从读题干,走向读取作答过程
DeepSeek、MiMo 等更新扩展图像或多模态输入。对讲题产品而言,这提供了同时处理题干、图形和手写痕迹的技术选项;是否读对仍需专项验证。[B2][B5]
AI Technology Intelligence Report
多模态、实时交互与模型成本继续变化,为读取作答过程、接续追问提供新的技术条件。沿着这条线,我们观察 AI 如何从“给出解答”,走向“根据学生的思路决定怎么教”。
01 / Executive Signals
本月值得关注的,是模型如何获得更丰富的输入、更连续的互动,以及更可控的任务流程。这些条件怎样转成“会教”的能力?
DeepSeek、MiMo 等更新扩展图像或多模态输入。对讲题产品而言,这提供了同时处理题干、图形和手写痕迹的技术选项;是否读对仍需专项验证。[B2][B5]
Gemini Live、TTS 与学习工具持续更新。实时交互为“提问—作答—再引导”提供基础,教学节奏和等待体验需要在实际讲题中验证。[A6]
GPT、Claude 的价格和典型任务成本发生变化。多轮辅导的成本应把识题、对话、重试与复核合并计算,评估能否支持更长的学习过程。[A3][A9]
MCP Skills 扩展与端到端评测强调工作流和完整任务。教育产品同样需要把能力组织为诊断、引导、练习与验证,并单独评估教学效果。[A5][A7]
技术迭代扩展了产品设计空间。对教育而言,下一步要回答的是:能否看懂学生当前的思路、选择合适的引导,再验证学生能否独立完成。
02 / Technology Updates
共 17 个专题条目:国际 9 个、国内 8 个。同一系列多次更新合并计数;已知日期按时间排列,仅确认月份的列于末尾。
显示全部 17 个条目
1M 上下文与分级访问并行。Fable / Mythos 5.1 调整工具调用方式,接入时需核对迁移规则。
tool_choice 的 any 和 tool 均会返回 400。应使用 {"type":"auto"},在提示中说明调用条件;参数结构约束使用 strict:true 或结构化输出。Flash 提供百万级输入窗口,介绍价持续至年底;Cyber 通过受限项目向可信机构提供访问。
月内推出 Astra、Sol 与 Luna,月末更新 GPT-6.1 Sol。Sol 标准输入 / 输出为 $2 / $10 每百万 tokens。
宣布教师 AI 素养全覆盖培训、线上专区和“万名 AI 素养先锋计划”等安排,推动教师能力建设。
与澳大利亚伙伴规划到 2027 年最高 2GW 的基础设施承载条件,属于未来建设目标。
V4.1-Flash 支持图像与文本输入、1M 上下文并开放权重。V4 Pro 继续提供 API,计费保持不变。
Skills 扩展进入 Final,明确技能发现、取回与摘要校验;实际使用仍取决于客户端和 SDK 支持。
skills/list、skills/get 等技能发现与取回接口,并使用文件级 SHA-256 摘要校验。S2 在浦江创新论坛推出,Intern-S2-397B 权重已有官方入口,面向科学多模态与长程任务。
实时语音、TTS 与 Notebook 学习工具相继更新。Notebook 实时语音限定移动端、18 岁及以上用户。
30 家组织、120 个系统提交结果,新增端到端 RAG 与边缘 Agent 场景,更关注完整任务表现。
29B 总参数、4B 激活,原生 256K 上下文;官方披露昇腾与 MindSpore 体系下的训练与优化。
500K 上下文,基础输入 / 输出从 $2 / $6 每百万 tokens 起;超过 200K 的上下文另有计费档位。
标准输入 / 输出 $4 / $20 每百万 tokens。厂商报告典型任务成本与速度改善,实际收益取决于负载。
Pro 与 Flash 提供 1M 上下文及多模态输入,权重采用 MIT 许可;披露的费用只对应特定 RL 实验。
