每经记者 王嘉琦 实习记者 宋欣悦 每经剪辑 兰素英
2024年11月14日，“2024智媒体50东谈主成王人会议暨每经20周年财经媒体峰会”在成王人举行。会上，《逐日经济新闻大模子年度评测陈诉》认真发布。
6月25日，《逐日经济新闻大模子评测陈诉》第一期发布，对15款市面主流大模子在“财经新闻标题创作”“微博新闻写稿”“著述谬误校对”“财务数据蓄意与分析”四个新闻采编诓骗场景的材干进行了评测。
主持方供图
9月6日，《逐日经济新闻大模子评测陈诉》第二期发布，重心磨练大模子在“金融数学蓄意”“商务文本翻译”“财经新闻阅读”三个新闻采编诓骗场景的材干。
与前两期评测一样，《逐日经济新闻大模子年度评测陈诉》赓续以大模子在新闻采编场景的诓骗材干为评测场所，为了更精确对接采编东谈主员的施行需求，本次评测以“采写编审和短视频创作的新闻坐褥全经由”为场景，包括大模子瞎想采访提纲、撰写新闻稿件、校对稿件谬误、索要稿件标题和改写短视频文本五个细分场景。通过大模子在新闻坐褥全经由的介入，评测出“谁是新闻坐褥全经由的最优秀大模子”，用直不雅的评测收尾，对采编东谈主员在职责中选择相宜的大模子器用提供实战参考。
12款国内大模子参与评测 各家模子展现出不同上风
本次评测建立的五个细分诓骗场景具体为：1．瞎想采访提纲：旨在磨练大模子能否匡助记者拟定采访提纲，援手记者采访职责；2．撰写新闻稿件：旨在磨练大模子围绕既定的多份材料，能否创作一篇新闻稿件；3．校对稿件谬误：旨在磨练大模子能否查验出新闻稿件中的错别字，语法、数字、标点鲜艳等谬误；4．索要稿件标题：旨在磨练大模子能否凭证稿件内容，索要新闻标题，相配是制作相宜在微信等新媒体平台传播的新媒身形度标题；5．改写短视频文本：旨在磨练大模子能否凭证一篇翰墨新闻稿件，改写成相宜短视频发布的案牍。
每经大模子评测小组为五个细分场景制定了对应的评价维度和评分方针。逐日经济新闻10余名首席、高等、资深记者剪辑凭证评价维度和评分方针，对各款大模子在五个细分场景中的认识进行评分，汇总各场景得分，最终得到参评大模子总分。
需要指出的是，本期评测是通过各款大模子的API端口，并在默许温度下完成。与公众用户使用的大模子C端对话器用存在各别。评测收尾对用户在具体场景中聘用合适的大模子器用，依然具有迫切参考价值。
本期评测均在“雨燕智宣AI创作+”测试台上进行，一共有12款国内大模子参与。评测技艺为2024年10月18日，因此参评大模子均为戒指10月18日的最新版块。
评测收尾裸露，腾讯混元hunyuan-turbo以379.53的总分位居榜首，紧随后来的是智谱GLM-4-Plus赢得368.6分，字节 跳 动 doubao- pro- 32k（240828版块）赢得363分。
在五个细分场景方面，各家模子展现出不同的上风。
在瞎想采访提纲场景中，腾讯混元hunyuan-turbo与昆仑万维（维权）天工SkyChat-3.0两款模子均取得了93.33分的佳绩，比肩第一。在撰写新闻稿件场景中，智谱GLM-4-Plus以98分的高分拔得头筹。在校对稿件谬误场景中，智谱GLM-4-Plus以60分的得益位居首位。在索要稿件标题方面，深度求索DeepSeekV2.5模子以55.2分的得益当先其他模子。在改写短视频文本场景中，腾讯混元hunyuan-turbo再次展现其强盛实力，以95分的得益位列第一。
全国上还莫得“AI记者” 需完善审核与内容把关
论断一：暂无一款大模子能高质料完成采编全经由职责
戒指当前，逐日经济新闻一共推出3期大模子评测陈诉，覆盖12项新闻采编诓骗场景，从收尾来看，莫得一款大模子能在通盘场景中均名次前哨。
正如东谈主类一样，各款大模子的所长与短板各不相通。比如，有的大模子擅长财务数据蓄意，但在新闻标题索要中却名次末尾；有的大模子擅长英译汉，却在汉译英方面材干平平。
在新闻坐褥的要道门径，如本期评测中的“撰写新闻稿件”“校对稿件谬误”“索要新闻标题”、第一期评测中的“财务数据蓄意与分析”和第二期评测中的“金融数学蓄意”等诓骗场景，多数大模子生成收尾谬误频出，要保证新闻稿件高质料、无谬误，还必须由东谈主工审核、把关。
当前市面上还莫得一款大模子约略高质料、全经由完成新闻采编场景的通盘职责，换句话说，全国上还莫得“AI记者”。
论断二：大模子“幻觉”未解，诞妄更笼罩
尽管各款大模子如故屡次迭代升级，但依然惩处不了“一册谨慎地瞎掰八谈”的幻觉问题。
最初的大模子“幻觉”问题比较昭彰。跟着居品不停迭代，大模子生成文内容量渐渐提高，但文本中的诞妄也越发笼罩。比如，在“撰写新闻稿件”场景中，大模子会在不起眼处改造东谈主物的职位或臆造事件发生的技艺。举例在本期评测中，部分大模子将9月24日“星巴克咖啡公司文告调换其中国区相通层结构”的技艺，误写成9月30日。再比如在第二期评测“金融数学蓄意”场景中，即即是得分第一的大模子也会在个别题目中给出正确的蓄意公式，却依然得出诞妄的谜底。
