Library Home
总库首页
Reading Desk

我“蒸馏”了张雪峰整个公司

https://www.bilibili.com/video/BV1nKowBjEGX

可重渲有对比
success
Reading Desk

主阅读台

这个阶段主阅读台和显性阅读入口都只保留两份主文件:article.md 和 report.md。

阅读文件
Reading Flow

正文整理稿

按视频原讲述顺序整理的正文稿。

当前阅读文件:article.md

《我“蒸馏”了张雪峰整个公司》

来源:B站 [小石谈AI技]
时长:00:10:16
BV号:BV1nKowBjEGX
链接:https://www.bilibili.com/video/BV1nKowBjEGX
说明:以下文字按视频原讲述顺序整理,口语、重复和明显噪声已做轻度收束。

四小时蒸馏一家公司?我做到了

我“蒸馏”了张雪峰整个公司。大二学姐仅用四个小时,便完成了全网首个AI高考志愿系统。这套系统不仅功能完整,更具备高度可复用性。无论你是AI应用从业者,还是一人公司创业者,看完这套视频后,都应有所启发。

现在,让我先展示成果。这是一套完整的、靠AI驱动的高考志愿系统。它正是我所在公司的核心系统。我将这套系统的构建过程完整还原,带你一步步了解它的运作逻辑。

目前,该系统已接入北京印刷学院的官方数据。系统所依赖的数据库,基于大模型与正确数据源结合的方式进行解答。为确保准确性,我们对全国各省高考政策、各高校概况及专业信息进行了全面梳理。同时,系统还收录了去年全国所有大学在各省的录取分数与位次数据。总计约五十万条数据,全部严格使用真实数据库构建。

有人可能会问:既然大模型已经如此强大,为何还要专门搭建独立的数据系统?道理其实很简单。大模型虽见多识广,但容易“口无遮拦”。而我们的系统则像一个有脑子的档案馆——先查资料,再开口说话。它不凭想象,只依据事实。

为什么不能只靠大模型?真相在这里

从技术实现角度看,这套系统由五个层级构成。第一层是文字资料库,相当于图书馆的文献资源。第二层是专业避坑指南,包含一线教师面向普通家庭的独家经验。第三层是向量检索模块,如同图书管理员,只需你开口说出关键词,即可一秒内精准定位所需资料。第四层是大模型,扮演咨询台的资深馆员,它不会瞎编,而是基于真实数据综合分析后,用通俗语言耐心解答。第五层是用户界面,即图书馆的大门与阅览室,负责迎接用户并展示文案内容。

接下来,我将演示如何从零构建这一系统。首先,使用逻辑最强的OBS 4.6作为主控工具,配合GPT 5.3和GMA三个AI助手。这些工具并不昂贵,仅需一个谷歌会员账户,或通过反重立平台获取额度即可。若使用国产模型,虽可能出错,效率较低,但同样可行。

整个流程中,最耗时的部分是数据整理。我们采用三步法:第一步,用OBS 4.6生成结构化文档。第二步,根据规范模板填充数据。第三步,利用大模型对内容进行校验与优化。例如,我要构建一个AI高考志愿工具,首先建立数据基础,再设定文档框架。每个大标题下,必须包含专业介绍、就业前景、工资范围等必要信息。

在此过程中,我们选用了相关领域的权威资料,如教育部发布的《普通高等学校本科专业目录》。随后,按规范格式逐条填写,涵盖所有本科院校及专业。完成全部数据录入后,仅耗时五小时,且未超过一半的API用量,效率极高。

此外,最关键的是录取数据的整合。这部分数据密密麻麻,记录着历年各高校各专业的录取分数与位次。我们通过拆解文书资料,分工协作,最终完成数据入库。特别注意,这类数据通常无法免费获取,需通过付费接口获取。我们最终选择百度文库的API接口,自行搭建数据采集流程,确保所有文书数据完整可用。

从零搭建:五层系统架构详解

除了常规数据,我还补充了特殊内容。例如,通过分析网络公开资料,提炼出目标群体的语言逻辑与表达方式。针对贫困家庭,设计专属资源路径与安抚话术。同时,纳入无需高考即可入学的政策通道,如“强基计划”“定向培养”等。这些细节让系统更具人性化与实用性。

当系统初步成型后,我们引入了开源项目。推荐使用CC 5.4版本,其计算能力强大,部署迅速。只需接入一个通用的大语言模型API,即可让系统运行起来。然而,初期效果往往不尽如人意。原因在于,系统缺乏明确规则与数据约束。

