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百川大模型在国内的表现如何

回答

百川大模型在国内的表现较为出色。

百川智能于 6 月 15 日开源 Baichuan1、9 月 6 日开源 Baichuan2,10 月 31 日发布 Baichuan2192K,是中文开源模型的主导力量。

Baichuan2-13B-Chat 在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一,其中逻辑推理能力超过 34B 参数量级的大模型,生成与创作能力超过 72B 参数量级的模型。但在计算和代码能力上有一定优化空间。综合来看,在同等量级开源模型中非常有竞争力。

在中文大模型基准测评 2023 年度报告中,虽然与国外顶尖模型仍有差距,但过去 1 年国内大模型已有长足进步,百川大模型也是表现较好的模型之一。

百川大模型可应用的场景相对广泛且可以私有化部署,重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景。同时,它可以部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,也可部署在低算力终端处理基础智能任务。

8 月正式上线的国内大模型中,百川智能的百川大模型位列其中,其网址为:https://www.baichuan-ai.com/

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

[title]VIRTUAL[heading1]国内大模型关键进展Baichuan2-13B-Chat是百川智能自主训练的开源大语言模型。百川智能于6月15日开源Baichuan1、9月6日开源Baichuan2,10月31日发布Baichuan2192K。是中文开源模型的主导力量。模型特点:Baichuan2-13B-Chat在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一,其中逻辑推理能力超过34B参数量级的大模型,生成与创作能力超过72B参数量级的模型,表现不俗。在计算和代码能力上有一定优化空间。综合来看,Baichuan2-13B-Chat在同等量级开源模型中非常有竞争力。适合应用:Baichuan2-13B-Chat可应用的场景相对广泛且可以私有化部署。重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景。另外,Baichuan2-13B-Chat可以部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务。优秀模型:智谱清言(清华&智谱AI)简介:

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

外大模型。其中国内最好模型文心一言[heading4]4.0(API)总分79.02分,距离GPT4-Turbo有[content]11.61分,距离GPT4(网页)有4.9分的差距。必须看到的是,过去1年国内大模型已经有了长足的进步。综合能力超过G P T 3.5和Gemini-Pro的模型有11个,比如百度的文心一言4.0、阿里云的通义千问2.0和Qw e n 72B-Chat、OPPO的AndesGPT、清华&智谱AI的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有比较好的表现。•在SuperCLUE测评中,国外模型的平均成绩为69.42分,国内模型平均成绩为65.95分,差距在4分左右。另外国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型,如百川智能的Baichuan2-13B-Chat、•可以看出,国内外的平均水平差距在缩小,11月差距在10分左右。阿里云的Qwen-72B、Yi -34B-Cha t均优于Llama2-13B-Chat。

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com智谱AI(GLM大模型)https://chatglm.cn中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn百川智能(百川大模型)https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/MiniMax(ABAB大模型)https://api.minimax.chat上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——能生成Markdown格式的:智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由AI生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有15元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成

