清晨的斯坦福大学校园，很安静，好未来创始人张邦鑫，约上CTO田密，一起散步。
二人心事重重，气氛有点严肃。张邦鑫一开口，直入主题：“能不能请你放下别的所有工作，只做大模型？”
那时，ChatGPT发布已有几个月，张邦鑫等人第一时间关注，做了些非正式预研，没拿定主意要不要跟进。他带着团队专程赴美，考察大模型的进展。
一周多的时间里，团队连轴转，英伟达、谷歌等科技巨头以及当时还没爆火的Figure等初创公司，一口气走了个遍。白天出门，夜里复盘讨论。
地陪司机忍不住嘀咕：“别人都是去哪儿玩，去哪儿看show，你们公司一天安排六七个访问行程，也太拼了。”
“走完一圈，挺受震撼的，我们很快意识到，AI将给教育带来巨大颠覆。”田密接受《21CBR》记者专访时表示。
那场清晨对话的最后，田密立下军令状：“如果大模型做失败了，我就离开公司。”
他带着几十人的队伍，埋头攻坚，半年时间，自研发布数学大模型MathGPT，后取名为“九章”。
现在，九章大模型已深度应用到学习机等核心产品，也推出了独立APP和小程序“九章爱学”。能力方面，以数学最为突出，在去年MathEval网站的数学能力测评中，位列国内外几十个大模型榜首。
今年，田密团队，积极推动大模型走进公立学校，三个月就做出了第一版产品“九章爱学大小屏”，已在全国四个省市试点。
“AI老师，是好未来坚定要做的方向。真人老师能干的事情，要让AI老师都能干，而且干得更好。”田密说。
押注“九章”
2022年11月底，ChatGPT问世，我们第一时间开通账号。用完以后，大家很惊叹，过完春节就发现，身边讨论的人越来越多，这款产品破圈了。
邦鑫和我们几个人，一直在讨论，要不要跟进。当时还没买卡，就用手头一批老的英伟达V100卡，试着做了些预研测试。
大家觉得，还是得去发源地看看，了解AI行业当前的发展状况。我们在美国考察时，感受很深刻，新的技术革命来了，好未来必须all in，全力投入大模型。
带着几十人的团队，我重新回到一线攻坚状态。
大模型要顺利起步，三要素的投入不能少，算力、算法人员、数据，都是以亿为单位的，很烧钱，成本投入是摆在面前的首要问题。
幸运的是，老板的决心很大。
算力方面，起初我想过，要不要租一批大厂的卡来训练。邦鑫建议，自己买卡比较可控。好未来在教育公司里，算力投入可能是最大的。
算法的关键在于人。当时集团的算法人员大约有100多个，几乎全部抽调来做大模型。我们意识到，大模型颠覆传统AI的路径，如果执着于过去的技术路线，就是“屎上雕花”。
数据方面，公司多年下来，积累了大量教育数据，但做模型的强化和微调，光有教育垂类数据还不够。我们专门建了一个基地，雇人做数据标注。
最初，我们希望从零开始，训练一个自己的大模型。过了一段时间，越来越多优秀的开源模型涌现出来，我们发现，自己做预训练，并不划算。
因此，我们果断切换方向，在DeepSeek、LLaMA等全球顶尖的开源模型基础上，结合学而思独有的教育行业专有数据，进行二次训练，再把多个模型进行交叉验证和投票，最终得到专业的教育大模型。
跟之前相比，步骤其实没省多少，但站在巨人肩膀上，模型能力得到提升。
做大模型的厂商很多，从数学切入的，只有好未来。
数学是公认的大语言模型最弱的地方，如何提升其逻辑推理能力，是业界共同面对的难题。
好未来做数学培训起家，在这个领域的积累，是我们做数学大模型的优势。
加上公司在2017年就成立了AI Lab，多年布局之下，有传统AI时代打下的地基，过渡到新的大模型时代，过程很顺。
花了半年时间，我们做出了MathGPT的第一版，2023年11月，MathGPT成为首批通过备案的教育大模型。
“九章”这个名字，源自《九章算术》，是世界上最早的印刷本数学书。大家基本没有纠结，觉得“九章”好听好记且有故事，一致通过。
回过头看，在传统AI时代，需要针对多个应用场景，用到上百个小模型。公司做了大量AI助手，协助老师备课、批改作业等，功能较为零散、简单。
现在，一个大模型就能搞定很多事情，更重要的变化在于，随着AI能力逐步强大，能实现教、学、练的闭环，真正从过去以老师为中心，转向以学生为中心。
软硬结合
