学生提供课后高质量的1对1辅导,迅速提高了这所学校的教学质量,真正解决了师资规模化的难题。 GKK的核心构想带有一种极致的简洁性:只要上传一份现有的PPT或PDF文件,系统便能全自动将其点化为一个能自己讲课、能被随时打断提问、甚至能自主出题的AI数字人老师。这种被称为“PPT即课程,智能体即老师”的模式,不仅大幅度降低了内容生产门槛,更在成本结构上实现了断崖式下降,让个性化教育和高效企业培训从奢侈品变为了普惠资源。 回望过去的AI应用史,2023至2025年老师或培训师需要...

搜索 C++ 引擎回归能力建设:从自测到工程化准出

一、为什么要做这件事 在搜索系统中, C++ 引擎长期扮演着核心基础设施的角色:性能敏感、逻辑复杂、变更频繁,同时承载着大规模线上流量的稳定运行。随着业务持续发展和技术架构不断演进,我们逐步意识到:在高频迭代背景下,回归能力也需要同步升级。 过去一年,我们围绕搜索 C++ 引擎展开了一次系统性的回归能力工程化建设。本文将介绍这次能力升级的背景思考、核心设计思路以及落地实践。 高频迭代背景下:回归能力需要同步升级 搜索 C++ 引擎的升级主要来自三类需求:业务功能需求、重要技术项目(有 QA 深度参与)、大量技术优化与结构性改造需求。 在实际迭代节奏中,技术优化与结构性改造类需求占比较高,引擎整体呈现出多人并行开发、持续迭代推进的状态。随着规模扩大,我们发现:现有回归环境更适用于单次项目式验证。多需求并行时,资源调度与复用能力仍有提升空间,回归准出标准尚未完全工程化。这意味着,在稳定性要求不断提升的背景下,我们有必要构建更加标准化、流程化的回归体系,让质量保障能力与迭代节奏匹配。 现有测试方式的演进空间 当前搜索引擎主要依赖两类测试手段:DIFF 测试和压测,这些手段在长期实践中发挥了重...

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