其他人在问
ai模型chatglm,百川大模型,通义千问,ai产品部署调用api的具体成本
以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息: 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token,如阿里的通义千问大模型、智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。 对于极简未来平台,使用 GPT3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利,用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外,充值 19 元可兑换 10000 积分,能满足日常使用好几个月,实际使用成本不高。 服务器方面,腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动,如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元,新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。 宝塔面板有免费和付费版本,免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的,使用其部署和管理应用不会产生额外费用。 需要注意的是,不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同,建议您根据实际需求进一步了解和评估。
2024-08-20
ai模型chatglm,百川大模型,通义千问,yi系列的模型厂商和团队背景,ai产品调用api的成本
以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息: 厂商和团队背景: 通义千问:由阿里开发,接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI(ChatGLM):由智谱 AI 开发,相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型:由百川智能开发,网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本: 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token,各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价,具体收费标准不同,需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等,收费标准不一,不做统一赘述。
2024-08-20
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以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息: 厂商和团队背景: 通义千问:由阿里开发,接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI(ChatGLM):由智谱 AI 开发,相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型:由百川智能开发,网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本: 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token,各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价,具体收费标准不同,需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等,收费标准不一,不做统一赘述。
2024-08-20
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤: 1. 收集海量数据:就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于大模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:如同为孩子整理学习资料,AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据,包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员要设计大模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,例如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,大模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词,不断重复这个过程,逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,关于大模型的底层原理,计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感,在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿,不过计算机的神经元节点更为简单,本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统,即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
现在哪几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流?
以下几家的大模型支持通过手机视频多模态实时交流: 1. PandaGPT:能够理解不同模式的指令并根据指令采取行动,包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 2. VideoLLaMA:引入了多分支跨模式 PT 框架,使语言模型能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容。 3. 视频聊天 GPT:专门为视频对话设计,能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 4. NExTGPT:端到端、通用的 anytoany 多模态语言模型,支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出。
2024-11-22
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好,但由于技术限制,其表现未达到人工智能的水平,常被称为“人工智障”。不过,随着技术发展,未来可能会用大模型重新改造 Siri,将手机上的所有功能控制起来,使其成为真正的智能助理。例如,苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下,可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时,苹果公司若 All in 手机,其大模型可能会是本地化的,以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频,大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解,学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略,避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外,Sora 还采用了一些数据预处理技术,如将视觉图块压缩成低维潜在表示,并将其排列成序列,注入噪声后输入扩散变换器的输入层,同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
