年度大学入学评论即将到来，在候选人之后，每个人工智能的答案时间都照常。今年，AI模型圈是否会加速迭代的演变并提高AI写作水平？让著名的老师给出分数，基本模型的排名有多少变化？ “与去年相比，AI已经快速发展，不再是机械单，并且变得周到。”在阅读了许多模型的作品之后，Sichuan位于南旺的Jialing 1号中学的中国老师Li Donglin告诉了第一个金融新闻。在2024年，第一个财务日报编写了九种模型，以“绝对战斗”大学入学评论。当时，在阅读了AI作品之后，李东林先生认为“他们失去了一些情绪和光环”。在事实上，他觉得AI在这方面正在发展，但仍然无法实现美味。 “人们可以在写作时故意表达自己的感受。即使对于投机性的主题，他们也需要适应某些人的感受。这仍然是短缺的生活，老师Zuo Jiangue是大学入学考试成分标记组的副领导者，并且在大学中拥有十年的得分经验。尽管它可以以形式达到完美，但几乎看不见个性化的思维和语言触觉。这是人工智能和真实的人之间的真正区别，因此很难获得高分和全部分数。”他相信。PA。对于每种型号的性能，去年，三个主要制造商Tongyi Qianwen，Yuanbao和Dubao的AI都排名前三，但今年，两个新的“玩家”（Google的Gemini and Deepseek）以前在名单上排名Yuanbao和Tongyi Qianwen排名第三和两个排名第三和两个排名。像去年一样，今年，第一个财务选择了九种国内外模型，但制造商已经改变，增加了Google和Deptseek的双子座。模型逐渐扩大了今年的声音，并已成为主模型。在此标记中，两个主要模型具有文章的其余部分。除上述模型外，First Financial还选择了海外AI独角兽Openai和许多主要参与者。去年的“ AI六小老虎”模式消失了。从月球的黑暗面中选择的基米和Zhipu是从国内AI独角兽中选出的。以上模型制造商在印度河上享有很高的声誉和受众尝试和码头制造商负责人的代表。最终，Zhipu和Chatgpt的表现，Zhipu和Chatgpt的表现的判断。当评论时，许多老师提到这两种模型的组成是“纸质上的沉重”，语言和文字很难，考试并不彻底，并且通常会讨论它们。但是，应该指出的是，教师对组成有不同的偏好，并且在商标上也有显着差异。以上标记仅供参考。李东林老师告诉记者，得分不一定是准确的，他简直给出了一个粗略的印记。根据标准纸张标记，误差为5分之间，即正常范围。以豆面包为例，一位老师给了我，我得到了最高的标记，认为内容很好，讨论很严格，但是一些老师也认为豆子面包结构不适合评论室。在广告中DITION，第一天至今的财务日使用上海学院的入学考试论文进行此评论。这是一个富有想象力的问题，有一个更清晰的论文，AI通常回答了这个问题。 Gayhowever，今年全国大学入学考试的主题并不明显。测试问题是从诗中提取的，使AI更加困难。第一次财务日报展示了AI写给老师的国家作品。他们报告说，AI已经写了一些话题，问题不清楚。从性能的角度来看，AI适合用猜测和清晰的逻辑写论文。工作越清晰，表现越好。 9大型模型回答了学院进入论文论文2025上海学院入学考试论文主题是关于“专家，搬家和交付”。它来自东中国师范大学的终身教授胡小美，上海写作学会的校长。在“ W他用三个词对文章进行了分类：专家，移动和分割。杰作是广泛传播的，甚至一代人都会通过大量的“重新定论”的文章，这是一个流行的文章。问题，至少800字。第一批财务记者将上述问题置于各种大型模型中。直接单词是相同的，一次形成。他们的答案以及老师的分数和评论如下：1。LiDonglin，得分为65分。和“ deepseek-r1的一百年deepseek-r1组成的标题是“雷声在墨水的气味中”。主题是例外，文章具有平稳而文学的语言，内容丰富，内容很丰富。构成是，构图没有足够解释“雷声”的标题，这不是很棒的，这是一个很棒的Yuanbao。您必须在蜿蜒的道路上穿越银河系吗？CS在文章的末尾。他建议，如果可以添加更多的个人体验，则该文章将更加令人兴奋。 Wen Xu得到52分。他的理由是，本文的优势很简单，而缺席的是材料和意见不是团结的。 4。阿里巴巴文章的标题是从“专家”到“交付”，它是否必须经过“转型”？Xu Shan得分了68分。参数更加充实，有些地方可以研究它，主题，结构和语言相对平均。但是，很明显，审阅室并不能像经典的结构上一样，并且在既定的又不明确。该构图的平均得分为58.5分。本文的最高分来自Wen Xu的63分。他的理由是，这种构图可以通过自然转移和丰富的材料在辩证的上进行辩证。 Donglin Tha这篇文章似乎清楚地解释了标题中的“出生地”。本文获得的最低分数是52分，源自Zuo Jiananguo的标记。 Zuo Jaanguo认为，这篇文章的观点非常清楚，有些句子非常识字，但论点有限。如何详细描述Zhu Ziqing和Lu Xun物品，当“成为茧成为蝴蝶成为蝴蝶”时，它可以在适当的位置表达。 Li Donglin认为，Kimi论文的头衔是不合适的。 Wen Xu认为，本文使用材料来绘制视图，但是第一段上的观点不够集中，并且该文章使用“但是”和“”的Tulad单词来连接每个段落，并且某些连接单词不合适。 8。论文的标题温扬是“茧的分离，成为蝴蝶：在知识衰落的三个领域” Zhipu Qingyan的论文获得了所有分数中41个最低分数，平均得分仅为50.75分。 Zuo Jaanguo认为，Zhitu的头衔涉嫌与该主题偏离，结构差，通用语言甚至混乱。许多其他老师还提到，Zhipu的构图更有趣，语言和文字很艰难。 9. Openai Chatgpt组成的标题是“专家，变更，交付：从专业到世界的桥梁”。本文的平均标记为50.5分，这是9篇论文中的最低平均得分。 Chatgpt获得了两个低下49分，而且没有一个老师给出很高的分数，他们都提到标题不合适。内容在三个方面进行了广泛讨论，平均工作量非常有限，并且中心也不严格。该纸也有点耀斑ORED专注于结构，但检查并非彻底。 Wen Xu相信。总结一些老师证实了AI组成的好处。 Wen Xu说：“阅读本文后，我觉得AI所写的作品通常很好，文本中的材料很丰富。” “从对主题的分析来看，Al组成通常可以更准确地回顾主题并寻求稳定性。从结构的角度来看，AI组成通常是编程的，论文元素是完整的，并且通常具有强大的逻辑。” Zuo jaanguo相信。 Itxu Shan指出，有关进入上海大学入口的文章是有问题的论文，重点是探索响应，重印和交付之间的关系。通常，这些AI论文具有清晰的思想，严格的逻辑，丰富的内容和更突出的中心。但是，一些老师还教导了AI组成的缺点。温徐认为阅读时仍然有一项任务AI组成。 Zuo Jaanguo认为，这些AI组成通常在思维的独特性方面存在局限性。文章在中间有大小的问题。某些AI组成具有独特而深刻的想法或偏离该主题，大多数只是平均水平。此外，Zuo jaanguo发现AI组成也有逻辑错误的情况。每个AI都有自己的语言意图。有一些华丽而有钱的人，简单而永恒。也有杂乱无章的编辑，但是由于缺乏真实的情感，AI很难具有个性化的表达和思维。