Hello 大家好！欢迎收听"教育AI智造者"播客。

本期节目，我邀请到了来自留学教育领域的 Bobby。作为00后的他，已经是“一人公司” Latebird.ai创始人，短短几个月就把自己的「留学文书评测器」微信小程序推到了 1万+ 付费用户的量级，并成功实现年收入突破 20 万人民币！

本期聊天里，Bobby 将与你分享如何在极低成本下快速启动项目，从最初的灵感验证、模型选型，到敏捷迭代、商业化落地的全流程。他还会深入探讨对大语言模型（LLM）的 各种玩法：

同时，Bobby 也会谈到，“AI 对留学行业而言来得太快”，但如果放眼到更广阔的赛道，这种“快节奏”会带来怎样的机遇和挑战？本期节目就带你走近 Bobby 的 00 后浪漫实践，一起见证「教育 + AI」的更多可能性。

本期节目将聚焦以下问题

内容大纲

开场与嘉宾介绍Bobby 的“双面身份”：

项目低成本启动的实操思路

探索大语言模型多种用法

AI 在留学行业的冲击与延展

如何把产品推到 10 万+ 用户？

未来展望与行业思考

伊伊子专门为老师和AI创业者打造的20种教学场景指令

伊伊子的小红书传送门

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-----------------------相关词介绍----------------------

Prompt Engineering（提示词工程）

如何给大语言模型（如 ChatGPT）“下指令” 就像和 AI 对话时，你说得越具体、越清晰，它的回答就越准确、越符合预期；如果用词含糊或逻辑混乱，AI 也可能输出偏离主题的内容。

实用案例：在“留学文书评估”场景里，如果 Bobby 要让 AI 先读完文本再进行打分，需要设计出一条详细的提示，告诉 AI 具体该怎么评价、用哪些维度评分。这样的提示词设计能显著提高结果的质量与一致性。

微调（Fine-tuning)

在已经训练好的通用大模型上，再利用更少量的特定数据对模型进行“再训练”，让它在某个细分领域表现更好。如果原模型是“通才”，微调后就变成了“专才”，例如把一个通用语言模型微调成“留学申请顾问模型”。

RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成

在让 AI 写答案前，先通过一个“检索系统”找出最相关的资料或文本，然后把这些资料提供给 AI，它再基于这些检索到的内容来生成回答。减少模型“无中生有”的情况，提供更准确或基于实时更新数据的答案（比如链接到最新留学政策、院校信息等）。

留学场景示例：Bobby 原本考虑用 RAG 让 AI 同时查看某些“往年名校录取文书库”，再输出评价意见。但在实践中发现模型本身的通用能力也能完成大部分需求，权衡后选择放弃大规模 RAG 方案。

MVP（Minimum Viable Product, 最小可行化产品）

花最小的成本、用最少的功能，先做一个能用的版本，用来测试“有没有人愿意买单或使用”。可以快速验证想法，不用投入大量时间和金钱做一个“全功能却没人用”的产品。

Bobby 的案例：先在 ChatGPT Store 上做一个小工具，看是否有用户喜欢“文书自动写+打分”，验证后才决定进行小程序开发，大幅降低试错成本。

信息差（Information Asymmetry）

在某个交易或服务中，一方知道的信息远远多于另一方，从而产生机会或不公平。

在留学行业的体现：学生或家长不清楚文书到底是人工写的还是 AI 写的，也不知道写得好不好、价值多少；中介则掌握“专业”或“海外关系网”等信息，从中赚取溢价。
为何要解决：让信息透明，学生的申请质量才能真正提高，否则就可能被虚高价格或不负责的服务“套路”。

消费型应用（To C）与企业级应用（To B）

To C（面向消费者）：直接把产品服务卖给个人，比如 Bobby 小程序的用户就是学生本人或家长。
To B（面向企业）：把产品打包给机构或公司，成批量售卖或提供 API 接入。
差异：To C 强调用户体验和营销推广；To B 更注重可复制性、定制化和企业管理流程。

模型幻觉（Hallucination）

大语言模型有时会“瞎编”或信口开河，说出似乎看起来合理、实则错误的回答。模型只是预测下一词出现的概率，并没有真正“理解”事实；训练数据不足或提示词工程不完善，也会导致幻觉增多。用更精准的提示词，或者用 RAG 检索真实资料，让 AI 不至于胡编乱造。