与爱为舞亮相腾讯云AI产业应用大会，深耕教育大模型，打造下一代学习Agent

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> 与爱为舞亮相腾讯云AI产业应用大会，深耕教育大模型，打造下一代学习Agent 量子位的朋友们 2026-06-09 15:11:48 来源： 量子位 6月5日，2026腾讯云AI产业应用大会在北京举办。大会以“Agent进场，效能生长”为主题，聚焦企业级Agent从“技术热潮”迈向“产业落地”的关键进化。 当AI技术从底层能力走向行业场景，教育正在成为最值得被重新想象的领域之一。随着大模型能力持续演进，AI Agent也正在深度参与教育的全流程，不再局限于辅助工具，转而赋能并重塑整套教学体系。在此背景下，大会智慧教育专场以“共探AI+教育新未来”为主题，汇聚来自腾讯云、腾讯教育、腾讯研究院、高校、地方教育主管部门、出版社、教育科技企业及AI生态伙伴的多位嘉宾，共同探讨技术赋能教育的新范式与新可能。 作为腾讯云深度合作伙伴，与爱为舞联合创始人、技术负责人王琳受邀登台，带来《从模型能力到智能闭环：爱学大模型及学习Agent的探索与实践》主题演讲，分享与爱为舞打造教育垂类大模型、爱学AI学习智能体的技术路径与落地成果。 图注：与爱为舞联合创始人、技术负责人王琳主题演讲 当前通用大模型能力快速迭代，但落地教育场景存在明显短板：仅掌握海量知识却不懂教学逻辑、名师教学经验难以数据化复用；短期交付无法实现长期提升。针对行业瓶颈，与爱为舞探索出破局之道：深耕教育垂类大模型，打造学习Agent，依托数据飞轮构建可自主进化的教育智能闭环。 重塑教学逻辑：从“单纯讲题”到“启发思考” 在现场分享中，王琳表示：“真正有效的教学，核心是关键点的启发，通过问题设计引导学习者自主思考，并辅以‘最小助力’，才能真正培养独立思考、解决问题的能力。” 基于对教学场景的深度理解，与爱为舞将教学流程拆解为可量化、可迭代的“互动树”，围绕教学目标、知识点设计多元化互动形式。该模式落地到产品后，形成了爱学APP短时高频互动的课堂形态，平均互动频次超40次/小时。每一次互动都会被完整记录，持续沉淀真实数据，成为数据飞轮运转的核心入口。 图注：用户可通过点选、拖拽、PK赛、连线等多元化形式互动 构筑核心壁垒：双飞轮协同驱动系统迭代 解决了“讲好一堂课”的问题，教育AI还面临着更深层的挑战：如何像资深教师一样，精准提问、有效引导、判断学生能力是否真的提升？王琳表示，一个好的教育AI必须兼备教研能力、评估体系与数据工程能力，才能持续提升教学质量。对此，与爱为舞搭建离线、在线两大数据飞轮，形成难以复刻的核心壁垒。 离线飞轮依托百万小时的名师授课数据，让教学系统的样本优化、测评分析等脚手架（Harness）与模型（Model）训练相互咬合，沉淀教学方法论。目前，爱学AI学习智能体生成的题目讲解采纳率已超90%。在线飞轮则基于海量真实互动数据，打造可观测、可评估、可持续迭代的大模型自我认知架构，在爱学的回答针对性、表达简洁度、模型迭代效率等方面均实现有效提升。 图注：王琳讲解在线飞轮 通过建设“教学Skill引擎”，离线与在线飞轮得以协同运转，形成教研成果落地课堂、课堂数据反哺教研的完整闭环。王琳总结道：“真正的壁垒，从来不是某一个模型，而是一台停不下来的数据飞轮，和基于此持续进化的智能系统。” 深度协同共建：腾讯云“算力底座+实时互动”双引擎助力教育大模型应用 与爱为舞的技术突破背后，离不开与腾讯云的深度协同。双方围绕“算力底座”与“实时互动”两大核心方向展开联合共建，为爱学大模型的训练推理及大规模并发实时互动提供了坚实的工程支撑。 在算力底座方面，与爱为舞与腾讯云团队深度协作，对爱学大模型的推理性能进行联合优化，推理性能实现3至4倍提升；在实时互动方面，与爱为舞基于腾讯云TRTC构建直播系统，支撑爱学APP高密度、高频次的实时互动课堂，为教育AI的大规模普及铺就基础设施。 腾讯云与与爱为舞的合作形成了“技术共研、难题共克、成果共享”的深度协同模式。双方技术团队在关键节点并肩作战、联合攻坚，共同推动教育大模型从实验室走向产业落地。 技术路线升级：学习Agent的“进化之路” 区别于通用AI产品，爱学AI学习智能体的技术路径会实现三阶段的能力跃迁。 第一阶段是从对话机器人模型（Model-as-a-Chatbot）进化为工具型模型（Model-with-Tools），融合全模态输入能力，从“回答问题”转向具备Agentic行动能力。 第二阶段，是进化为具备记忆与反思能力的完整教学Agent，具有短期课堂知识点、中期跨学科薄弱点、长期知识图谱三层记忆架构，深度理解每位学习者的不同学习状态。 第三阶段则是面向长期效果的自主教学系统的进化，不再局限于开口率、对错率等评价指标，而是借助学生仿真模型，围绕长期能力成长规划个性化学习路径，真正实现因材施教。 踏上这条深度的技术进化之路，与爱为舞有着清晰的愿景：致力于以长期效果为目标，将爱学打造成一个能感知、能行动、能记忆、能反思、能持续进化的全模态教育智能体。如今，爱学AI学习智能体已实现规模化落地，这一步步扎实落地的足迹，正是与爱为舞让AI真正进入教育闭环的重要实践。 -此文系量子位授权转载- 版权所有，未经授权不得以任何形式转载及使用，违者必究。 量子位的朋友们 蚂蚁集团推出海外AI支付解决方案 商户可实现全球智能体运营 2026-06-08 AI创业者集结！“2026新一代人工智能（深圳）创业创新大赛”正式启动 2026-06-08 高德发布ABot-Earth0.5：跨越2D蒸馏模式，以3D原生驱动高一致性场景生成 2026-06-08 高通点赞广汽埃安N60智驾大赛获亚军，文远知行WRD 3.0亮相高通峰会 2026-06-08 扫码分享至朋友圈 热门文章 WPS笔记正式发布：AI贯穿记录、整理与复用全过程 2026-06-05 100亿砸向人形，不如先让10万台机器狗走进家庭 2026-06-05 A股账户可以买Robotaxi了 2026-06-04 字节开源统一框架Bernini：给DiT配个“大模型军师”，AI视频编辑先理解再动手 2026-06-02 有人靠CPU把AI算力密度卷到了新高度 2026-06-05