惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
U
Unit 42
T
The Blog of Author Tim Ferriss
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
B
Blog RSS Feed
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
S
Securelist
L
Lohrmann on Cybersecurity
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Recorded Future
Recorded Future
D
DataBreaches.Net
Spread Privacy
Spread Privacy
T
Threat Research - Cisco Blogs
I
Intezer
P
Palo Alto Networks Blog
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
I
InfoQ
宝玉的分享
宝玉的分享
Security Latest
Security Latest
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
T
Threatpost
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
P
Proofpoint News Feed
博客园 - 司徒正美
H
Hacker News: Front Page
Y
Y Combinator Blog
爱范儿
爱范儿
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
NISL@THU
NISL@THU
月光博客
月光博客
有赞技术团队
有赞技术团队
Cloudbric
Cloudbric
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
G
Google Developers Blog
A
Arctic Wolf
博客园 - 【当耐特】
W
WeLiveSecurity
V
Visual Studio Blog
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
V
V2EX
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
S
SegmentFault 最新的问题
The GitHub Blog
The GitHub Blog
The Cloudflare Blog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
AI重塑教育系列1 — AI智能批改(下)
key-小五 · 2025-01-23 · via 人人都是产品经理

上篇我们提到AI在批改中的应用,to G更多看资源和政策,能否吃到一波红利,to C应用上其价值感有待进一步挖掘,难以形成用户的核心卖点;内部提效,是当前比较好的一个选择,今天我们具体聊聊内部提效系统的设计。

一、业务流程

虽说是针对批改环节的设计,但因作答系统输入的不同,对批改端的能力及接口方式也有很大的差异。

从完整流程上来看,总体分为四个环节:题库系统、组卷系统、作答系统、批改系统

在实际的业务场景中,由于各种原因会导致线上化程度不同。根据作答系统提交的数据形式,可以分为以下几种情况。

  • 情况1:线上化作答,提供到批改系统的为结构化数据,含提干及作答内容。
  • 情况2:部分线上化,提干线上化展示,作答内容以图片等非结构化形式提交
  • 情况3:全线下形式,提干及作答内容均以图片等非结构化形式提交

针对以上3种不同的情况,在批改系统中需要建设的能力也会有一定差异

二、批改系统设计

2.1 批改系统任务流

从上述图中,我们可以把批改分为以下环节:创建任务ID、任务拆解、题目拆解(拆解出题目ID、题目内容、作答内容)、批改规则、批改结果、合并批改结果、人工校准发布

针对第一部分提到的不同提交数据形式,核心影响到的是任务拆解和题目拆解的不同

情况1无需系统处理,情况2和3都需要系统做不同程度处理

2.2 题目拆解

若作答系统提交的信息为非结构内容

那就需要借助OCR或者ASR的能力,将提交的内容进行结构化拆解

如上图,需要识别拆分出题目序号、作答内容、结果等

这个环节对后续批改精度有很重要的作用,主要会存在以下问题:

  • 手写内容识别不准
  • 拍照清晰度不够
  • 视频或者音频中存在一些干扰声音等
  • 识别内容文本化时,难以拆解到题目ID、作答内容等

针对以上问题,需要做的应对是

  • 作答系统尽量保证提交内容的完整、清晰
  • 对比市面上不同的OCR、ASR能力,做一定的数据探查
  • 可能需要进行一定数量级的标注,来进行模型训练以提升准确率

2.3 批改

这个环节是AI发挥作用的重要节点

传统的批改工具会根据客观题答案比对

或者是通过部分的工程规则,来对主观题的部分维度进行批改

存在的核心问题:

  • 比较难做到分步骤打分
  • 主观题的评价方式及体系相对比较单一
  • 如果需要进行调优,需要进行比较多的工程规则调整

如果采用AI模型

只需在chatgpt4.0或者其他比较成熟的开源模型上略微调优

基本就能实现智能化批改

而批改的准确性或者丰富性

完全可以通过promote即可

极大程度提升了优化迭代效率

例如下图prompt可被用于作文批改

2.4 调优迭代

为了实现业务流程的真正优化,关键在于提升批改作业的准确性和直接可用性。

如果AI批改的结果需要教师花费大量时间进行校对和调整,那么这样的效率提升就失去了意义。

因此,我们的目标是将AI模型训练至至少80%的准确率,以确保其在实际应用中的价值。

要达到80%以上的准确率,我们需要关注两个核心环节:

  1. 题目拆解:这一步骤要求我们将复杂的提交内容分解成更小、更易于处理的部分,以便AI能够更精确地理解和评估每个部分。
  2. 批改优化:在这一环节,我们对AI批改的结果与人工比对,针对bad case进行模型或者prompt调优

2.5 体现人工感

在批改服务的最后阶段,

至关重要的一点是将批改结果以一种直观且具有手工感的方式呈现在作答系统中。

我们必须认识到,从家长的角度来看,他们期待的是教师对孩子的作业投入真正的关注和心思,

精准地发现孩子在学习过程中的薄弱环节,并据此提供帮助,以促进孩子的成长和进步。

因此,批改结果的呈现方式不应过于机械化或系统化,

以免削弱家长对课程价值的认可和信任。

我们需要通过精心设计的用户界面和反馈机制,让家长感受到教师的用心和专业,从而增强他们对课程的满意度和忠诚度。

如下图,右图更能表现出人工批改效果。

通过这种方式,我们不仅能够提升家长的体验,还能够确保教育服务的质量和效果,让家长确信他们的选择是正确的,并且他们的投资是值得的。

三、总结

许多人可能会认为,AI批改与传统批改在表面上看起来并没有太大的差异。

然而,我们必须深刻理解,新技术的发展并非一蹴而就,而是一个渐进替代的过程。

从提交作业、识别内容、批改作业到提供反馈,当前技术可能只能优化部分环节,但随着技术的不断进步,整个流程有望得到完善。

事实上,目前一些前沿技术已经在探索端到端的解决方案。

AI技术可以直接读取图像并提供批改结果,无需中间的文本转换步骤。

但无论技术发展到何种程度,作为产品的核心能力始终不变——那就是对业务的深刻理解和精准把握。

这种对业务的深刻洞察,是我们在技术浪潮中保持竞争力的关键。

它确保我们能够准确识别用户需求,优化产品功能,从而在教育领域中提供更加高效、个性化的服务。

作者:key-小五 公众号:每天都在找钥匙

本文由 @ key-小五原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务