公布 V900、集群扩展方案与 CPFS 存储优化,语音模型继续更新;规划上限与实际供货需分开判断。
多所高校组织高等教育学科大模型征集。校内期限各异,属于供给建设线索,尚非落地效果。
600B 总参数、27B 激活,1M 上下文与多模态 API 预览可用;开放权重计划为 10 月 15 日。
价格按公告中的美元 API 标价记录;厂商测试、开放计划和实际可用状态分别标注。各卡片可展开查看规格与适用范围。
03 / From Technology to Teaching
下表前一列技术事实来自本月公开资料;后两列是面向 AI 讲题的应用推演与验证问题,用来说明技术迭代如何引出因材施教。
左右滑动查看完整对照表
| 教学任务 | 技术迭代提供什么 | 可以探索的产品能力 | 需要验证什么 |
|---|---|---|---|
| 看见学生怎么做 | 图文输入与多模态模型提供更多选择。[B2][B5] | 读取题目、辅助线和已有步骤,形成对当前解法的初步判断。 | 手写识别、图文对应与错因判断需逐项复核。 |
| 接着学生的话往下问 | 实时语音与 TTS 更新,交互方式继续扩展。[A6] | 围绕卡点追问,把大问题拆成学生能继续思考的小问题。 | 低延迟不等于会教学;要检查追问质量与学生独立作答。 |
| 让多轮辅导可持续 | API 价格、缓存和效率变化带来新的成本组合。[A3][A9][B2] | 为多轮诊断、提示与变式练习评估更合适的模型组合。 | 按一次成功辅导的总成本比较,避免只看 token 标价。 |
| 把能力组织成教学流程 | 技能规范与完整任务评测受到关注。[A5][A7] | 把识题、诊断、引导和验证串成可检查的学习过程。 | 以上是应用推演;SOP 未说明采用这些模型或协议。 |
FROM SIGNAL
TO PERSONALIZED TEACHING
相同的题目,不意味着相同的学习起点。真正需要调整的是从哪里开始讲、哪些可以跳过、在哪里多问一步。
从手写步骤、辅助线与回答中,识别学生选择的方法和当前卡点。
需要时换思路、从断点接上;已经掌握的减少重复,让学生继续做关键判断。
通过变式题与无提示测验,区分“跟着做对”和“能够独立运用”。
04 / Personalized Teaching
以卓越2026年AI发布会AI学伴-AI讲解演示为例,观察多模态输入与互动引导如何被组织成具体教学流程。以下呈现 SOP 中的演示设计。
拍下题目与作答痕迹,先判断学生已经走到哪一步;在关键节点继续追问或展示图形,最后用变式题检查能否独立运用。
观察解法、步骤和辅助线
不确定的地方继续追问
调整讲解起点与提示方式
检查运用,记录思路与错因
设计目标:让学生越来越清楚自己哪里不会,并保留关键步骤中的思考与作答机会。
SAME QUESTION · DIFFERENT STARTING POINTS
差异体现在“从哪里开始、跳过什么、补充什么”。三位学生为 SOP 的预设演示案例。
已建坐标系,尝试表示各点;继续处理两段变长之和会比较繁琐。
承接已有尝试,提示能否利用 P 在线段 AB 上的条件,改用轴对称寻找更简洁的路径。
切入点:帮助选择更合适的方法
已作出对称点 C′,抓住关键方法,但后面的路径和计算关系没有理清。
跳过轴对称的前置引导,从 C′ 接上,确认 PC = PC′、最短路径成立条件与后续计算。
切入点:保留正确思路,补齐推理
已完成辅助点、最短路径转化和主要计算,答案正确。
压缩为 2 个关键确认点:检查核心推理与最终计算链,确认理解后沉淀方法。
切入点:减少重复,验证真正理解
已建立坐标系,并尝试用坐标表示图中的点。
识别出当前采用坐标法,并判断:这个方法虽然可以继续,但如果直接表示 PC+PD,会出现两个随 P 变化的根式,后续求最小值比较繁琐。
不带着学生硬算坐标,而是顺着他当前的思路提出:「有没有更简洁的处理方式?」再利用「P 始终在线段 AB 上」这一条件,引导学生尝试轴对称,把两段变化的长度转化成更直观的最短路径问题。