企业做自己的小模型,需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些?
企业做自己的小模型,可能会用到以下工具及背后的公司: 1. 在编排(Orchestration)方面,涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等,其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务,确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练(Deployment, Scalability, & PreTraining)类别中,像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具,有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入(Context & Embeddings)的工具,相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等,能帮助模型处理和理解语言上下文,并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性(QA & Observability)方面,例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具,可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外,还有以下工具和相关公司: 1. 图片生成 3D 建模工具,如 Tripo AI(由 VAST 发布)、Meshy、CSM AI(Common Sense Machines)、Sudo AI、VoxCraft(由生数科技推出)等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型(通义、智谱、kimi、deepseek 等)、编程辅助、文生图(可灵、即梦等)等方面,可能需要相应资质。
2024-11-20
推荐一款国内不错的AI视频生成软件
以下为您推荐几款国内不错的 AI 视频生成软件: 1. 可灵:在 AI 视频生成领域表现出色,具有以下优势: 卓越的视频生成质量,与国际顶级模型相当,能满足普通用户和专业创作者的需求。 生成速度快,处理效率高于国外同类产品,提升用户工作效率。 对国内用户可访问性强,提供便捷、稳定的使用体验。 2. Hidreamai:有免费额度,支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文均可,文生视频支持多种控制,可生成 5s 和 15s 的视频。网址:https://hidreamai.com//AiVideo 3. ETNA:由七火山科技开发,可根据简短文本描述生成相应视频内容,生成视频长度 8 15 秒,画质可达 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps,支持中文,时空理解。网址:https://etna.7volcanoes.com/ 此外,还有 Pika、SVD、Runway、Kaiber、Sora 等国内外提供此类功能的产品,您可以根据自己的具体情况进行选择。更多的文生视频网站可查看: 需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-22
请推荐几个国内能用的支持多模态交流的app
以下为您推荐几个国内能用的支持多模态交流的 APP 及相关模型: 1. 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 2. 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 3. 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 4. 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 5. 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 6. 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ 7. MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 8. 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 此外,智谱·AI 开源的多模态模型有: 1. CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,具备 GUI 图像的 Agent 能力。 代码链接: 模型下载: 2. CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),在多模态权威学术榜单上综合成绩优异。 代码链接:无 模型下载: 3. Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 代码链接: 模型下载:
2024-11-22
列出2-3个精选的比较好的文本处理类的AI工具或网站,要求尽量是国内的产品,最好是免费的。罗列时应包含以下信息:名称、简介、2-3个主要功能、横向对比的优缺点
以下为您精选的国内文本处理类 AI 工具或网站: 1. 秘塔写作猫 简介:利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。 主要功能:检查语法、拼写错误;提供写作改进建议;进行智能润色和内容创作辅助。 优点:功能较为全面,能有效提升写作质量。 缺点:可能存在对某些特定领域的适应性不足。 2. Lettria 简介:处理个人文本材料。 主要功能:对个人文本进行分析和处理。 优点:专注于个人文本处理,针对性较强。 缺点:功能相对较单一。
2024-11-19
列出2-3个精选的比较好的文本处理类的AI工具或网站,要求尽量是国内的产品,最好是免费的。罗列时应包含以下信息:
以下为您精选的 23 个国内的、免费的文本处理类 AI 工具或网站: 1. 🍓 JamGPT:AI Debug 小助手。网址:https://jam.dev/jamgpt 2. ✅ Lettria:个人文本材料处理。网址:https://www.lettria.com/ 3. 🔗 Bloks:个人笔记、任务列表和会议记录自动处理。网址:https://www.bloks.app/
2024-11-19
国内怎么使用claude
Claude 目前部署在投资了 Anthropic 的亚马逊实验环境平台,在国内不用翻墙即可体验。其具有卓越的文字生成能力,生成的文本更加流畅自然、质量更高,在长文本生成和复杂叙事任务中表现出色,对于创意写作工作可能是最佳选择,能理解细微语境差异,生成富有感情色彩和个性化的内容。但使用时存在账号被封禁风险较高、无法记住过往交流信息等问题。在提示词母体测试中,按生成质量来说,Claude 表现最好。目前加入该平台的模型厂商众多,模型新鲜程度不一,Claude 今早已上线。测试平台包括海外版 Coze 等,在不同场景的测试中,Claude 都展现出一定优势。
2024-11-19
给我推荐几个国内使用频率很高的前几位AI吧,可选择的工具太多导致我选择恐惧症犯了
