Die "AI-Zhang Xuefeng" der großen Unternehmen sind an die Arbeit gegangen. Dies ist eine große Übung für die Agent-Produkte.

Text | Deng Yongyi

Redaktion | Su Jianxun

Kurz nach Ende der Hochschulaufnahmeprüfung (Gaokao) im Jahr 2025 hat sich ein weiterer "Kampfplatz" - die Hochschulplatzwahl - eröffnet.

Nach dem Ruhm von ChatGPT war die beliebteste KI-Testung wohl die, die KI mit Aufgaben zu konfrontieren, die Menschen jahrelang langjährig studiert haben - verschiedene Prüfungsaufgaben, einschließlich Mittelstufen- und Hochschulaufnahmeprüfungen und sogar Olympiadeaufgaben, um zu erleben, wie "klug" die KI tatsächlich ist.

Es fällt leicht auf, dass im Jahr 2025 sowohl die großen Modellhersteller als auch die Medien nicht mehr darauf abzielen, die KI Aufgaben zu lösen zu lassen. Dies ist für die KI keine große Herausforderung mehr. Stattdessen liegt der Schwerpunkt auf der Hochschulplatzwahl.

Die Hochschulplatzwahl ist seit jeher ein Markt mit hohem Informationsschutz und geringer Konzentration. Zhang Xuefeng, der durch Livestreams berühmt wurde, ist aufgrund seiner Ansichten, die "Informationslücke" zu schließen, schnell in die Öffentlichkeit getreten und hat diesen Marktplatz vergrößert. Laut Daten von iiMedia Research betrug das kostenpflichtige Volumen des chinesischen Hochschulplatzwahlmarktes im Jahr 2023 950 Millionen Yuan, was im Vergleich zu 2016 um das 7,3-fache gestiegen ist. Es wird vorausgesagt, dass es bis 2027 auf 1,22 Milliarden Yuan steigen wird.

Dieses Jahr hat Zhang Xuefeng, der in einen öffentlichen Meinungskreislauf verwickelt war, während der Hochschulaufnahmeprüfungszeit zwei Monate lang seine Sendungen eingestellt und wird möglicherweise nie wieder in der Öffentlichkeit auftauchen. Die "KI-Zhang Xuefeng" der großen Unternehmen haben diesen Lücke jedoch schnell geschlossen.

Am 12. Juni hat die KI-Anwendung "Quark" von Alibaba offiziell das "Große Modell für Hochschulplatzwahl" und das "Wissensrepository für Hochschulaufnahmeprüfungen" vorgestellt und gleichzeitig drei Funktionen online gestellt: "Tiefensuche für Hochschulaufnahmeprüfungen", "Bericht zur Hochschulplatzwahl" und "Intelligente Hochschulplatzwahl".

In der öffentlichen Präsentation hat Quark angegeben, dass dieses Modell "wie ein Experte für Hochschulplatzwahl denken kann" und jedem Prüfling eine präzise und individuelle Unterstützung bei der Hochschulplatzwahl bietet.

Einfach ausgedrückt, hat Quark auf der Grundlage des Flaggschiff-Großen Modells "Tongyi Qianwen" von Alibaba ein spezielles Modell für die Hochschulplatzwahl trainiert. Der Prüfling muss nur eine Beschreibung seiner Punktzahl, seiner Präferenzen für Hochschulen/Fächer/Regionen eingeben, und das Modell wird nach einer Reihe von Überlegungen und Analysen einen "KI-Bericht zur Hochschulplatzwahl" generieren, der eine Strategie für "Riskant-Sicher-Sicher", eine Hochschulplatzwahlliste, Empfehlungen für Hochschulen und Fächer und andere Inhalte enthält.

△Quelle: Quark

Die Hochschulplatzwahl ist ein Szenario mit geringer Häufigkeit, aber hoher Nachfrage. Aufgrund ihrer großen Bedeutung haben Suchmaschinenhersteller bereits vor mehreren Jahren in dieses Szenario eingegriffen und Prüflingen und Eltern bei der Informationsauswahl, -suche und -analyse geholfen.