关于一篇高质料新闻稿件来说，上述问题王人可能是“致命”的谬误。当前，AI生成内容如故大界限出当前互联网中。这就条款新闻媒体要进一步完善新闻内容委果性审核机制，更需要加强内容把关。
当前仍需东谈主工介入和打磨 部分场景可竣事采编AI化
论断三：“冷面”的大模子难判断新闻价值
阅读一篇稿件，挖掘出最迫切的新闻点，然后索要和制作标题，在这方面，大模子与造就丰富的剪辑比较差距不小。
在本期评测的“索要稿件标题”场景中，大模子得分宽绰偏低。其生成的标题多显得中规中矩。举例大模子索要的《“星巴克中国新篇章：80后刘文娟接任CEO，引颈咖啡巨头迎挑战”》《“星巴克中国换帅：80后刘文娟接棒CEO，直面市集挑战与变革”》等标题。
另外，评测中发现，大模子索要的新闻标题，常常充斥着一些“魁伟上”的概括见识词汇，无法挖掘著述中最迫切的新闻点和有价值的信息，翰墨虚浮，很难引诱读者的眼球。
此外，在“撰写新闻稿件”场景中，大模子生成的文本较为生硬，“机器印迹”较昭彰，阑珊样式和个性化抒发。
从现阶段来看，大模子在阅读著述方面，难以具备对一篇稿件新闻点的准确和深档次把捏，容易停留在浅档次意会。因此，新闻点和新闻价值的判断，包括采写有温度、有故事、多情面味的闲暇稿件，仍然离不开记者、剪辑的东谈主工介入和精心打磨。
论断四：不同采编场景聘用最相宜的大模子
这三期大模子评测的场景基本不错分为援手性场景（如财经新闻阅读、文本翻译、瞎想采访提纲等）和要道性场景（如撰写新闻稿件、校对稿件谬误、索要新闻标题等）。
三期评测收尾标明，绝大部分大模子在瞎想采访提纲、改写短视频案牍、英汉翻译、著述阅读以及微博新闻写稿等援手性场景中宽绰认识讲求。举例，“改写短视频案牍”场景中，通盘参与评测的12款大模子均取得跨越80分的得益；“瞎想采访提纲”场景中，有8款大模子的得分高于80分。在第二期评测的“商务本文翻译”场景中，13款大模子得分王人高于80分，在“财经新闻阅读”场景中，13款大模子得分高于70分。
而在撰写新闻稿件、校对稿件谬误、索要新闻标题等新闻坐褥要道性场景的材干则昭彰不及。比如，在“校对稿件谬误”场景中，仅一款大模子得分达到60分。在“索要新闻标题”场景中，莫得一款大模子得分达到60分。
因此，记者、剪辑不错凭证采编职责的不同门径、不同场景，聘用最相宜的大模子，让部分场景竣事采编职责AI化，提高职责效果。
赓续探索大模子无穷可能 诚恳邀请您加入评测格局
论断五：新闻媒体主导，打造垂直界限的“AI记者”
对比这三期大模子评测收尾不难发现，国内大模子通过连续迭代，材干稳步提高。同期，各家大模子之间的差距也在迟缓减轻，每个模子王人展现出私有的上风。这些大模子王人属于通用大模子，并非为新闻媒体、采编职责量身定制。
酿成大模子“幻觉”问题严重的一大原因，在于西席文本和数据质料不高，其中包含不少信息诞妄。而新闻职责瞄准确性条款极高。这一短板平直限制了大模子在新闻界限的诓骗。可是，新闻媒体在恒久的新闻报谈中如故集结的大王人高质料新闻稿件和数据，正值为研发相宜新闻采编职责的大模子器用提供了后天不良的上风。
因此，自主西席和主导研发大模子器用变得尤为迫切，借此，新闻媒体不仅约略最大戒指地确保大模子西席数据的质料和生成逻辑的准确性，还能保证大模子生成内容的可控性，使其更好方单合媒体自己的属性和特质。
在研发法式上，不错将采编全经由拆分红数十个门径，如采访、翻译、稿件写稿、索要选录和校对谬误等。凭证各门径的具体职责场所、法式和条款，对大模子进行专项西席，以形成一系列单任务或垂类AI器用。最终，将这些单任务AI器用打包网罗，则不错打造出一整套新闻采编AI器用。
接下来，“逐日经济新闻大模子评测小组”将赓续真切探索大模子的无穷可能，从施行诓骗场景启程，对各个大模子进行全场所评测，并如期推出专科陈诉，带来最前沿的瞻念察和发现。
在此，咱们诚恳地邀请您加入评测格局。如若您是研发企业，念念要展示自家大模子的实力，与其他大模子进行比拼，请将参评大模子的刺眼信息发送至咱们的邮箱：damoxing@nbd.com.cn。如若您是大模子的使用者，请告诉咱们您但愿在哪些场景中使用大模子，或者但愿咱们测试大模子的哪些材干。请怒放逐日经济新闻App，在“个东谈主中心”——“意见响应”栏中留住您的念念法和需求。
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包袱剪辑：李桐 开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口