3、在教育硬件選品上有什么考量和計劃？
李錫凌：全品類我們都在關(guān)注 ， 底層的核心不同在于聰明學(xué)系統(tǒng) 。
蘇靜：作業(yè)幫的優(yōu)勢在于大數(shù)據(jù) ， 以及對家庭教育場景的垂直經(jīng)驗，這些都會讓不同的硬件新品落地有很好的基因 。
4、市面上桌子的高溢價空間在哪里？接下來咱們是不是要做高價位產(chǎn)品？
孟曉然：頭部公司的利潤的確很高 。我們?nèi)绻韵嗤母邇r進入市?。?可能很難被用戶馬上接受 。我們尋找的差異化價值之一，也是先以更好的性價比來推出，再慢慢往上走 。
李錫凌：的確有一些高端需求，比如純實木、純電動、比如疊加更多功能，這些需求都會存在，我們也在斟酌和考量 。
5、ChatGPT現(xiàn)在討論比較多，作業(yè)幫在硬件的融合上，有什么計劃么？
蘇靜：我們現(xiàn)在的確有一些小流量測試，主要在原來的作業(yè)幫產(chǎn)品上面 。將來會慢慢在聰明學(xué)系統(tǒng)里嘗試應(yīng)用 。
其實 ， 我們之前已經(jīng)有一些ChaGPT相似的功能，作業(yè)幫的NLP團隊多年來在預(yù)訓(xùn)練語言模型中有持續(xù)投入，在教育相關(guān)場景下的多個垂類應(yīng)用都有落地，包括題意理解，知識點分類，作文批改，智能質(zhì)檢等等 。
舉個小的例子，行業(yè)普遍之前做考試批閱，是圍繞圖像比對來進行的，現(xiàn)在我們已經(jīng)能對一些數(shù)學(xué)題本身進行測算和深度理解、處理 ， 這其實是相似的技術(shù) 。
未來我們會在交互式的場景下進一步優(yōu)化技術(shù)實力，增大模型規(guī)模 ， 打造更加實用、智能的學(xué)習(xí)產(chǎn)品 。
目前沒有太多對外公布計劃，但在嘗試慢慢落地 。
本文作者：馮瑋
【作業(yè)幫官宣：進軍書桌市場】
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