以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,可生成高质量的图像和视频,但价格相对较高,重度用户年费最高可达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,目前免费,每天签到获取灵感值即可,但存在一定局限性,如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别: 百度 Chat:AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集:导航网站。 创客贴 AI:设计工具。 MasterGo:设计工具。 美图设计室:图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院:AI 训练模型。 即时 AI 设计:设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板:PPT。 百度飞桨 AI Studio:AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫:通用写作。 xmind:思维导图。 标小智 LOGO 生成:图像生成。 liblib.art:图像生成。 稿定设计:设计工具。 千帆大模型平台:模型。 DeepSeek:AI 聊天机器人。 墨刀 AI:设计工具。 沉浸式翻译:翻译。 火山方舟:AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大:图片增强。 processon:思维导图。 Pika:图生视频。 千库网:资源。 无限画:图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财:金融。
2024-11-17
在生成刺绣图片上表现优秀的AI工具
以下是在生成刺绣图片方面可能表现优秀的 AI 工具,以及一些相关的图生图 AI 工具供您参考: 图生图 AI 工具: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,给设计师提供灵感,丰富创作过程。 Retrato:AI 工具,将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,将上传的照片转换为芭比风格,效果超级好。 不过目前尚未有专门针对生成刺绣图片的特定 AI 工具。这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可以根据文本或参考图像生成具有创意且质量不错的相似图像输出,但仍有一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-11-15
ChatGLM视频表现有何特色,优劣分析一下
ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一,具有以下特色: 1. 针对中文问答和对话进行了优化,能更好地处理中文语境下的任务。 2. 经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 其优势包括: 1. 在处理中文相关的任务时表现出色,能提供较为准确和有用的回答。 然而,目前可能存在的不足暂未在提供的内容中有明确提及。但一般来说,与其他先进的语言模型相比,可能在某些复杂场景下的表现还有提升空间。
2024-10-30
ChatGLM在生成视频上表现如何
目前 ChatGLM 主要侧重于自然语言处理和文本生成,在生成视频方面的能力相对有限。它并非专门为视频生成而设计的模型。
2024-10-30
通过ai可表现的项目
以下是一些通过 AI 可表现的项目: 1. 生物融合项目: 能够创造出充满创意的视频,如将不同物体或 IP 进行融合,例如汽车与水果的结合、奥特曼与哥斯拉的跨界等,满足用户好奇心,帮助内容创作者增加社交媒体平台粉丝。 2. “海岱青州”晚会项目: 快速直出:在需求为某种感觉时,能快速低成本进行设计探索,大幅提高设计稿生成速度。 生成后期加工素材:对于传统手段难以获得的需求,可通过特定参数生成素材,并根据需要进行局部重绘和组合。 探索风格和构图:对采风实拍内容进行发散性测试,确定演出中的画面和场景。 结合 AI 生图与传统后期手段:弥补先天缺陷,如生成超广视角的近似宫殿并进行后期处理。 舞美设计:通过适当 Prompt 生成舞台效果图,提高沟通效率和拓展想象力。 3. 通用领域: 能够瞬间完成的工作,如翻译、判断车的位置、看手机是否有划痕、转化他人意思、判断客户问题是退货还是换货等。 可行项目:通过车辆前的摄像头和雷达判断前方车辆的距离、判断患者是否有肺炎。 以 T 恤商店销售额为例,输入衣服材质、营销费用、价格等数值,通过大量数据进行深度学习来得到最终的销售额。图像识别则是将图片转化为大量像素点的 RGB 值作为输入,再大量标注输出,形成神经网络。 但需要注意的是,有些项目对于 AI 来说不可行,比如通过一张图片判断人的意图、用少量图片与教科书来判断肺炎。使用新类型数据时,AI 表现通常也不佳。同时,能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的,需要从学习概念的难易程度、数据量的多少等方面进行思考。
2024-10-23
科学问题二:XXX(小标题) 问题挑战:如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性?如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现? XXX XXX(问题挑战一的方法) XXX)问题挑战二的方法) 请将XXX补充完整,重点在预测,如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容: 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设,刻画出数据中的可变性,以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现,我们可以参考以下方法: 在准备 LLM 数据方面,对于制作 LLM 微调数据集,首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集,主要依靠已有的大语言模型生成,根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割,将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里,然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册,模板可以是:“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本,你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后,你必须用以下格式回复:```
2024-10-21
AIGC技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究,这个论文的开题报告怎么写?
很抱歉,目前知识库中没有关于“AIGC 技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究”这个论文开题报告的相关内容。但一般来说,开题报告可以包含以下几个部分: 一、选题背景与意义 1. 阐述 AIGC 技术的发展现状和趋势。 2. 说明学生创造性问题解决能力的重要性。 3. 分析 AIGC 技术与学生创造性问题解决能力之间的关联。 二、研究目的与问题 1. 明确研究旨在探究 AIGC 技术对学生创造性问题解决表现的具体影响。 2. 提出具体的研究问题,例如:AIGC 技术如何提升学生的创造性思维?AIGC 技术在不同学科中的应用效果是否存在差异? 三、研究方法 1. 描述拟采用的实证研究方法,如实验、调查、案例分析等。 2. 说明研究对象的选择,包括学生的年级、学科背景等。 3. 介绍数据收集和分析的方法。 四、预期结果与创新点 1. 预测研究可能得出的结果,例如 AIGC 技术能够显著提高学生的创造性问题解决能力。 2. 指出研究的创新之处,比如新的研究视角、独特的研究方法或对现有理论的拓展。 五、研究计划与进度安排 1. 制定详细的研究计划,包括各个阶段的任务和时间节点。 2. 说明可能遇到的困难及解决措施。 六、参考文献 列出与 AIGC 技术和学生创造性问题解决相关的重要文献。 以上内容仅供参考,您可以根据实际研究情况进行调整和完善。
2024-10-09