级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

酷墨同学_1936

酷墨同学_1936

2026-08-24

178人浏览

原创

8月20日,“智创湾区·级筑数基——级数新一代基座bee2.1教育垂类大模型发布暨产学研生态战略合作签约大会”在广州乐天智谷产业园隆重举行。会上,广州级数人工智能科技有限公司(简称“级数”)首次对外发布全新升级的bee2.1教育垂类大模型,集中展示企业在教育原生ai、标准化产品服务及全场景落地应用领域的阶段性创新成果,为人工智能深度赋能教育行业提供全新技术底座与解决方案。

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:级数新一代基座BEE2.1教育垂类大模型正式发布)

级数BEE2.1教育垂类大模型通过对API开放体系及多元化智能体产品矩阵的构建,持续拓展技术服务边界,实现对行业头部教育机构及多元生态合作伙伴的覆盖与全面赋能,兼具面向B端机构客户与C端个人用户的综合服务能力。

本次活动得到省市及海珠区相关部门领导高度重视,海珠区委统战部、区教育局、琶洲管委会、区人工智能发展局、海珠城发集团等相关职能部门负责人,海珠人工智能百人会、统战社团相关企业代表,以及腾讯教育、北京聆芯智语、厦门狄耐克等行业头部企业代表,区内中小学校和民办教育机构负责人代表近200人参加活动。广东省创投协会顾问李春洪,海珠统战部常务副部长、区侨务局局长曾智勇出席活动并致辞,区人工智能发展局产业促进科副科长郑浩宇作人工智能相关政策解读。

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:广东省创投协会顾问李春洪 主任致辞)

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(区委统战部常务副部长、区侨务局局长曾智勇致辞)

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:海珠区人工智能发展局产业促进科副科长郑浩宇进行政策解读)

BEE2.1大模型重磅发布,教育原生大模型迈向全栈能力

伴随大模型技术加速向垂直行业渗透,教育AI行业竞争逻辑已从单一模型性能比拼,转向技术底座、标准化产品、真实教学场景一体化协同的综合较量。教育行业具备极强专业属性,不仅要求大模型拥有基础信息处理、知识理解能力,更对知识精准度、教学逻辑适配、全流程学习陪伴、一线落地实用性提出严苛标准。

此次全新升级的BEE2.1,是级数深耕教育垂直赛道、持续投入自主研发的核心技术成果。

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:广州级数人工智能科技有限公司创始人陈柯利介绍级数新一代基座BEE2.1教育垂类大模型)

依托本次发布契机,级数联动多家平台与行业伙伴达成战略合作,级数在与会嘉宾的共同见证下,与腾讯教育、北京聆芯智能科技有限公司、厦门小狄人工智能科技有限公司逐一签署生态合作协议。这将为即将展开的下一轮技术革新与市场拓展奠定坚实基础。通过深度融合各方优势资源,级数将进一步优化智能教育解决方案,提升教学效率与个性化学习体验。此次合作不仅彰显了合作伙伴对级数技术实力的高度认可,也标志着其在构建开放共赢的教育科技生态方面迈出关键一步。未来,双方将在课程研发、平台搭建及数据服务等多维度展开深度协作,共同推动教育行业的数字化转型与高质量发展,为用户创造更大价值。

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:广州级数人工智能科技有限公司与腾讯教育举行合作签约仪式)

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:广州级数人工智能科技有限公司与北京聆芯智能科技有限公司举行合作签约仪式)

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:广州级数人工智能科技有限公司与厦门小狄人工智能科技有限公司举行合作签约仪式)

与此同时,现场还开展多场专题分享,围绕智能时代教育变革、技术落地实践展开交流。腾讯云教育行业副总经理姚士佳分享腾讯教育全栈技术能力,表示将联合级数AI,推动AI技术走进校园课堂。华南师范大学附属中学增城学校校长龚德昌提出,大模型正在重塑教育生态,教育将由“工厂式学校”走向 “森林式生态”,学校可依托AI落地因材施教。广东实验中学琶洲学校副校长周静结合一线教学实际,剖析AI教育应用现存现实挑战,期待教育大模型真正常态化服务校园教研与师生教学。

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:腾讯教育行业副总经理姚士佳 专题分享)

