C公共信息 |
| AI测试 | AI共生 | OpenAI估值 | 上海人工智能+ | 手机SoC | 美国AI战略 | AI定义 | AI平权 | 人机共生决策 | AI+UVCA | 人类智能+AI |
| AI算力萧条 | AI萧条分析 | TrueNorth分析 | AI生物智能系统论 | AI+ADS4.0 | AI生态位争夺 | AI重构未来战争 | 吕阿华的AIGC学习手册 |
深刻认识人工智能带来的发展机遇和风险挑战（2025/13）解锁AI力：开启一场人机双向奔赴的生产力革命（2024-08-03）
AI时代人类致胜关键，运用「批判性思考」提升大脑认知能力( 网页链接 ) 人工智能，让世界更美好（2015年04月）
在VUCA（易变性、不确定性、复杂性、模糊性）环境中，AI技术能够通过数据驱动、智能建模和实时响应显著提升决策的确定性和行动力。
以下是针对AI模型通用对话能力的检验，我设计的3-5个通用问题。这些问题覆盖核心维度：理解能力（解析复杂指令、多角度分析）、推理能力（逻辑、数学问题解决）和生成能力（创意内容创作、风格控制）。每个问题都基于日常场景，确保通用性和公平性，适用于各类AI模型的测试。问题设计力求简洁、清晰，并注明测试的维度。
问题： "请用250字左右，分别以医生、教师和环保志愿者的视角描述智能手机对青少年健康的影响，要求包含真实生活案例（如学习习惯或社交行为），并避免使用专业术语。"
测试维度： 检验模型是否能准确解析多部分指令（视角切换、字数限制、案例要求），并生成连贯、多角度的内容。指令复杂性体现在角色转换和具体约束上。
问题： "一个班级有50名学生。60%的学生喜欢数学，其中男生占喜欢数学学生的70%。如果女生占全班学生的40%，问喜欢数学的女生有多少人？请分步骤推理解答，并给出最终答案。"
测试维度： 评估模型的逻辑推理和数学计算能力，包括百分比处理、条件分析和分步骤演示。问题涉及基础代数，测试结构化问题解决。
问题： "为一个在线教育平台构思三句宣传口号：一句面向家长（突出教育质量），一句面向学生（强调趣味性），一句面向教师（体现支持工具）。要求每句不超过12个字，且整体风格保持激励性和现代感。"
测试维度： 测试创意生成、受众适配和风格一致性。模型需在短句约束下，为不同群体产出有吸引力的内容，体现语言控制力。
问题： "作为健康顾问，请根据用户描述（经常久坐、爱吃快餐、压力大），设计一个简单的一日健康计划（包括饮食和运动建议）。要求用150字以内完成，语言通俗易懂，并给出一个潜在好处。"
测试维度： 结合指令理解（用户场景解析）和内容生成（实用计划创作），测试模型的综合应用能力，包括个性化响应和清晰表达。
您可以将这些问题输入AI模型，根据响应质量评估其性能：检查是否遵守指令、推理是否严谨、内容是否新颖一致。建议在测试中使用多个问题以获得更可靠的结果。