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12月3日，阿里巴巴问文宣布发布两大更新：针对学习场景的问答和任务批改。通过接入基于Qwen3训练的最新大规模学习模型Qwen3-Learning，Qwen3的排错和排错能力得到了显着提升。 Qwen3-Learning采用针对学习场景优化的链式思维结构。知识点的结构化呈现和讲座主题的可读性得到了显着优化。该模型基于数十亿教育数据，深度融合了来自全球30多个国家的测试系统和大量的真实世界任务，具有跨文化、多语言的解题能力，能够深度分析复杂的知识体系。钍这是阿里巴巴迄今为止最强大的大规模学习模型。在讲解问题时，倩文模拟人类教师的教学思路，对知识点和测试点进行详细分类，清晰展示每一步的解题过程。同时，大量的现实问题训练，大大提高了钱桥的回答准确性，赋予了她准确可靠的解题能力。在批改作业时，钱文可以批改整个作业页面，生成智能摘要，并对错误问题提供详细解释。倩文的“问答”大大提高了问题识别的准确性和讲解的深度，让您一口气解决疑难问题。无论是手写在纸上、白板上，还是课堂上扫描的PPT、PDF，都能第一时间准确识别。即使你面对像图形问题这样的抽象内容s、几何问题、函数问题等，你可以完整地阅读问题并找到正确答案。尤其针对K12学生，倩文深度适配中考、中小学考试题型和中国教材体系。在讲解深度方面，小学的创新问题、初高中的竞争问题、大学的高阶数学、物理、物理问题。从报名到医疗、法律问题，钱文都能生成详细的排查步骤。就像拥有丰富解决问题经验的老师一样，他们不仅提供答案，还分解思路和方法，进行启发式学习。倩文的“作业批改”支持小学、初中、高中各科目的完整作业和考试批改，还支持手写和打印识别。目前，Qianwen可以完成自动纠错题型多样，从拼音填空题到阅读理解题，数学从口算题到应用题，英语选择题、填空题、翻译题到封闭式题。它还生成智能摘要，包括弱点诊断和错误问题的详细解释，形成从诊断到改进的循环学习过程。