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(jī)遇與挑戰(zhàn)11
1.2研究目標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(dá)Megatron�睺uring29
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 GPT�睳eo(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(jì)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(fù)旦大學(xué)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(xué)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(xué)、思必馳科技股份有限公司東風(fēng)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(xué)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
4.2.1Auto�睪PT74
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(biāo)準(zhǔn)用例86
5.1教案生成86
5.2教學(xué)知識點(diǎn)提取90
5.3教學(xué)參考資料92
5.4疑難解答94
5.5心理輔導(dǎo)98
5.6作業(yè)/試卷批改99
5.7出測試題/答案101
5.8標(biāo)題與大綱102
5.9教學(xué)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(biāo)準(zhǔn)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(yùn)行維護(hù)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(biāo)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(xué)應(yīng)用要求115
7教育通用人工智能大模型標(biāo)準(zhǔn)體系的建設(shè)方案116
7.1指導(dǎo)思想116
7.2建設(shè)階段規(guī)劃116
7.2.1體系預(yù)研階段116
7.2.2體系規(guī)劃階段116
7.2.3標(biāo)準(zhǔn)制定階段117
7.2.4試用驗(yàn)證階段117
7.2.5培訓(xùn)貫標(biāo)階段117
7.2.6應(yīng)用推廣階段118
7.3工作機(jī)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(biāo)準(zhǔn)化工作127
附錄D目前教育通用人工智能大模型標(biāo)準(zhǔn)專題組成員單位名單128
參考文獻(xiàn)129