本書是研究人工智能大模型標準的重要研究成果，全書共7章，內(nèi)容包括緒論、國外通用人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀、國內(nèi)通用人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀、新型架構(gòu)發(fā)展及AI Agent趨勢、教育通用人工智能大模型標準用例、教育通用人工智能大模型標準體系、教育通用人工智能大模型標準體系的建設(shè)方案。本書詳細介紹了國內(nèi)外各13個通用人工智能大模型，系統(tǒng)分析了新型架構(gòu)發(fā)展及AI Agent趨勢，提供了豐富的標準用例，構(gòu)建了教育通用人工智能大模型標準體系（包括總體框架、信息模型、數(shù)據(jù)規(guī)范、測評規(guī)范、教學應(yīng)用要求、接口規(guī)范、監(jiān)管規(guī)范、運行維護規(guī)范、安全倫理隱私規(guī)范等系列標準），從體系預研、體系規(guī)劃、標準制定、試用驗證、培訓貫標、應(yīng)用推廣六個階段推進教育通用人工智能大模型標準體系的建設(shè)。
本書可作為高等院校計算機、人工智能、教育技術(shù)及相關(guān)專業(yè)的本科生及研究生參考材料，也可供對人工智能大模型及其標準感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。
本書依照需求調(diào)研-功能分析-組織架構(gòu)的思路，開展教育通用人工智能大模型標準體系研究。此外，報告還詳細介紹了OpenAI ChatGPT、Google Bard、Anthropic Claude等國外7個通用人工智能大模型，以及阿里云公司通義大模型、北京世紀好未來教育科技有限公司MathGPT大模型、復旦大學MOSS大模型等國內(nèi)11個通用人工智能大模型。
近年來，人工智能技術(shù)的快速發(fā)展已經(jīng)深刻改變了我們的生活和工作方式。數(shù)字化時代，教育也成為人工智能的重要領(lǐng)域之一。教育通用人工智能大模型標準體系研究報告的發(fā)布，標志著我們在教育領(lǐng)域邁出了重要的一步。該報告是對教育與人工智能融合發(fā)展的一次深入探索，為我們了解和應(yīng)用人工智能技術(shù)于教育中提供了指導。從技術(shù)角度出發(fā)，報告提供了全面而系統(tǒng)的框架，幫助我們更好地理解和利用教育通用人工智能大模型。
教育通用人工智能大模型作為一種創(chuàng)新的技術(shù)手段，具有廣闊的應(yīng)用前景。它可以為教育工作者提供智能化的輔助工具，促進學習者的個性化學習和發(fā)展。通過深度學習和自然語言處理等技術(shù)的應(yīng)用，大模型可以根據(jù)學習者的需求和特點，提供個性化的教學資源和反饋，從而優(yōu)化教學效果。然而，教育通用人工智能大模型的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。例如，數(shù)據(jù)隱私和安全問題、模型的公平性和透明度等。該研究報告不僅提供了對這些挑戰(zhàn)的深入剖析，還為我們提供了一系列解決方案和建議，以確保人工智能在教育領(lǐng)域能健康發(fā)展。
通過梳理國內(nèi)外教育通用人工智能大模型研究現(xiàn)狀與相關(guān)標準，該報告依照需求分析功能設(shè)計組織架構(gòu)業(yè)務(wù)場景的思路，開展教育通用人工智能大模型標準體系研究；報告詳細介紹了國外和國內(nèi)典型通用人工智能大模型；并基于此，提出構(gòu)建教育通用人工智能大模型標準體系，從體系預研、體系規(guī)劃、標準制定、試用驗證、培訓貫標、應(yīng)用推廣六個階段建設(shè)教育通用人工智能大模型標準體系和研制該系列標準，旨在構(gòu)建可信、安全、高效、好用的教育通用人工智能大模型，建立一個以人為本的人工智能，更好賦能、賦智教育，完善數(shù)字教育標準體系，推進教育數(shù)字化，促進教育創(chuàng)新變革和高質(zhì)量發(fā)展。
教育通用人工智能大模型標準體系研究報告的發(fā)布將為教育數(shù)字化和教育通用人工智能的深入發(fā)展打下堅實的基石。通過跨界合作和專業(yè)研究，教育通用人工智能大模型將進一步賦能、賦智教育領(lǐng)域，為教師和學生帶來更具個性化、高效和智能化的學習體驗。
未來，教育數(shù)字化將成為教育的新常態(tài)，而教育通用人工智能大模型將成為教育創(chuàng)新的重要驅(qū)動力之一。期待更多的學校、研究機構(gòu)和企業(yè)加入標準研究工作，共同推動教育通用人工智能大模型標準化和落地應(yīng)用。相信在數(shù)字化和人工智能發(fā)展的雙重推動下，教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型將迎來更廣闊的發(fā)展空間！
2024年12月
1緒論1
1.1研究背景 1
