言语部分是一个容易入门，但难于提高的科目。这是因为传统的讲练备考系统并不适合能力型的提高。即使补足了解题技巧和知识漏洞，大多数学习者也往往只能在60%-80%的正确率之间停滞不前，只有少部分学习者能跌破60%或超过80%的水平。
这并不仅仅是因为传统培训提供的解题方案不好。
进入中高段提升时，考生面临的问题不再是“不会做”，而是——理解句子偏差、推理链断裂、思考模型不稳定、逻辑敏感度不够、选项排除逻辑模糊……
这些细节问题最终导致了：
• 路径个人化：每个学习者卡住的点不同
• 隐性难显化：学生很难准确自我表述问题
• 问题无解化：传统课堂无暇逐人追问
• 思维缺口化：只有真正一对一深度问答才能逐渐暴露
因此，传统培训给出的解决方案——“基础原理”及其“反复练习”，在实际做题时不再能充分支撑“思维能力升级”。
在片段阅读中，对一句话意思的解读，与解析相同；但如果对内容进行追问，效果会完全不同。AI的价值并不是替代教学内容，而是替代人类难以规模化提供的“深层个性化追问环节”，从而让更多人突破长期停滞区间，实现能力跃迁.
AI不是简单“给答案”，而是可以像优秀导师一样 围绕句子展开“无限追问式推理复盘”，从而逐步修复个体的理解链条。
在肯定AI能在“细节追问”中提供助力的同时，我们也必须看到它在实际考试场景中存在几个关键局限。忽略这些局限，往往会导致“看似先进，实则脱离考场”的提升：
1、对真题解析质量不稳定，缺乏考试语境感
2、AI常常给出“想当然的提高路径”，缺少实战思路支持
3、缺乏与考生“真实错误模式”对照的能力，提升建议泛化
4、缺乏对“考试节奏、心理波动、时间策略”的综合把握
……
因此，在现阶段，AI还无法代替真正的老师，但是可以“弥合传统训练中被忽略的细节层缺口”