《封面新闻》的记者yi yili“第二型模型Henan Zhengzhou建议获得549分，一个历史类别，第一个阶级线得分为517分，以及如何请求考试。”随着大学入学考试的临近，这些问题成为候选人和父母寻找和提出问题的典型方式。尝试向传统搜索引擎启动此问题。前排是一个广告，背面是一个不正确的Web链接。当用新的AI聊天工具取代时，搜索结果通常与培训机构的流量网页，低质量的经验内容等。为了解决该行业的问题，5月27日，夸克（Quark）在将入学考试应用于大学时启动了该行业的第一个“详细搜索”功能。简单的用户mind在夸克搜索框中以最自然的方式向大学问志愿者问题，然后咨询“详细搜索”和经验。志愿者填充非常需要“详细搜索”的典型场景。全国近3,000所大学涉及无数的专业，每个大学的入学评分和研究生录取数据都不同。对于候选人和父母来说，这就像被捕获的信息一样。记者了解到，大学入学考试在大学入学考试中的详细搜索功能与专业的“自愿计划者”相媲美。一旦了解用户的意图，夸克就会分为四个步骤。将第二个模块分数转换为大学入学考试的有效分数，请参阅可以完成的申请计划，分析进入目标大学的可能性，并在整体评估后提供多个小组的个性化申请计划。用户可以基于此提出更多问题。整个过程意味着动态的智能搜索和多个验证。搜索dat一个来自夸克自我调查考试的知识库，以确保数据是专业可靠的。知识库包括有关研究生和就业学校考试的数据，以及上一年的志愿者数据。其中，全国成千上万的本科大学都可以使用就业数据。他记录了学术和大学就业目的地以及100多个主要城市的就业数据。除了保证独裁和精确的搜索和推理经验外，降低高风险大型模型和强大限制的幻觉率（例如进入大学的入学考试应用）非常重要。根据大学入学考试的独家知识库，Quark可以通过搜索改进技术回答复杂问题时显着提高内容的准确性。同时，加强学习可以大大减少与事实和问题相矛盾的响应内容现象。与夸克有关的人说，今年是他的第七年，因为夸克继续为大学的入学考试提供免费服务。模拟志愿者选择功能已启动。候选人和父母可以根据其模拟测试的得分以及志愿者的计划提前为几个渐进的阶梯而组织他们的要求。对于以前与前一个遇到的大学问题和专家，您可以使用“大学入学考试的详细搜索”来解决这些问题。填充之前的预先数量有效地避免了潜在的风险，并减少盲目填充和其他情况的发生，并帮助熟悉政策，组织数据并提前评估他们的个人偏好。