1.1.1國外教育通用人工智能大模型研究現(xiàn)狀2
1.1.2國內(nèi)教育通用人工智能大模型研究現(xiàn)狀6
1.1.3教育通用人工智能大模型的機遇與挑戰(zhàn)11
1.2研究目標及意義13
1.3研究過程14
1.3.1梳理分析國內(nèi)外相關(guān)標準14
1.3.2調(diào)研分析國內(nèi)應(yīng)用需求16
1.3.3分析大模型教育應(yīng)用的功能要求16
1.3.4確立標準專題組組織架構(gòu)16
2國外通用人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀17
2.1OpenAI ChatGPT17
2.1.1大模型簡介17
2.1.2技術(shù)框架與參數(shù)17
2.1.3產(chǎn)品與服務(wù)功能19
2.1.4大模型特色20
2.1.5教育場景與案例20
2.2Google Gemini21
2.2.1大模型簡介21
2.2.2技術(shù)框架與參數(shù)22
2.2.3產(chǎn)品與服務(wù)功能23
2.2.4大模型特色24
2.2.5教育場景與案例24
2.3Anthropic Claude26
2.3.1大模型簡介26
2.3.2技術(shù)框架與參數(shù)26
2.3.3產(chǎn)品與服務(wù)功能26
2.3.4大模型特色26
2.3.5教育場景與案例27
2.4Meta AI LLaMA27
2.4.1大模型簡介27
2.4.2技術(shù)框架與參數(shù)28
2.4.3產(chǎn)品與服務(wù)功能29
2.4.4大模型特色29
2.4.5教育場景與案例29
2.5英偉達MegatronTuring29
2.5.1大模型簡介29
2.5.2技術(shù)框架與參數(shù)29
2.5.3產(chǎn)品與服務(wù)功能30
2.5.4大模型特色30
2.5.5教育場景與案例30
2.6Stanford Alpaca30
2.6.1大模型簡介30
2.6.2技術(shù)框架與參數(shù)30
2.6.3產(chǎn)品與服務(wù)功能31
2.6.4大模型特色31
2.6.5教育場景與案例31
2.7BigScience BLOOM31
2.7.1大模型簡介31
2.7.2技術(shù)框架與參數(shù)31
2.7.3產(chǎn)品與服務(wù)功能32
2.7.4大模型特色32
2.7.5教育場景與案例32
2.8Eleuther AI GPTNeo(X)32
2.8.1大模型簡介32
2.8.2技術(shù)框架與參數(shù)33
2.8.3產(chǎn)品與服務(wù)功能33
2.8.4大模型特色33
2.8.5教育場景與案例33
2.9Aleph Alpha Luminous33
2.9.1大模型簡介33
2.9.2技術(shù)框架與參數(shù)34
2.9.3產(chǎn)品與服務(wù)功能34
2.9.4大模型特色34
2.9.5教育場景與案例34
2.10DeepMind Sparrow34
2.10.1大模型簡介34
2.10.2技術(shù)框架與參數(shù)35
2.10.3產(chǎn)品與服務(wù)功能35
2.10.4大模型特色35
2.10.5教育場景與案例35
2.11AI21 Jurassic36
2.11.1大模型簡介36
2.11.2技術(shù)框架與參數(shù)36
2.11.3產(chǎn)品與服務(wù)功能36
2.11.4大模型特色36
2.11.5教育場景與案例36
2.12Naver HyperCLOVA37
2.12.1大模型簡介37
2.12.2技術(shù)框架與參數(shù)37
2.12.3產(chǎn)品與服務(wù)功能37
2.12.4大模型特色37
2.12.5教育場景與案例37
2.13亞馬遜Titan大模型37
2.13.1大模型簡介37
2.13.2技術(shù)框架與參數(shù)37
2.13.3產(chǎn)品與服務(wù)功能38
2.13.4大模型特色38
2.13.5教育場景與案例38
2.14總結(jié)38
3國內(nèi)通用人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀40
3.1阿里云公司通義大模型40
3.1.1大模型簡介40
3.1.2技術(shù)框架與參數(shù)40
3.1.3產(chǎn)品與服務(wù)功能41
3.1.4大模型特色41
3.1.5教育場景與案例41
3.2北京百度網(wǎng)訊科技有限公司文心大模型41
3.2.1大模型簡介41
3.2.2技術(shù)框架與參數(shù)42
3.2.3產(chǎn)品與服務(wù)功能44
3.2.4大模型特色44
3.2.5教育場景與案例45
3.3北京世紀好未來教育科技有限公司MathGPT大模型47
3.3.1大模型簡介47
3.3.2技術(shù)框架與參數(shù)47
3.3.3產(chǎn)品與服務(wù)功能47
3.3.4大模型特色48
3.3.5教育場景與案例48
3.4復旦大學MOSS大模型48
3.4.1大模型簡介48
