人手一个张雪峰，夸克野心有多大？
1977年恢复高考制度，曾为千千万万中国人打开了一扇通向未来的门。但多年过去，在这扇门后却横亘着另一道门槛：志愿填报。这不是一次考试能解决的问题，它融合了认知偏好、信息不对称、规则复杂与资源不均。对于很多普通家庭而言，这道关卡远比考场更模糊、更难解。
在过去，数字技术虽有介入，却始终未触及本质。志愿填报类产品层出不穷，但大多仍停留在“信息罗列”或“筛选工具”阶段。真正需要解答的问题，从来不是“我能去哪”，而是“我该去哪、为什么去、怎么去”，这些具有多变量、强约束、需解释的问题，恰恰是传统算法最难应对的场景。
直到今年夏天，生成式AI真正走进这片复杂地带。夸克正式推出“高考志愿大模型”，并上线“志愿报告Agent”产品，其底层是基于夸克的“深度研究（Deep Research）”技术。
这一技术带来的最大变化是，让AI不再只是搜索或生成的工具，而成为可以参与决策、进行结构推理的Agent系统。
截至6月30日，夸克为考生生成的志愿报告已超过1000万份，成为目前国内用户规模最大、反馈路径最闭环的一次深度研究技术应用。
如果说去年我们还在讨论“ChatGPT能不能写作文”，今年夸克所做的，是用AI去处理真正复杂的人生节点，做一次“结构性决策”的全流程模拟。这是大模型时代少有的、面向刚需且技术门槛极高的实用落地。
也正因如此，在诸多AI厂商纷纷对标OpenAI、试图构建通用智能的当下，夸克选择从高考志愿开始，不仅是一次选题突破，更是对未来AI“深度研究”范式的主动演练。
而夸克的深度研究功能，也已于今年5月在夸克首页正式上线。在首批受邀用户中，研究报告的下载和主动分享率超过40%。
七年精进，走向AI未曾抵达之处
为什么是夸克？这是一个很有意思的问题。
在大众视野中，夸克似乎一直带着多重产品属性。但在内部，从2018年创立之初，其始终指向一个清晰愿景：“个人AI助手”。这才有了搜、用、存等不同维度的产品功能集成。
而真正的智能助手，显然不只是完成指令，更是理解意图，并参与决策。而以志愿填报为代表的复杂决策，正是最典型的需求场景之一。高考服务，也顺理成章成为整个夸克团队最早投入的垂直场景方向之一。
夸克高考的最初设想，便是能像一个经验丰富的志愿专家，为每一个考生提供量身定制的填报建议。但愿景需要遵从技术现实。在2018年，夸克高考的产品从基础的信息聚合做起，主要依赖搜索引擎、知识图谱与结构化数据系统来提升信息效率，服务于“考得好，搜得到”的场景。
当时的积累，成为当下的底气。回溯七年，夸克团队陆续完成了对全国2900余所高校、1600多个本科专业招生计划、历年分数、就业数据与政策解读的梳理，并且持续更新。截至目前，其高考知识库的覆盖率已近100%。
技术拐点，发生在2022年之后。随着AI搜索、语言模型、多模态理解等核心技术不断成熟，夸克开始系统性思考：如何从“提供信息”进化为“辅助决策”。高考志愿填报成为验证这一能力的试验场：它拥有明确规则、有限目标、多重约束与深度交互的典型结构，既要求策略合理性，也要求充分理解用户需求，既需要推荐效率，也不能失去路径透明度。
如何建构一套“像专家一样思考”的系统，成为夸克技术演进的核心命题。
而“深度研究（Deep Research）”技术的出现与发展，成为解题思路。本质上，志愿报告 Agent正是夸克“深度研究”能力的标志性成果。所谓深度研究，并非单纯的语言生成能力，而是一种以结构化理解、因果建模、策略推理、路径可解释性为核心的智能决策框架。在这一技术体系中，用户自然语言的输入，不再是传统搜索引擎的关键词触发器，而是一个复杂命题的起点。AI的角色，正在从“返回信息”转向“参与思考”，并在复杂变量之间建立起逻辑秩序。
据夸克高考算法负责人唐亮介绍，利用数万条人类志愿专家推理数据进行训练，在引入人类偏好强化学习（RLHF）与可验证奖励机制（RLVR）后，夸克构建了“专家反馈—策略评分—策略再优化”的完整闭环。
凭借多轮“工具调用+反思调整”的机制，用户在不断交互中，也逐渐矫正了自己的真实需求，从而使得志愿方案愈发精准。据夸克团队透露，生成报告最多的一位用户足足尝试了一百多次。
“高考志愿不是一场选择题，它更像是一套动态规划系统，需要把不确定变成有边界的选择”，唐亮对虎嗅表示。
在他看来，深度研究技术在志愿填报上的落点，从来不只是生成，而是“规划”：即将不可控的信息、模糊的目标和有限的资源，拆解为一个可操作、可反馈的路径系统。
这意味着，用户不再只是信息的被动接受者，而在互动中逐步明晰自己的真实诉求。
志愿报告的生成数量还在飞涨。从结果来看，用户显然是买单的。
深度研究，夸克先下一城
尽管在夸克内部，Agent被反复打磨至专家级策略生成水准，但团队并未夸大其决定作用。
“AI还远远替代不了考生自己的决策，”夸克算法负责人蒋冠军坦言，“我们只能作为辅助，而非替代。”他甚至强调，真正的价值并不在于提供了哪个学校、哪个专业，而是帮助用户识别自己“真正想问的问题”，以及有了打开了更广阔、潜在适配性更高的选择。
有时候，一个考生最初说“我想学金融”，但交互过几轮后却发现，自己其实更关心的是“能不能在省内找个稳定工作”。
AI的确不是救世主。但对于那些手握582分、在县城中学徘徊于财经类与师范类之间的考生而言，一份志愿报告的意义，可能就是将原本靠蒙的选择变成了一次“知情自决”。
对于夸克而言，这场由高考场景开启的深度试炼，可能恰恰成为其走向全能Agent这一目标的起点。夸克已经上线的深度研究功能，也已开始在教育、健康等领域进行更加专业化的落地。
我们看到了一套可被反复调用、不断强化、持续反馈的产品能力，开始从数据堆栈中生长出来，带着逻辑、温度与节制的能力，参与到真实人生的非标准选择之中。
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