大规模个性化学习的自定义 AI 模型
Ertas Studio 赋能大学、学区和教育科技团队微调针对其课程、学生群体和教学方法量身定制的 AI 模型——成本仅为商业 AI API 的一小部分。
The Challenges You Face
商业 AI API 会耗尽教育预算
教育机构在紧张的预算和漫长的采购周期下运营。按 token 计费的 API 定价使 AI 成本不可预测，而一个学期为数千名学生提供 AI 辅助辅导就可能产生超过整个技术预算的账单。
通用模型不符合课程标准
现成的 LLM 不了解您机构特定的学习目标、评分标准或教学规范。它们给出技术上正确但教学上不恰当的回答——直接为学生解题而非引导他们理解。
学生数据隐私是不可妥协的底线
FERPA、COPPA 和各州学生隐私法对学生数据的处理和共享方式进行了严格限制。许多 AI 服务无法满足这些要求，而新供应商的合规审查流程可能比整个学年还长。
教师缺乏 ML 工程技能
了解教学法和课程设计的人是教育工作者，而非 ML 工程师。如果 AI 工具需要 Python 编程和 GPU 管理，那么采用范围将仅限于计算机科学系。
How Ertas Solves This
Ertas Studio 提供教育工作者和教学设计师可以直接使用的可视化微调平台。以简单的 JSONL 格式上传理想的辅导交互示例、符合课程标准的解释或评分标准。选择基础模型，点击训练，Studio 会处理云端 GPU 编排、LoRA 配置和检查点管理。
导出的模型为 GGUF 文件，运行在大学自有的服务器上——学生的交互数据永远不会离开校园基础设施。每次查询成本降至电费水平，使 AI 辅助学习即使在大规模应用时也具有经济可 持续性。
对于教育机构，这意味着遵循您教学原则、理解您课程内容、尊重学生隐私的自定义 AI 辅导系统——部署在您控制的基础设施上，费用符合教育预算。
Key Features for 教育机构
教育者友好的界面
可视化训练工作流为教学设计师和教师设计，而非 ML 研究人员。如果您能创建一份示例交互的电子表格，就能在 Studio 中微调模型。
课程对齐训练
在您机构的实际课程材料、学习目标和评分标准上微调模型。模型学会以您最优秀教师的方式解释概念，与您特定的教学方法保持一致。
校内部署
GGUF 模型运行在大学自有的硬件上——院系服务器、校园数据中心甚至教师的笔记本电脑。学生数据留 在校园内，无需复杂的数据处理协议即可满足 FERPA 要求。
可预测成本的 AI
用固定的 Studio 订阅费（用于训练）和固定的服务器费用（用于推理）取代按 token 计费的 API 成本。像预算任何其他校园服务一样为 AI 做预算——已知且可预测的费用。
Why It Works
- 自托管 GGUF 模型消除了按查询计费的成本，使 AI 辅导对于每学期服务数千名学生的机构在经济上可行。
- 课程对齐的微调模型产生教学上恰当的回应，引导学生走向理解而非简单提供答案。
- 校内部署满足 FERPA 的「学校官员」豁免条件，避免了第三方 AI 服务所触发的家长同意流程。
- 没有 ML 背景的教师已在一次专业发展课程中成功使用 Studio 的可视化工作流微调出学科专用的辅导模型。
- 基于机构专 用评分标准训练的微调模型产生的评分反馈比通用 LLM 输出更贴合教师标准。
Example Workflow
一所大学的化学系希望为入门课程提供 AI 辅助辅导。一位教学设计师编写了 500 个理想辅导交互的示例——学生问题搭配苏格拉底式引导回答，引导学生得出答案而非直接提供。这些被格式化为 JSONL 文件。
教学设计师打开 Ertas Studio，上传数据集，选择一个 70 亿参数的指令微调模型，然后开始训练。三十分钟后，模型准备就绪。在试验场中的测试确认它以该系偏好的苏格拉底式风格进行回应。GGUF 被导出并部署在院系服务器上。
学生通过大学的 LMS 访问该辅导系统。每次交互都留在校园基础设施内。该系无需为每次查询付费。当下学期的课程更新时，教学设计师添加新示例并重新训练——模型随课程一起演进。
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