文章摘要
【关 键 词】 AI评测、高考模拟、豆包模型、智能写作、理科挑战
近期，一项针对大型AI模型进行的“高考大摸底”评测引起了广泛关注。在河南省高考文科一本线为521分的情况下，有四个大模型的得分超过了这个分数线。其中，GPT-4o以562分的成绩领先，而国产大模型中表现突出的是字节跳动的“豆包”，得分为542.5分。在语文和历史等科目上，“豆包”甚至超越了GPT-4o，显示出AI在语言和逻辑处理方面的优势。
评测榜单中，“豆包”在多个维度上的表现一致，无论是在智源研究院发布的FlagEval（天秤）的客观评测，还是在OpenCompass（司南）的评测中，“豆包”的成绩都紧随OpenAI之后。这表明“豆包”在知识运用和数学能力方面具有较高水平，甚至在某些方面超过了GPT-4。
通过实际测试“豆包”回答高考题目，可以发现其在写作文方面已经摆脱了模板式的写法，能够引经据典进行论证。然而，对于数学题目的解答，大模型的表现并不尽如人意。复旦大学自然语言处理实验室的测试显示，大模型在数学题目上的准确率存在一定的随机性，且不同模型生成的答案可能存在偏差。
技术圈内对于大模型在理科题目上的表现存在争议。一方面，大语言模型的基本原理是通过预测下一个token来生成内容，这种生成方式在面对需要推理和计算的理科题目时，准确率可能受限。另一方面，理科语料的稀缺也是导致大模型在理科方面表现不佳的原因之一。尽管如此，大模型仍在努力提升其推理和计算能力，以期达到更高的智能水平。
值得注意的是，“豆包”在手机端的“拍题答疑”功能中，通过RAG链路的方式，能够实现对数学题目的准确解答，显示出大模型在特定应用场景下的强大潜力。
综合各项评测和实际测试结果，可以认为“豆包”已经稳居国产大模型的第一梯队。其在短时间内取得显著成绩的背后，是其独特的发展路径和策略。尽管大模型在文科和理科方面的表现存在差异，但随着技术的进步和优化，未来大模型在各个领域的表现都值得期待。
原文和模型
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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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