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:华南师范大学附属中学增城学校校长龚德昌专题分享)

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:广东实验中学琶洲学校副校长周静专题分享)

时尚资讯分享服务平台网站模板
时尚资讯分享服务平台网站模板

时尚资讯分享服务平台网站模板是一款适合提供各种时尚新闻资讯分享服务网站模板下载。提示:本模板调用到谷歌字体库,可能会出现页面打开比较缓慢。

下载

从“通用AI”走向“教育AI”,垂类大模型解锁行业发展新可能

通用大模型实现了人工智能基础能力的普惠普及,而教育垂类大模型的核心使命,是让AI技术真正适配、融入真实教学全流程。

教育是兼具专业性与复杂性的综合领域:教师的工作不局限于知识讲授,还涵盖课程设计、学情评价、分层教学、学生成长引导等多重工作;学生学习也不止于习题解答,更需要建立知识逻辑、掌握解题方法、塑造自主学习能力。因此,适配教育场景的人工智能,绝非单纯的问答工具。

教育垂类大模型的核心价值便在于此。通过深度融合大模型技术、标准化学科知识体系、一线教学真实需求,AI得以从单纯的信息检索工具,转变为贯穿教学全流程的智能辅助伙伴。面向教师群体,AI可赋能备课备课筹备、课程设计、教学素材整理等重复性工作,让教师将更多精力投入专业教研与人文育人;面向学生群体,AI不再仅提供标准答案,而是围绕完整学习链路,辅助梳理知识点、定位知识薄弱项、搭建系统化学习思维。

面向学校与家庭场景,依托大模型、专属智能体与各类教学应用的深度联动,AI可覆盖课前、课中、课后全教学周期,打通校园教学、家庭辅导两大场景,构建一体化智能教育服务体系。

BEE2.1的迭代升级,正是级数围绕这一方向的深度实践。企业打造知了、虾米助手、沃土智慧校园等多款自研教育智能体,组成完整产品矩阵,以智能化技术承接标准化、流程化教学工作。教育垂类大模型的核心价值,不仅是让人工智能更懂教育知识,更是让AI遵循教育发展规律,深度、温和、高效地参与教与学全过程。

目前,级数已斩获多项国家级行业资质,搭建起覆盖生成式AI服务备案、自主发明专利、计算机软件著作权的完整知识产权体系;产品端同步具备软硬件一体化综合交付能力,逐步建成一条贯通大模型底层底座、标准化API接口、专属行业智能体、配套智能硬件、全品类教育应用场景的完整全栈服务链路。

从模型落地到百校应用,级数持续拓展教育AI产业版图

作为深耕教育原生AI赛道的专精型科技企业,级数长期聚焦教育垂类大模型自主研发与场景落地,已完成自研BEE系列教育大模型从研发到商业化发布的完整布局。随着模型持续迭代优化,企业发展重心也从底层技术探索,转向标准化产品交付、真实教学场景规模化落地。

本次BEE2.1教育垂类大模型发布暨产学研生态战略合作签约大会,既是级数集中展示模型、产品、落地成果的重要窗口,也是企业联动技术、产业、教育资源的全新起点。未来,级数将持续坚守教育原生AI发展路线,以真实教学需求为核心驱动,持续迭代优化BEE系列大模型综合能力,联动全国院校、行业企业、生态伙伴深化协同合作,推动人工智能技术从实验室走向规模化教育实践,为教师、学生、校园、家庭打造高价值、高适配的智能教育新体验。

级数BEE2.1教育垂类大模型全新发布

(图:现场来宾咨询级数AI产品)

【关于级数】:

广州级数人工智能科技有限公司是国内专注教育原生垂类大模型研发与落地的创新科技企业,企业以自研BEE系列教育大模型为核心底座,搭建覆盖底层模型、开放API、行业智能体、智慧校园软硬件、个性化学习应用的全栈式教育AI服务体系。

公司高度重视技术合规与自主创新,已完成生成式人工智能服务备案,积累百余项发明专利、软件著作权等自主知识产权,持有多项国家级人工智能相关行业资质,构建起安全、合规、可商用的教育AI技术体系。