为此,我们引入了核心机制:规则引擎。通过反复测试五百轮,不断调整逻辑规则,最终形成稳定架构。核心逻辑始终如一:以真实数据为基础,结合人设与场景,输出精准建议。

我们已将整套系统打包成压缩包,并附上一份AI可读的说明文档。只需按照三个步骤配置,即可顺畅运行。程序完全开源,发布于GitHub,支持商用与自由修改。若不便访问,可关注我的账号,在粉丝群内获取直接链接,由助手提供进阶玩法指导。

这套架构具有极强的扩展性,适用于任何需要密集知识与经验输出的领域。简单来说,就是“人设+数据”的模型组合。它可以被快速转化为其他类型系统:若将人设改为考研导师,数据替换为历年真题与备考资料,即可成为考研辅导系统。若人设变为罗翔,数据更新为法律案例与司法解释,则可演变为法律咨询系统。

在更多领域,你甚至可以微调或“蒸馏”模型,使其更贴合特定专业需求。语言模型虽包容万象,但速度较慢。而经过微调与蒸馏后的模型,能实现高效响应与精准输出。

我之所以愿意公开这套系统,是因为我认为:教育的本质不应被商业化绑架。虽然当前高学历人才的培养成本高昂,但这并不意味着教育质量必然更高。相反,当社会进入信息爆炸时代,任何信息差带来的价值,都将被迅速放大。

数据怎么来?全流程自动化生成

因此,我决定免费开放这套系统。我的目标不是盈利,而是推动教育公平。通过技术手段,让每一个学生都能获得科学、理性、个性化的升学规划。

我深知,这套系统并非完美。但它代表了一种可能性:将复杂流程标准化、模块化,让普通人也能掌握。如果我们将大学生的升学路径进行系统化重构,那么,原本需要数月甚至一年的准备时间,或许只需一个月即可完成。

未来,我们一定会投入大量工程师与海量数据,开发功能类似的AI产品。他们一定会做。但我选择在四月份这个关键节点,率先完成系统化建设。因为,我们需要让更多学生在最后冲刺阶段,拥有快速迭代的能力,以应对AI时代的挑战。

作为大学生,我也想表达一些思考。当学生开始追求“效力”时,我看到他们渴望更多技术支持。但真正的核心,不是流量,而是可持续的服务能力。管理者的第一反应往往是证明自身存在感,于是内部建立多个“腰部账号”,承接学生的剩余影响力。

然而,真正的好服务,需要扎实的数据支撑。效率提升的关键,在于技术赋能。但若只追求短期变现,系统极易变形。部分机构可能转向非教育类方式,快速制造“热度”。

而我们的老师,本就具备销售能力。若能将这种能力与教学深度融合,反而能创造更大价值。当然,现实中确实存在“烧钱换流量”的现象。心理学中,这种状态被称为“学术场域失衡”。

超越工具:系统背后的深层思考

当教学被过度商业化,教师与销售的界限变得模糊。我们不能因追求效率而牺牲教育本质。真正的成效,不在于表面的转化率,而在于是否真正帮助学生找到适合自己的道路。

因此,我们坚持:不盲目追求“程化”,不把教育简化为流水线作业。我们要做的,是让每一个规划,都有温度、有逻辑、有依据。

有时候,慢一点,松一点,或许会迎来更好的答案。

张雪峰式的“风口”终将过去。当前的阵痛,是必须经历的转型期。但只要方向正确,思考深入,终将迎来新的平衡。

最后,我想引用苏轼的名言送给大家:历尽千帆,归来仍是少年。愿每一位考生,都能在属于自己的赛道上,顺遂前行,终得所愿。


本文由 AI 基于转写整理,仅供复查参考。

Post Process

这篇后面怎么留?

第一版先只接快速路径,不打断阅读,也不改正文稿。

可见结果先只保留:不留 / 参考 / 方法 / 功能候选 / inbox。

复查动作

当前 run 输入齐全,可直接复查或原地重渲。

快速打开
Run Context
运行信息、阶段状态、当前主稿
按需展开
平台
B站
创作者
小石谈AI技
当前阶段
已完成 / 无
最后更新
2026-05-18 18:44:27
最近查看
2026-07-14 13:43:25
Stages
download
success
元数据已保存,并确定了可用字幕/音频输入
2026-05-17 14:53:41 → 2026-05-17 14:53:52
transcribe
success
音频转录完成,共 3 段
2026-05-17 14:53:52 → 2026-05-17 14:54:50
analyze
success
结构化分析完成(引擎: qwen)
2026-05-17 14:54:50 → 2026-05-17 14:56:41
render
success
学习导读、整理稿、辅助全文与默认 Obsidian 导出已完成
2026-05-17 14:56:41 → 2026-05-17 14:56:41
Visible Artifacts