2021ai智能填报志愿(ai人工智能是什么意思)

高考填报志愿app十大排行榜

数据的准确权威性。数据是否准确无疑是最关键的问题，志愿填报APP数据的可靠性一定程度上决定了该APP的可信度。考生和家长绝不能冒着数据错误的风险，随意挑选志愿填报APP。值得推荐的如下：

1.掌上高考

掌上高考APP是中国教育在线旗下的优质志愿填报大数据系统，同类产品中最为全面、可靠的数据，据查证，掌上高考的相关录取数据均来自教育部官方机构和高校，保证数据的权威性与严谨性。

同时，掌上高考还把学校往年的录取分数、今年的招生要求、学校的专业特点与培养特色、专业的学习方向、学生未来就业情况，全部做出了归纳与分类。

第二则是掌上高考生成志愿填报的算法是同类产品中唯一考虑到当年的报考热度的，会根据历年的报考趋势，还原投档过程，人工智能进行风险评估。

实时监测报考热度，根据已有大量用户及新高考省份招考院反馈的模拟填报数据，进一步修正算法，兼顾智能性与安全性，为考生挖掘低分高就的机会。

2.百度AI志愿助手

在百度首页即可查到，方便下载，在百度APP内也可直接使用，是由百度和中国教育在线深度合作的产物，内部功能和掌上高考较为相似但有所简化，适合怕麻烦的考生和家长使用。

3.夸克志愿

夸克志愿进入大众视野是源于2021年和支付宝的合作，通过内嵌在支付宝APP的功能中，打响了在志愿填报界的知名度，除分析高考分数、预测心仪大学的录取率等常规志愿填报功能外，还为考生提供了知名高考志愿导师张雪峰的全程答疑解惑，帮助考生和家长在轻松的视频课程中顺利完成志愿填报。

4.高考直通车

很多考生对该志愿填报APP的了解源自高三阶段查询历年高考真题的需求，志愿填报数据来源于官方机构和高校，志愿填报功能主要包括：估分选大学，查学校，查专业，真假大学，海外大学等大学查询服务。

包含及时权威的高考政策，备考技巧及志愿填报技巧。此外，“备考自习室”有助于缓解考生的压力，“录取难度排行榜”可对当年的报考热度进行预测。

5.完美志愿

完美志愿是早年间影响力较大的志愿填报APP之一，开通VIP后，可独享测评选专业、智能填报志愿、专业优先填报、院校优先填报、测录取概率等核心功能。此外，完美志愿还可查看全国10万份院系专业毕业去向报告，从就业角度为考生和家长提供参考。

6.高考志愿君

依托人工智能+大数据+专家决策系统，根据分数、位次、专业目标、大学目标，为考生量身定制志愿填报方案，协助家长完成志愿填报决策。

7.求学宝高考志愿

求学宝APP内含高考志愿填报信息指南、一键志愿填报系统、智能选校匹配功能、选专业、出国留学功能，可以在线与国内外高校老师沟通。

问专家提供在线咨询帮助考生解答专业知识，视频讲座，职业评测，查看院校，专业库，大学和学科排名，自主招生咨询等，帮助考生填好志愿、挑好大学。

夸克可以填报高考志愿吗

夸克可以填报高考志愿

拓展知识：

夸克是夸克浏览器的升级。夸克是阿里旗下的智能搜索APP，搭载极速AI引擎。

2020年7月29日，阿里巴巴旗下智能搜索App夸克正式宣布推出知识视频产品夸克Z视频，为下一代搜索率先建立知识视频内容生态。夸克Z视频负责人、大鱼号总经理杨锋表示，夸克将投入百亿流量孵化上万优质创作者，扶持内容生态建设。

2020年9月14日，智能搜索app夸克正式上线全新的医疗搜索功能。引入阿里健康医鹿等行业专业合作方，此番升级的夸克医疗搜索，还推出了AI问诊工具、精选专家问答等服务，拓宽医疗健康领域“内容+服务”的新场景。

2021年5月22日消息，据夸克APP消息，智能搜索App夸克正式推出5.0版。

2022年1月26日，夸克App宣布将在北京冬奥会期间上线专题，通过图文、视频等方式给广大用户提供赛程、资讯、百科、知识等一站式的智能信息服务，自由式滑雪世界冠军谷爱凌将担任夸克App品牌形象大使。

2021年9月，夸克APP上线“夸克考研”频道推相关考研AI工具，向考研人士提供个性化、丰富的考研冲刺AI助手。推出了分数线、报录比、考试大纲、参考书目等实用的考研AI工具，设置了报名流程、考试时间、成绩查询等相关入口。

