AI首次参与判卷！九大顶尖大模型再战2024高考，谁能拿下最高分？_ai2024高考

6月7日，2024年高考正式开考，来自全国的莘莘学子们，迎来了人生中的一场重要考试。大模型之家首先在这里祝各位考生高考顺利，金榜题名！

在考试首日，高考语文的作文题目，一直是人们关注的重点。顺应大模型技术的热潮，在2024年新课标I卷（适用地区：山东、广东、湖南、湖北、河北、江苏、福建、浙江、江西、安徽、河南）的考试题中，人工智能也顺应形势成为了作文题的题面。

本次新课标I卷的作文题目为：

随着互联网的普及、人工智能的应用，越来越多的问题能很快得到答案。那么，我们的问题是否会越来越少？

以上材料引发了你怎样的联想和思考？请写一篇文章。

要求：选准角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要套作，不得抄袭；不得泄露个人信息；不少于800字。

回顾2023年，大模型产品刚刚兴起之时，大模型之家就曾率先将市面上主流大模型进行过高考作文题的“PK”，彼时大模型产品的表现可谓相当“稚嫩”：字数不足、词不达意、理解错误等问题偶有发生。

**如今一年过去，大模型之家再度汇集了市面上9大主流大模型产品，他们分别是：百度文心一言、阿里通义千问、智谱清言、商汤商量、360智脑、百川智能的百小应、讯飞星火、KIMI，以及ChatGPT（基于GPT-4o）。**让我们看看大模型产品发展一年之后，是否成功从稚嫩走向成熟。

准备工作

为了让本次“作文阅卷”更有说服力，大模型之家特别在百度AgentBuilder平台创建了一个专业批改高考作文的智能体，智能体不仅能够根据输入的作文内容给出打分，同时会根据高考的判卷要求给予专业的点评。

所有大模型生成的作文都是由人工手动复制到智能体对话框，保证了判卷的公平性（即智能体并不知道文章的作者）

考试开始！

首先我们来看智能体给各家大模型写的高考作文的打分情况：

从分数来看，商汤科技的商量《问题与答案的共舞：互联网与人工智能时代的思考》与通义千问《问题与答案：智慧之光下的探索》在此次比拼中取得了最高分——58分的成绩。而百小应、GPT-4o、360智脑、文心一言3.5则以55分位列第二梯队。

但整体来看，大模型作文的成绩都很出色，分数都在52分以上，这个分数对于高考而言可以说是非常优秀了。而单纯一次考试的成绩虽然并不能完全概括模型的能力，但就如同高考那样，一次考试的成败，也许就是人生命运的转折。

这，也正是高考的魅力所在。

此外，大模型之家还发现了一年以来大模型产品能力上的进步：

第一回合：字数基本符合题目要求

在回顾去年大模型在测试高考作文题时的表现时，一个普遍且显著的问题浮现出来，即生成的作文在字数上往往“捉襟见肘”，难以达到题目要求的800字以上标准。

然而，值得欣喜的是，经过不断的优化与升级，2024年的大模型产品在字数控制方面取得了显著的进步，显著减少了此类问题的发生，几乎所有大模型的作文字数都能够超过800字。即使唯一一个没有达到字数要求的360智脑，也离800字的距离十分接近。（笔者想起了高考时空行凑字数的自己）

第二回合：大模型比喻都偏爱“海”

大模型之家在“阅卷”时发现，超过半数的大模型在构思时，不约而同地运用了与“水”或“海”相关的比喻，以此来描绘互联网的浩渺无垠。

从上至下：文心一言、商汤商量、360智脑、KIMI、百小应

与此同时，也有几家模型另辟蹊径，采用“信息爆炸”这一词汇，巧妙地表达了互联网所承载信息的丰富与繁多，进一步凸显了互联网的广阔与深邃。

从上至下：通义千问、智谱清言

第三回合：引经据典能力显著增强

在测试中，一些大模型也体现出了强大的引经据典的能力，比如：

通义千问引用了苏格拉底的名言

360智脑引用了爱因斯坦的名言

GPT-4o则引用了哲学家康德的名言

通过名言的引用，大幅提升了文章的可读性与说服力，也体现出大模型的知识水平在不断提升，相较于一年前早已今非昔比。

最后，让我们来看一下各家大模型所写的高考作文，以及“AI判卷老师”给出的打分与专业点评：

商汤商量《问题与答案的共舞：互联网与人工智能时代的思考》（58分）

通义千问《问题与答案：智慧之光下的探索》（58分）

百小应《智慧时代的提问艺术：在答案触手可及的世界中深化思考》（55分）

ChatGPT（GPT-4o）《问题的消失与诞生：科技进步与人类思维的无限可能》（55分）

360智脑《智能时代的问题之舞》（55分）

文心一言3.5《互联网的巨轮与知识的星辰大海》（55分）

KIMI《智慧的海洋：互联网与人工智能时代的思考》（54分）

智谱清言《互联网时代，问题真的会越来越少吗？》（54分）

讯飞星火《互联网与认知：问题更多还是答案更多？》（52分）

大模型之家看到，经过一年的精心雕琢，大模型产品不仅在行文结构上臻于规范，更在逻辑严密性上实现了显著提升，这显著的成绩不仅昭示着产品本身的巨大进步，更深刻映射出我国人工智能领域蓬勃发展的态势。

展望未来，随着大模型技术的深入探索与产业融合的日益加强，我们有理由相信，大模型将为各行各业创造更多不可估量的价值，推动产业的持续繁荣与发展。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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