九章大模型以数学起家，并把能力继续延伸，覆盖全学段、全学科。
比如，语文学科，可以提供作文辅导写作、作文批改等功能；英语学科，提供英语作文批改、口语对话练习等功能。
最早，团队从AI解题这项能力做起。很快，我们意识到，AI解题，技术水平再牛，也不是家长和学生的实际痛点。
家长要的是AI能给孩子批改作业，把错题讲明白，减少他们辅导作业的工作量和请家教的成本。
做大模型不是炫技，帮用户解决现实问题才是第一位。
九章选择聚焦三个方向——批改、讲题、精准练。
先看批改。传统AI时期，能做的是选择题、判断题等简单的批改。现在有了大模型，不光能支持所有题型，而且能呈现批改过程，指出答题错在哪一步，这个步骤关联哪个知识点。
至于讲题，好未来实打实训练出来一个AI老师，能划分六个维度的指标，让真人老师打分，评价其讲题的逻辑性、过程的连贯性等。
最后的精准练，基于知识图谱，从孩子做对或做错一道题，来判断其是否掌握某个知识点，精准推送孩子需要的题目。
这些技术能力，以多种应用方式落地，既嵌入好未来现有的APP、智能硬件和学习服务，也有独立的APP和小程序“九章爱学”，并提供API和智能体接口。
随着落地探索的深入，我们逐渐认清了现实：纯AI软件很难单独落地，软硬结合可能是现在的唯一出路。
在教育硬件赛道，学习机的复杂程度是最高的。好未来在2023年2月推出第一代学而思学习机，锚定“好内容”，当时有人估算过，4000多元的学习机，仅内置的课程资源，价值至少等于30万元的培训费。
到了第二代产品，大模型能力全面接入，升级为“好内容+好AI”，“好AI”即九章与DeepSeek形成的双核大模型，进一步强化学习机的智能交互与精准分析能力。
从具体功能来看，今年5月发布的旗舰产品T系列，搭载了小思智慧岛Pro，这是个软硬一体化的摄像头体系。学生伏在桌上写作业，摄像头能直接拍到纸上的题目，方便、智能地提供作业辅导。
我们正在努力，往多模态AI老师的方向进化，省去每次主动唤醒AI的动作，让交互体验变得丝滑。
桌面放上教科书或试卷，学生手写时，摄像头实时录入查看，实时按步骤讲解，如同真人老师面对面辅导。
提速进化
九章大模型的AI能力，保持以月为单位的迭代节奏，配合学习机等前端产品的更新。
好未来坚定往AI老师的方向走，仿照无人驾驶等级的L0到L5，我认为，教育行业的AI老师，大体上也是如此进阶。
L1级别，AI只能给老师打辅助，做些简单重复的工作。
当前所处的L2，AI能在某个模块上，胜任老师的工作，比如批改，属于“辅助驾驶”阶段，驾驶员可以“脱手”“脱脚”，不能“脱眼”。
L3，进入“有条件的无人驾驶”，可部分“脱眼”，不能“脱脑”。一些特定场景下，交给AI老师明确的任务和目标，它能基本跑完一个闭环，但需要随时准备接管。
我们希望，未来两三年，能实现L3级别。比如在家场景下，学习平板里的AI老师，可以自主帮你完成学业规划，也能实现做题—批改—讲题—练题的完整闭环。
未来，到了L4，AI老师可以跨场景切换，家长能放心地把孩子的学习交给AI老师，除非出现个别极端情况，基本不用接管。
那时候，教育行业将迎来彻底变革。
为了将大模型能力推向更多应用场景，我们开启AI产品进校业务，去年底立项，今年3月推出第一版To G的学习机产品。
第一批试点，至今两三个月时间，据学校反馈，两个班级对比，有AI工具赋能的班级，数学成绩的均分较另一个班高出7分，预测学期末将拉开十几分的差距。
AI进校，有个逐渐接受的过程，关键在于信任和效果，我们有耐心，也有信心。
技术和业务紧锣密鼓的同时，我们也在锻造AI化组织。
一是转变思路，业务遇到问题，先问大模型，能不能做、怎么做。
二是工作内容的“AI率”提升。明确要求所有岗位，未来几个月，至少有某项工作由AI替代。比如，公司法务、财务的合同审核，现在基本交给大模型，大幅提效。
我做大模型这两年，感到压力最大的，是刚接下任务的时候，一切未知，不知从何着手。
现在心里踏实多了，怎么应对挑战也很明确：从用户使用过程和经验中发现不足，思考技术改进的路径，探讨更丰富的交互形态。
就我个人而言，之前十几年，待在腾讯、阿里，花名一直是“老师”。或许，冥冥之中就确定了我的角色。