依托知了、虾米助手、沃土智慧校园等自研智能体产品矩阵,级数深度覆盖K12、职业教育、校园智慧管理等多元教育场景,面向学校、培训机构、政企单位、个人学习者提供分层化、定制化AI解决方案。企业立足广州,布局广州、成都双中心运营模式,稳步推进“全国百校落地”实践计划,持续在真实教学场景中打磨产品、验证技术。

产业生态层面,级数坚持开放协同发展理念,持续联动头部科技企业、教育平台、高等院校搭建产学研融合生态圈,围绕课程研发、数字教学平台、教育大数据、智能硬件等领域开展多元合作,打通技术研发、内容生产、场景落地全链条。

未来,级数将持续深耕教育垂直赛道,以贴合教育规律的AI技术赋能教学提质增效,推动教育数字化、智能化高质量发展,助力打造普惠、优质、个性化的现代化智慧教育生态。

相关专题

更多
AI视频生成软件推荐
AI视频生成软件推荐

本专题汇总了当前主流的AI视频生成软件推荐与排行榜单,涵盖seko、AniShort、剧云、Lovart、LiblibAI及立刻mv等热门工具。同时整理了各软件在文生视频、图生视频、时长限制、画质表现及免费额度等方面的差异对比,助您快速选对适合创作需求的AI视频生成工具。

2026.09.16

140

9

ai生成视频的工具免费版合集
ai生成视频的工具免费版合集

本专题汇总了当前免费AI生成视频工具的排行榜与推荐清单,涵盖seko、讯飞智作、AniShort及剧云、Lovart等多模型集成平台。同时整理了各工具的免费额度、输出时长、水印政策及适用场景差异,助您快速选择合适工具开启AI视频创作。

2026.09.16

60

10

Pandas时间序列分析与可视化报表
Pandas时间序列分析与可视化报表

本专题整理Pandas日期转换、时间索引、重采样、滚动窗口、时区处理、plot绘图、Styler表格样式和报表输出方法。

2026.09.16

60

23

Pandas数据筛选索引与清洗处理
Pandas数据筛选索引与清洗处理

本专题整理Pandas中的loc、iloc、条件筛选、query查询、缺失值处理、重复值删除、类型转换和字符串列清洗方法。

2026.09.16

40

25

Pandas数据读取导入与文件导出处理
Pandas数据读取导入与文件导出处理

本专题整理Pandas读取CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet等文件的方法,以及to_csv、to_excel、to_sql和to_parquet等常用数据导出流程。

2026.09.16

40

27

GDB怎么设置断点
GDB怎么设置断点

本专题介绍GDB按照函数名、源代码行号和文件位置设置断点的方法,详细说明run、continue、next、step等命令的配合使用,帮助定位程序崩溃、逻辑异常及代码未按预期执行的问题。

2026.09.11

340

28

GDB怎么查看变量值
GDB怎么查看变量值

本专题介绍GDB调试过程中查看变量值的具体方法,涵盖局部变量、函数参数、数组、结构体和指针内容查询,同时整理变量持续显示、格式化输出及无法读取变量时的排查思路。

2026.09.11

120

22

GDB C++程序怎么调试
GDB C++程序怎么调试

本专题围绕GDB调试C++程序的实际过程,详细说明程序编译、调试器启动、命令行参数传入、断点命中和程序继续运行等步骤,并介绍条件断点、临时断点和观察点的设置方法,方便开发者跟踪复杂代码的执行状态。

2026.09.11

120

20

Iris框架MVC架构与依赖注入合集
Iris框架MVC架构与依赖注入合集

本专题讲解Iris框架MVC开发模式,包含控制器注册、方法命名与路径映射、By参数绑定、BeforeActivation自定义路由,以及依赖注入容器注册、数据库依赖注入、返回值序列化及MVC下WebSocket与gRPC整合实践。

2026.09.11

80

15

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
Uniapp从零开始实现新闻资讯应用
Uniapp从零开始实现新闻资讯应用

共64课时 | 9.2万人学习

Uniapp从零开始实现新闻资讯应用
Uniapp从零开始实现新闻资讯应用

共67课时 | 12.1万人学习

腾讯混元大模型API参考手册
腾讯混元大模型API参考手册

共0课时 | 0人学习