AI 不只识别学生做到哪一步,还会判断当前解法是否值得继续。坐标法并不是错,但继续算会比较复杂,因此 AI 在尊重学生已有思路的基础上,启发他切换到更简洁的轴对称方法。
已标出半径、弧的比例关系,并在 AB 另一侧作出了与 C 对应的辅助点 C′。
识别到学生已抓住这道题最关键的轴对称思路,因此跳过「为什么要想到轴对称」的前置引导,直接从他已经画出的 C′ 继续往下讲。
① 先让学生确认辅助点的作用:因为 P 在对称轴 AB 上,所以 PC = PC′,从而把 PC+PD 转化成 PC′+PD,重新组织成一条路径;② 再引导学生判断什么时候这条折线路径最短,即 P 在线段 C′D 上,且与 AB 的交点在允许范围内时 PC′+PD = C′D;③ 最后承接他已标出的弧和半径关系,继续算出 CD、C′D,完成整题收束。
AI 会先识别学生已经会到哪一步,已经想对的地方不重复讲。对学生 B,重点是帮他理解「为什么这样画有效、什么时候路径最短、后面如何算完」。
已作出对称点 C′,写出 (PC′+PD)min = C′D,并完成 CD=2、C′D=2√3 的计算,最终正确选择 B。
判断学生已掌握整题主要方法,因此跳过前面的基础引导,把原本完整的讲解压缩成 2 个关键确认点。
确认点 1:只检查最核心的推理是否真正理解——为什么 PC = PC′,以及为什么 P 在线段 C′D 上且满足原题取值范围时 PC′+PD 最短。
确认点 2:检查最后的计算链是否完整——由 CC′ 是直径得到直角关系,用勾股定理求出 C′D = 2√3,最后再加上固定边 CD = 2。
答案做对了,AI 也不会机械地从头再讲一遍,而是结合过程痕迹,快速确认「是真的理解,还是只是答案碰巧做对」。对已掌握的方法快速跳过,只保留最关键的推理验证,最后帮助学生确认并沉淀这类题的方法。
三个学生面对同一道题。SOP 展示了一种值得验证的设计:起点不同、跳过的内容不同、介入的类型不同。
即使学生主动要答案,也继续引导。第 5 步中 AI 明明可以直接给勾股定理公式,却选择重画图形、标出直角,让学生自己识别直角三角形——设计目标是把关键判断留给学生;是否真正独立理解,还需通过无提示作答验证。
图形变化与高亮用于解释当前几何关系,帮助学生观察辅助线和直角成立的依据。是否有效应根据后续推理与作答判断,不据此给学生贴固定的视觉型学习标签。
FROM GUIDANCE TO LEARNING EVIDENCE
前四步来自 SOP 的现有设计;在此基础上,补充延迟测验和教师复核,才能进一步判断是否学会。
读取作答痕迹,通过追问确认已经会什么、具体卡在哪里。
SOP 已描述已经掌握的少讲;方法选择、计算或图形卡点分别处理。
SOP 已描述先思考、再作答;答错后拆小问题,必要时用图形解释关系。
SOP 已描述完成原题后再做同类变式,检查能否独立用出刚学的方法。
SOP 已描述试点建议在 2–3 周后复测,按课程周期调整,观察保持情况。
下一步建议已有思维导图设计;教师端错因复核和人工介入机制需进一步建设。
部分已描述,部分待建设在演示脚本中,学生答错后继续拆小问题;已经理解的内容减少重复。提示的作用是帮助学生继续思考。
第 5 个思维节点突出直径和直角关系,引导学生辨认直角三角形,再选择合适的计算方法。
技术迭代带来的机会,是让 AI 更有条件依据学生的过程调整教学。AI 讲题已经在 SOP 中给出了具体设计;下一步价值验证,应落到学生能否独立运用、教师是否更容易发现问题。
05 / Sources & Notes
本月技术事实以官方公告与文档为主,教学研究标明人群与适用范围。正文编号可直达来源,资料核对截至 2026-09-30。
统计口径:17 个专题条目,国际 9 / 国内 8,同一系列合并;另列 1 项跨月背景。技术支持教学的映射为本报告分析;SOP 为演示设计,外部研究不等同于本产品的效果证明。