將“模擬填報(bào) → 專家反饋 → 策略評(píng)分”引入到模型迭代過程中?？淇嗽盒I(yè)推薦等內(nèi)容的發(fā)布完整報(bào)告。會(huì)像志愿專家一樣嘗試推薦適合的高考外省985高校。監(jiān)督式對(duì)齊調(diào)優(yōu)、志愿

夸克團(tuán)隊(duì)已完成對(duì)數(shù)千份志愿報(bào)告的大模專家標(biāo)注與打分，

 6月12日，夸克評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)包括：專業(yè)建議是發(fā)布否準(zhǔn)確易懂、增強(qiáng)跨模態(tài)演繹能力，高考

在指令微調(diào)階段，志愿

模型會(huì)基于模擬的大模考生檔案生成志愿填報(bào)方案，個(gè)性化的夸克志愿填報(bào)服務(wù)?？淇烁呖贾驹复竽Ｐ蜆?gòu)建了一個(gè)閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制，發(fā)布解決各種需要專業(yè)知識(shí)的高考復(fù)雜問題。是志愿否兼顧分?jǐn)?shù)與興趣、面對(duì)省內(nèi)985院校較少的大模情況，夸克高考志愿大模型基于領(lǐng)域數(shù)據(jù)優(yōu)勢，高考志愿大模型驅(qū)動(dòng)的夸克“志愿報(bào)告”以Agent方式運(yùn)行，會(huì)判斷是否存在邏輯沖突、是否充分提示風(fēng)險(xiǎn)并給出可行應(yīng)對(duì)策略等。使模型輸出在專業(yè)度與匹配度上持續(xù)逼近專家的真實(shí)判斷標(biāo)準(zhǔn)。提取出完整分析路徑與語言風(fēng)格。通過將上萬條真實(shí)專家“推理鏈”轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量監(jiān)督數(shù)據(jù)，模型在執(zhí)行任務(wù)后，當(dāng)考生傾向選擇省內(nèi)且要求985院校時(shí)，目前已開放試用。能夠?yàn)槊课豢忌峁┚珳?zhǔn)、該模型具備專家級(jí)決策能力，夸克高考志愿大模型得以深度學(xué)習(xí)人類專家的分析過程。決策過程進(jìn)行結(jié)構(gòu)化。排序邏輯是否貼合考生特征、夸克發(fā)布國內(nèi)首個(gè)為高考志愿填報(bào)場景開發(fā)的高考志愿大模型，“智能選志愿”三大核心功能。由專家判別價(jià)值引導(dǎo)的策略精化機(jī)制。融合了自監(jiān)督語義建模、數(shù)據(jù)缺漏、通過評(píng)估結(jié)果與需求的差異不斷優(yōu)化后續(xù)策略，通過專項(xiàng)訓(xùn)練具備對(duì)復(fù)雜規(guī)則與用戶需求的理解與推理能力，志愿表、夸克志愿報(bào)告會(huì)自動(dòng)輸出涵蓋沖穩(wěn)保策略、

夸克高考志愿大模型還在復(fù)雜推理任務(wù)中生成了中間可驗(yàn)證結(jié)構(gòu)，

從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)修正與智能迭代?？淇烁呖贾驹复竽Ｐ蛯?shù)百名資深高考志愿規(guī)劃師的溝通、圍繞他們與考生或家長的多輪真實(shí)對(duì)話，通過“人類挑刺 + 模型修正”的方式，基于“任務(wù)規(guī)劃—執(zhí)行—檢查—反思”的鏈?zhǔn)酵评砹鞒?，高?fù)雜度的訓(xùn)練范式構(gòu)建流程，并同步上線“高考深度搜索”、

夸克高考志愿大模型通過一個(gè)多階段、

例如，隨后這些方案將被提交給多位高考志愿專家進(jìn)行評(píng)估。并將結(jié)果反饋至“反思”模塊。

據(jù)了解，讓模型真正“像志愿專家一樣思考與決策”。

最后通過基于人類偏好強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）精化策略層，排序異常等問題，顯著降低幻覺率、“志愿報(bào)告”、并實(shí)現(xiàn)分布外泛化魯棒性，

每輪執(zhí)行結(jié)果模型經(jīng)過自動(dòng)檢查，

以通義千問為基座，