3.4.2技術(shù)框架與參數(shù)49
3.4.3產(chǎn)品與服務(wù)功能49
3.4.4大模型特色49
3.4.5教育場景與案例49
3.5華東師范大學EduChat大模型50
3.5.1大模型簡介50
3.5.2技術(shù)框架與參數(shù)51
3.5.3產(chǎn)品與服務(wù)功能51
3.5.4大模型特色51
3.5.5教育場景與案例51
3.6華為技術(shù)有限公司盤古大模型54
3.6.1大模型簡介54
3.6.2技術(shù)框架與參數(shù)55
3.6.3產(chǎn)品與服務(wù)功能55
3.6.4大模型特色55
3.6.5教育場景與案例56
3.7科大訊飛股份有限公司訊飛星火大模型56
3.7.1大模型簡介56
3.7.2技術(shù)框架與參數(shù)56
3.7.3產(chǎn)品與服務(wù)功能56
3.7.4大模型特色56
3.7.5教育場景與案例56
3.8上海交通大學、思必馳科技股份有限公司東風大模型58
3.8.1大模型簡介58
3.8.2技術(shù)框架與參數(shù)58
3.8.3產(chǎn)品與服務(wù)功能59
3.8.4大模型特色59
3.8.5教育場景與案例59
3.9商湯科技公司日日新大模型59
3.9.1大模型簡介59
3.9.2技術(shù)框架與參數(shù)59
3.9.3產(chǎn)品與服務(wù)功能60
3.9.4大模型特色60
3.9.5教育場景與案例61
3.10網(wǎng)易有道信息技術(shù)（北京）有限公司子曰大模型62
3.10.1大模型簡介62
3.10.2技術(shù)框架與參數(shù)62
3.10.3產(chǎn)品與服務(wù)功能62
3.10.4大模型特色63
3.10.5教育場景與案例63
3.11西安交通大學智察大模型63
3.11.1大模型簡介63
3.11.2技術(shù)框架與參數(shù)63
3.11.3產(chǎn)品與服務(wù)功能64
3.11.4大模型特色64
3.11.5教育場景與案例64
3.12新華三技術(shù)有限公司百業(yè)靈犀大模型66
3.12.1大模型簡介66
3.12.2技術(shù)框架與參數(shù)66
3.12.3產(chǎn)品與服務(wù)功能66
3.12.4大模型特色67
3.12.5教育場景與案例67
3.13智譜清言ChatGLM大模型69
3.13.1大模型簡介69
3.13.2技術(shù)框架與參數(shù)69
3.13.3產(chǎn)品與服務(wù)功能70
3.13.4大模型特色70
3.14總結(jié)70
3.14.1總體特征70
3.14.2教育應(yīng)用模式71
4新型架構(gòu)發(fā)展及AI Agent趨勢72
4.1小模型、輕量級模型是一種重要的發(fā)展方向72
4.2AI Agent基本發(fā)展脈絡(luò)73
4.2.1AutoGPT74
4.2.2斯坦福小鎮(zhèn)78
4.2.3AutoGen80
4.2.4Semantic Kernel82
5教育通用人工智能大模型標準用例86
5.1教案生成86
5.2教學知識點提取90
5.3教學參考資料92
5.4疑難解答94
5.5心理輔導98
5.6作業(yè)/試卷批改99
5.7出測試題/答案101
5.8標題與大綱102
5.9教學質(zhì)量評估104
5.10總結(jié)106
6教育通用人工智能大模型標準體系107
6.1總體框架107
6.1.1接口規(guī)范108
6.1.2監(jiān)管規(guī)范108
6.1.3運行維護規(guī)范108
6.1.4安全、倫理與隱私規(guī)范108
6.2信息模型108
6.2.1模型框架109
6.2.2大模型層109
6.2.3應(yīng)用層110
6.2.4外部工具池110
6.2.5外部智能體111
6.2.6大模型接口層111
6.3數(shù)據(jù)規(guī)范111
6.3.1數(shù)據(jù)集構(gòu)建原則111
6.3.2數(shù)據(jù)分類框架112
6.3.3數(shù)據(jù)集112
6.3.4元數(shù)據(jù)分類113
6.4測評規(guī)范113
6.4.1測評框架113
6.4.2測評指標114
6.4.3測評維度114
6.4.4測評數(shù)據(jù)集114
6.4.5測評方法114
6.5教學應(yīng)用要求115
7教育通用人工智能大模型標準體系的建設(shè)方案116
7.1指導思想116
7.2建設(shè)階段規(guī)劃116
7.2.1體系預研階段116
7.2.2體系規(guī)劃階段116
7.2.3標準制定階段117
7.2.4試用驗證階段117
7.2.5培訓貫標階段117
7.2.6應(yīng)用推廣階段118
7.3工作機制及原則118
附錄120
附錄A國內(nèi)公司（單位）的大模型匯總簡表120
附錄B國外公司（單位）的大模型匯總簡表124
附錄C教育通用人工智能大模型標準化工作127
附錄D目前教育通用人工智能大模型標準專題組成員單位名單128
參考文獻129
書單推薦
