从人工智能早期、机器学习时代，到深度学习崛起，再到如今的大模型时代，技术不断升级，技术范畴逐步细化、能力逐层递进。尤其是大
模型，作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应，引发了 AI 赋能教育领域的技术范式变化。
随着以大模型为代表的新一轮技术范式的不断成熟，许多公司选择混合使用通用大模型和自有小模型，将通用模型的强大能力与自有小模型
在特定领域的优势，两相结合，进而变革教育。
人工智能（AI）：模拟人类智能的广泛技术
AI 的核心目标是通过机器学习和深度学习等技术，使
计算机能够从数据中学习，并自主进行推理和决策，
是模仿人类智能行为的关键技术。
机器学习（ML）：人工智能的支柱技术
机器学习致力于研究和开发能够从数据中自动学习和
改进的算法和模型，机器学习算法能够执行预测、分
类、聚类等多项任务。其核心理念是让计算机系统从
数据中学习，而不是通过显式编程来完成特定任务。
深度学习（DL）：机器学习中的尖端分支
基于人工神经网络，特别是深度神经网络（具有多层
隐藏层的网络）。深度学习的应用范围非常广泛，包
括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
大模型引发 AI +教育领域的
技术范式变革
近年来，大模型（生成式 AI）成为教育领域的明星技术。模型发展路径从 “大而全” 到 “专而精”，
混合模型也成为当前 AI 赋能教育行业的主流选
择，可更好地适配不同产品的场景需求，实现对教师、学生、管理者更好的赋能效果。
|