Zu den Akteuren in diesem Szenario gehören auch die seit Jahren etablierten offline "Hochschulplatzwahl"-Institutionen wie Jingzhiyuan, Bainian Yucai und Youzhiyuan, sowie große Bildungskonzerne wie New Oriental, Yuanfudao und Zuoyebang, die auch Dienstleistungen für die Hochschulplatzwahl angeboten haben.

Dies könnte auch der Grund sein, warum die Hochschulplatzwahl zu einem neuen Kampfplatz für die KI-Produkte der großen Unternehmen geworden ist. Während der Hochschulaufnahmeprüfungszeit haben Unternehmen wie Alibaba Quark, Tencent QQ Browser/Yuanbao und Baidu alle Schwerpunkt auf die Hochschulaufnahmeprüfungsbezogenen Produkte und Dienstleistungen gelegt.

△Bildunterschrift: Von links nach rechts sind es die Hochschulplatzwahlprodukte von Quark, Baidu und Yuanbao. Grafik von 36Kr.

Abgesehen von einigen kostenpflichtigen Dienstleistungen bleiben die meisten Hochschulaufnahmeprüfungsbezogenen Dienstleistungen der großen Unternehmen kostenlos und haben einen hohen gemeinnützigen Charakter. Für die großen Unternehmen ist dies jedoch auch eine seltene Gelegenheit, einen hohen Traffic zu erzielen und ein gutes Ansehen aufzubauen.

Bei der Pressekonferenz hat Quark einige Zahlen offen gelegt: In den letzten sieben Jahren hat Quarks Hochschulaufnahmeprüfungsdienst insgesamt 120 Millionen Prüflinge bedient. Nur im Jahr 2024 haben mehr als 30 Millionen Prüflinge Quarks Dienstleistungen genutzt.

Von der KI-Hochschulaufnahmeprüfung zur Hochschulplatzwahl: Die Modellfähigkeit hat sich erheblich verbessert

Was ist der Unterschied zwischen der KI-Hochschulaufnahmeprüfung und der KI-Unterstützung bei der Hochschulplatzwahl?

Die KI-Hochschulaufnahmeprüfung ist ein einmaliger Vorgang. Der Benutzer muss nur das Aufgabenblatt fotografieren oder manuell in das Dialogfeld eingeben, um die Antwort zu erhalten.

Die Hochschulplatzwahl ist jedoch anders. Im Jahr 2025 hat die Anzahl der chinesischen Hochschulaufnahmeprüfungsteilnehmer 13,35 Millionen erreicht, nur knapp hinter dem historischen Höchststand. Angesichts der anhaltend hohen Sorge der Prüflinge nach guten Universitäten und guten Fächern ist die Hochschulplatzwahl eine komplexere Strategiekombination.

Aus Sicht der Daten müssen Prüflinge und Eltern in den wenigen Tagen der Hochschulplatzwahl eine enorme Menge an Daten kennen.

Beispielsweise unterscheiden sich die Regeln und Politiken in jeder Provinz erheblich - einige Provinzen wählen die Methode "Hochschule + Fach", andere Provinzen wählen die Methode "Hochschule + Fachgruppe". Obwohl die neue Hochschulaufnahmeprüfung seit 11 Jahren eingeführt wurde, variiert die Anzahl der von den Prüflingen in verschiedenen Regionen gewählten Plätze zwischen 30 und 112. Nur die Aufnahmekriterien, Fachdaten und öffentlichen Materialien jeder Schule sind bereits eine enorme Arbeitsbelastung.

Darüber hinaus gibt es viele "nicht öffentliche" und "halböffentliche" Daten, auf die Prüflinge und Eltern schwierig zugreifen können. Beispielsweise, was wird in jedem Fach konkret gelehrt? Wo gehen die Absolventen der verschiedenen Hochschulen arbeiten? Selbst der Denkweg bei der Hochschulplatzwahl und andere Aspekte erfordern eine lange Zeit der Nachverfolgung, Beobachtung und Sammlung. Traditionelle Hochschulplatzwahl-Institutionen nutzen dies oft als Verkaufsargument, um Prüflingen und Eltern kostenpflichtige Dienstleistungen anzubieten.

Wie kann das große Modell die Hochschulplatzwahl unterstützen?

