随着多省市公布高考分数线,志愿填报热度持续飙升。记者从夸克获悉,出分后第二天,夸克已经生成100万份定制化的志愿报告。目前生成一份志愿报告的时间约5分钟。阿里巴巴此前宣布,为保障考生的志愿报告生成需求,已将支持夸克的算力资源提升至去年的100倍。

目前已出分的省市包括上海、天津、内蒙古、黑龙江、重庆、福建。其中,上海每三名考生中就有一人使用了夸克的志愿报告。相比其他志愿工具,夸克是国内唯一可以生成专家级志愿报告的产品。
根据清华大学研究团队的对比,夸克志愿报告在数据完整性、分析能力与决策水平方面,已具备与人类志愿专家相似的水准。其背后依托的是一套专为高考志愿设计的大模型,由数百位志愿规划师参与训练,算法工程师将人类专家的思考过程转化为数万条高质量推理数据。模型产出的志愿方案再由专家多维评估,逐项打分形成反馈闭环。
业内人士指出,100万份志愿报告被领取,标志着志愿工具正从“辅助选项”跃升为考生的“刚性需求”。常规信息查询已难以满足考生对精准匹配和个性化决策的需求,专业级的志愿报告正成为主流选择。
好文章,需要你的鼓励
论文提出动态民主同意框架,融合伯奈斯公关理论与系统动力学反馈模型,分析政治支持率如何受滚雪球增长、选民饱和、感知延迟和制度信任侵蚀四种机制影响,揭示宣传投放为何会失效甚至反噬。
阿里巴巴团队推出E-Commerce Bench基准,让18个顶尖AI模型经营虚拟网店一年,揭示AI在长周期自主商业决策、供应商谈判防骗、现金流管理及经验学习方面存在巨大能力差异与隐藏短板。
本文解读ReFlowSET框架,它通过系统评测多款图像压缩器选出最适合雷达与光学图像的编解码器,并从零训练轻量生成模型完成雷达图到光学图的翻译,在多个数据集上取得领先的感知与分布质量表现。
阿里团队提出DICS方法,通过评估图片、问题、答案三者的内在一致性给训练数据打分,结合自适应采样策略筛选高质量子集。仅用25%的LLaVA-1.5-665K数据训练即超越全量数据效果,并在600万样本规模验证下用不到四分之一数据逼近官方InternVL3-8B性能。