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刘烁|新东方刘烁炀：技术是教育行业的“加速器”，而非“推土机”( 二 )

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我想问一个问题 ， 有没有人想过为什么在过去6年里 ， 教育科技发生了如此之大的变革？2020年之前 ， 很多人都在做直播 ， 功能做得很炫 ， 往往做得越炫越忽视稳定性 。
疫情给新东方的技术团队一个特别大的机会是 ， 我们一开始上线的时候也会崩 ， 但用了3天时间 ， 把底层系统重新写 ， 做结实了 ， 现在内部开几万人的大会都用的是我们自己的直播技术 。
以上这一切都是在过去5年、6年里快速迭代实现的 。 问题来了 ， 为什么？你们是怎么做到的？我想告诉大家 ， 主要原因在于“卷” 。 一个是外卷 ， 过去5年 ， 整个教育行业的技术发展真的太快了 ， 公司之间相互PK；另一个是内卷 ， 很多公司对同样一个应用 ， 担心押宝在一个团队万一做不成怎么办？就分成A、B组 ， 谁赢了谁留下 ， 另一个团队出局 。
过去这几年 ， 我们教育行业的AI人才有多么的优秀 。 10年前从来不敢想我们的IT人才会从腾讯、阿里、百度等公司挖来的 ， 在过去5年都实现了 。 我们一度在和这些游戏公司、互联网公司PK这些IT人才的薪酬 ， 动辄3倍工资我们也敢去挖 ， 坦率讲还是行业快速发展的力量 。
我们要承认 ， 过去这几年我们的技术变革是行业快速发展带来的 ， 而行业快速发展带来的是优秀人才集聚 。
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第二部分 ， 如果有明天 ， 下一步该怎么走？个人有三个小的体会：垂直深耕、场景贴近、内容为王 。
什么是垂直深耕？无论是语音识别 ， 还是OCR技术 ， 我们更愿意把它理解为通用技术 。
举个例子 ， 新东方和ETS合作 ， 一起做了语音识别测评工具 ， 对方提供原形、样本 ， 我们和新东方内部AI研究院就做了一个口语测评 。
教学有“讲、练、测、评、考” ， 评价一个学生英文说的是什么 ， 用语音识别就可以 ， 但评价他说得好不好 ， 是否符合托福考试的标准 ， 就没那么简单 。 我们都知道所有这些引擎、技术是需要用数据去投喂的 。

刘烁|新东方刘烁炀：技术是教育行业的“加速器”，而非“推土机”
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举一个例子 ， 这是一篇代码 ， 这个代码我也看不懂 ， 这张PPT是IT同事帮我做的 。 他告诉我 ， 在这页代码当中 ， 有这样一些关键指标（上图） ， 是托福口语对一个学生的评判给出的关键指标 ， 分别是总分式结论 ， 包括语速检测、流利度检测、完整度检测、停顿检测、强调检测、发音长度检测、连读检测、语调检测、单词识别 。
这么多个指标当中我举一个例子 ， 叫做语调检测 。 为了验证语调检测这件事做得是否正确 ， 我们先建立模型 ， 找了十几位托福口语满分的老师 ， 按不同评分标准去朗读 ， 通过数据的反复验证 ， 实现对引擎的训练 。
在雅思批改引擎中 ， 每一个题目同样需经过成百上千篇不同水平、维度的文章来训练评分引擎 ， 以此来实现更高的准确性 。
这件事情告诉大家 ， 所有技术在深耕领域去做才有真正的价值和意义 ， 至少新东方是这样认为的 。
除了口语的AI测评之外 ， 还有写作批改 。 到现在为止 ， 我们都不敢说所有雅思文章都能实现自动批改 ， 原因是每一篇文章要给这个评分引擎投喂至少1000份作文 。 你要知道雅思考试有多少题目 ， 每一个题目都是一个单独的评分引擎 ， 这件事情做得很累 ， 但是新东方在做 。
除了垂直领域之外 ， 第二个叫做场景贴近 。
5年前流行一个话题叫“微课” ， 就是今天的视频课片段 ， 有大量的老师录制微课 ， 我冒昧地问各位一句 ， 大家有没有想过 ， 语文老师和数学老师录制微课的需求是一样的吗？不一样 。 数学老师特别在意的一个事是自己一边说 ， 一边写这个过程 ， 这个过程 ， 这个停顿、这个写写画画代表的是书写的逻辑推理的过程 。

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