Nehmen wir als Beispiel den "Bericht zur Hochschulplatzwahl" Agent (Intelligent Agent) von Quark. Dieser Agent basiert auf den Prüfungsergebnissen, Interessenpräferenzen, familiären Hintergründen und regionalen Neigungen der Prüflinge. Zunächst wird ein individuelles Aufgabenplanung erstellt (z. B. Festlegung des Leistungssegments, Auswahl des Fachrichtung, Entwicklung einer Wahlstrategie usw.); Anschließend werden die Aufgaben in Befehle umgewandelt und auf der Grundlage von hochwertigen Daten durchgeführt.

Derzeit deckt Quarks Wissensrepository für Hochschulaufnahmeprüfungen mehr als 2.900 Hochschulen und fast 1.600 Bachelor-Fächer in ganz China ab und erstreckt sich weiter auf die Beschäftigungsrichtungen der Hochschulabsolventen, die Trends der neuen Industrie und die Industriestruktur jeder Stadt. Alle Daten stammen aus vertrauenswürdigen Quellen und werden durch mehrfache Kreuzvalidierung und manuelle Stichprobenprüfung gewährleistet, um die Genauigkeit und Aktualität der Inhalte sicherzustellen.

"Die Hochschulplatzwahl ist ein sehr typisches Szenario für die Informationsverarbeitung und -dienstleistung und auch ein Szenario, in dem das große Modell seinen größten Wert entfalten kann." sagte Zhang Fan, der Leiter der KI-Suche von Quark, gegenüber "Intelligent Emergence".

Im Gegensatz zu früheren Jahren ist das heutige Szenario der Hochschulplatzwahl nicht nur das einfache "Ausfüllen eines Formulars" und die Generierung eines Berichts gemäß den Regeln, sondern auch die umfassendere Nutzung der Fähigkeiten des großen Modells in individuelleren Fragen.

Bei der Generierung des Berichts denkt das Modell ähnlich wie ein Mensch: Zunächst muss das Modell eine umfangreiche Analyse der Benutzerbedingungen durchführen; Dann wird festgelegt, welche Fragen gesucht werden müssen - eine Vielzahl von Branchen- und Beschäftigungsdaten wird durchsucht. Anschließend wird das Modell die Übereinstimmung von Hunderten von Schulen und Fächern mit den konkreten Bedürfnissen des Prüflings bewerten und schließlich den Bericht gestalten.

Die Benutzer können spüren, wo der Unterschied liegt. Wenn ein Prüfling die Funktion "Bericht zur Hochschulplatzwahl" von Quark nutzt, dauert es 5 bis 10 Minuten, um einen Bericht zu generieren.

Dies liegt daran, dass das Modell eine enorme Rechenleistung benötigt. "Wir haben festgestellt, dass die Generierung eines Berichts zur Hochschulplatzwahl gleichbedeutend mit Tausenden von Suchvorgängen ist." sagte Jia Haifeng, Produktmanager von Quark. Quark hat auch im Jahr 2025 mehr als das 100-fache der Rechenleistung bereitgestellt, um die Tiefensuche zu unterstützen.

Der Ausbruch von Agent-Produkten: Exklusive Daten werden zur Barriere

Seit seiner Gründung im Jahr 2019 gehört Quark zu den am "stillesten" agierenden Unternehmen in Alibaba: Es hat nur selten Pressekonferenzen abgehalten, und die wenigen Veranstaltungen waren fast alle mit Hochschulaufnahmeprüfungsprodukten verbunden.

Warum legen die großen Unternehmen jetzt so viel Wert auf dieses Szenario?

Dies hängt stark mit dem Ausbruch von Intelligent Agents (Agenten) zusammen. Nach der Veröffentlichung von DeepSeek R1 und der Popularität von Inferenzmodellen hat der KI-Markt im Jahr 2025 eine Phase der "Hundert-Agenten-Krieg" (Intelligent Agents) erreicht: Neben den von großen Unternehmen entwickelten Agenten für Programmierung, Bild-/Videoerstellung, Datenanalyse usw. haben viele ehemalige SaaS-Unternehmen auch auf die Entwicklung vertikaler Agenten umgestellt, wie beispielsweise RPA-, BI-, Outbound-Robot- und Marketing-SaaS-Unternehmen.

