的新型教育数字基座，提高已建应用、空间、资源、数据的使用效率，探索人工智能大模型 技术在网络学习空间中的综合利用，打造覆盖全平台的智能搜索引擎。为探索人工智能这把 “金钥匙”如何开辟教师发展新赛道、塑造教师发展新优势，助推数智时代教育的转型升级， 讯飞联合哈尔滨工业大学、北京航空航天大学广泛开展了一系列“教育+大模型”的应用场 景试点。 （一）依托“大模型+多智能体”赋能数字课程建设 大模型为依托，聚焦师生教研所需，创设功能型 AI 智能体，如“魅力化学大师”“智能机器 化学家”“MWORKS 大师”等学科专属工具，赋能教师开展跨学科教学。学科工具的辅助使单 一教师可承担的教学范围明显扩大，尤其是在前沿交叉学科领域，有效突破了教师的能力边 界。 （二）基于 AI 课堂评价的智能巡课助力教学质量监测 为推动课堂教学模式向更高阶互动转型，北京航空航天大学依托智慧教室与讯飞 （三）大模型全面助力科学教育做加法 采用虚拟教师的形式，实现互动式、启发式、探究式教学，在一定程度上弥补了科学教 育师资与教学知识储备不足等问题。同时，借助大模型的代码能力，助力学校信息科技课程 开展，帮助师生进行代码生成、代码理解、代码纠错等，可解决教师面对编程批改耗时长、 专业性不足的问题，并且极大地提高了编程批改结果的指导性，在帮助教师减负增效的同时， 辅助提升学

l 深度思考模式：DeepSeek的深度思考模式能够输出自然语言形式的推理过 程，使得学习、解题的思维链可视化，有利于在教育场景中展示解题方法和过 程、进行知识回溯、引导学生个性化思考，从而辅助教师及家长教育，削减此 前AI+教育直接输出问题答案可能带来的负面影响。 l 逻辑推理能力：DeepSeek在各种类型的推理任务中，模型性能取得全面提 升，能够对以数学、物理为代表的理科科目学习提供更强赋能。

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量化后的模型在 推理时可以使用专用的硬件加速器（如 TPU、FPGA）来进一步提 升速度。 知识蒸馏是一种通过训练小型模型来模仿大型模型行为的加速 方法。具体步骤包括： - 教师-学生模型训练：使用训练好的大型模 型（教师模型）的输出作为目标，训练一个较小的模型（学生模 型）。可以通过软标签或中间层特征来进行知识传递。 - 多任务蒸 馏：在训练过程中，学生模型同时学习多个任务的知识，以增强其