2022年5月19日，夸克App发布全新品牌slogan“高效生活拍档”并启用新Logo，继续通过“智能工具+内容+服务”的创新模式，提升用户获取信息的效率。同时，推出“夸克扫描王”，进一步提升扫描场景下的用户体验。

2022年6月6日，夸克App宣布上线2022高考信息服务。

2022年，中国青年报与夸克App联合推出《2022年轻人数字生活白皮书》。

2023年6月14日，夸克App升级智能选志愿、志愿表等高考信息服务功能，并发布《2023高考志愿报告》。

盘点2021年度AI十大成果

年底了，想看看各大咨询公司或者科技公司的发布的AI领域榜单，结果搜了一圈，发现还没人做这个系列的专题，故打算自己做一个「野鸡」榜单。

昨天和@微调@白小鱼@Serendipity@marsggbo@平凡@lokinko在小群里讨论了下，选出了今年AI界的一些成果。本来还给这些成果打分的，但考虑到我们不是什么权威机构，纯粹是几个技术爱好者讨论，打分容易引起争议，所以就放弃打分排序了，直接按成果发表/公布的时间排序。

本文的目的，不是为了比较哪个AI成果更牛，而是尽量让更多人了解到今年AI行业的进展，以及发展趋势。如榜单未必如大家所想的一样，或者漏了某个很强的技术，也欢迎大家补充你认为更厉害的AI成果，在评论区补充

年度10大AI成果（按时间排序）1. Switch Transformers

发表时间：2021年1月11日

论文地址： Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity

亮点：

知乎相关讨论：

2. SEER(SElf-supERvised)

发表时间：2021年3月2号

论文地址： Self-supervised Pretraining of Visual Features in the Wild

亮点：

博客：

ai.facebook.com/blog/se...

3. Swin Transformer

发表时间：2021年3月25号

论文地址： Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

亮点：

文章的几位作者现身知乎作答：

如何看待swin transformer成为ICCV2021的 best paper？

4. SSViT

发表时间：2021年4月29号

论文地址： Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers

亮点：

5. MLP-Mixer

发布时间：2021年5月4号

论文地址： MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

亮点：

不过Yann LeCun说，这种技巧只是「烹饪艺术」

知乎相关讨论：

6. GitHub Copilot

发布时间： 2021年6月19号

项目地址： GitHub Copilot.

在把Github Copilot选进来是，我是有点犹豫的，因为Github Copilot确实有很多争议，例如违反开源协议，代码抄袭等等。但从技术角度来看，这确实是一个不错的玩法，而且自动补全的代码很强，甚至还能刷LeetCode，我也用过一段时间，确实能帮助我提高写代码效率。当然，不要依赖它，毕竟它写的代码不能保证是没bug的。

相关视频讲解：

7. AlphaFold2开源

开源时间：2021年7月21日

项目地址： GitHub- deepmind/alphafold: Open source code for AlphaFold.

AlphaFold2虽然是去年的论文，但今年才公布源码。

亮点：

知乎相关讨论：

8.源1.0发布

发布时间：2021年10月10号

论文地址： Yuan 1.0: Large-Scale Pre-trained Language Model in Zero-Shot and Few-Shot Learning

亮点：

知乎相关讨论：

9. MT-NLG

发布时间：2021年10月11号

文章地址（论文还没出来）： Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, the World’s Largest and Most Powerful Generative Language Model- Microsoft Research

亮点：

知乎相关讨论：

10. NÜWA:（女娲）

发布时间：2021年11月24日

论文地址： NÜWA: Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtion

亮点：

知乎相关讨论：

Model of the Year

这是我在写文章时突发奇想加的一节内容。如果要提名个年度最有意思的模型，大家会选哪个呢？

那我个人会给MLP-Mixer。事实上，我和小伙伴们给这个模型的评分都挺高的。

尽管不是SOTA，但在今年好几个超大模型的情况下，另辟捷径，用回MLP，有种返璞归真的感觉。

总结

当然，仅仅列举十个AI成果还是不够的，我想尝试从这十个成果里总结几点今年人工智能发展的趋势：

除了上面列举的十个成果之外，今年还有很多其他不错的成果，例如2600亿参数的 ERNIE 3.0 Titan，何恺明大神的 Masked Autoencoders，等成果都不错，但怕超过10个大家看起来有压力，所以不展开写了了，感兴趣的可以搜搜看。

看完这10大AI成果，你是觉得今年的AI成果没去年那么令人激动人心，还是觉得今年的AI成果更有意思的呢？无论你怎么看，都欢迎告诉我你的想法。