Vertikale Agenten können als Vorläufer von AI Native-Anwendungen angesehen werden. Einerseits müssen diese vertikalen Agenten auf der Grundlage von allgemeinen Modellen feinabgestimmt werden, um dem Modell das Branchenwissen zu vermitteln; Andererseits werden exklusive Daten die eigentliche Barriere für Agenten.

In der Hochschulaufnahmeprüfungssituation stellt sich die Frage: Wenn es erneut einen so beliebten Experten für Hochschulplatzwahl wie Zhang Xuefeng gibt, wird dies dazu führen, dass die Wahl der Prüflinge zunehmend homogen wird?

Das gleiche gilt für das Modell: Wenn das Modell über einen festen Datensatz verfügt, wird es möglicherweise tendenziell ein bestimmtes Fach an einer bestimmten Universität zu empfehlen, was dazu führt, dass die Wahl der Prüflinge immer homogener wird?

Die Antwort ist nein. Die beim Training des Modells hinzugefügten Denkketten sowie die exklusiven Daten und die Echtzeitsuchfunktion werden die Homogenität verringern.

Beim Training hat das Quark-Team die Entscheidungsanalysepfade von Hunderten von erfahrenen Hochschulplatzwahlplanern sowie echte Gespräche aus dem Hochschulplatzwahlprozess hinzugefügt. Diese aus verschiedenen Regionen stammenden und unterschiedlich stilisierten Hochschulplatzwahlplaner haben für das Modell Tausende von echten "Schlussfolgerungsketten" zusammengefasst - d. h., wie die Hochschulplatzwahlexperten denken und Entscheidungen treffen, und diese werden in das Modell als hochwertige Überwachungsdaten integriert.

Derzeit hat das Quark-Team die Expertmarkierung und Bewertung von Tausenden von Berichten zur Hochschulplatzwahl abgeschlossen und durch die Methode "Menschliche Kritik + Modellkorrektur" das Modell so optimiert, dass seine Ausgabe in Bezug auf Fachlichkeit und Übereinstimmung immer näher an den tatsächlichen Urteilsstandard der Experten herankommt.

Das deutlichste Ergebnis ist, dass wenn man die gleichen Hinweisswörter erneut in das Modell eingibt, auch unterschiedliche Hochschulplatzwahlpläne mit verschiedenen Stilen entstehen.

"Quarks Bericht zur Hochschulplatzwahl und Tiefensuche werden auf der Grundlage des Profils, der Punktzahl, der Interessen und Präferenzen jedes Prüflings verschiedene Strategien entwickeln und dem Benutzer verschiedene Optionen wie "Hochschule priorisieren", "Fach priorisieren" und "Stadt priorisieren" anbieten." sagte Quark bei der Pressekonferenz.

△Quelle: Quark

Heute kann man an den Formen der Hochschulaufnahmeprüfungsszenarien der großen Unternehmen deutlich sehen, dass die Strategien und Produktvorteile ihrer KI-Produkte klar unterschieden sind.

Quarks Produktkonzept ist eher auf professionelle Werkzeuge ausgerichtet. Es hat auf der Produkthauptseite einen separaten Bereich für die Hochschulaufnahmeprüfung eingerichtet. Abgesehen von den KI-Hochschulplatzwahlwerkzeugen kann man sagen, dass es auch in Bezug auf die Propagierungsintensität am größten ist.

Die Hochschulplatzwahlprodukte von Tencent Yuanbao, Baidu und anderen Unternehmen sind eher auf die "Eingebettung" in die ursprüngliche Produktform und Interaktion ausgelegt und sind einfacher. Beispielsweise kann der Benutzer des QQ Browsers, ebenfalls ein Browser, nur durch Eingabe von "Hochschulaufnahmeprüfung" in die Suchleiste auf den Agenten "Hochschulaufnahmeprüfung" zugreifen.

"Wir folgen dem Designprinzip, den Benutzer nur dann zu erreichen, wenn er es braucht." sagte Li Ruizhang, Leiter des KI-Suchprodukts des QQ Browsers, in einem Medieninterview.

Ob Quark, Tencent oder Baidu - jedes KI-Hochschulplatzwahlprodukt hat seine eigenen exklusiven