人工智能大模型技术赋能增值评价的现实困境、理论框架与技术路向.docxVIP

人工智能大模型技术赋能增值评价的现实困境、理论框架与技术路向

目录

一、内容概述................................................3

1.1研究背景.............................................3

1.2研究意义.............................................4

1.3文章结构安排.........................................5

二、人工智能大模型技术概述..................................6

2.1大模型技术定义与发展历程.............................7

2.2技术特点及优势.......................................9

2.2.1数据处理能力....................................10

2.2.2计算效率........................................12

2.2.3模型泛化能力....................................13

2.3应用领域综述........................................15

三、人工智能大模型技术赋能增值评价.........................15

3.1增值评价的概念......................................17

3.2大模型技术在增值评价中的应用现状....................19

3.3案例分析............................................20

3.3.1教育领域的增值评价..............................23

3.3.2医疗健康领域的增值评价..........................25

3.3.3商业决策支持的增值评价..........................26

四、现实困境...............................................27

4.1技术挑战............................................29

4.1.1数据隐私与安全..................................30

4.1.2模型复杂度与计算资源消耗........................31

4.2法律与伦理问题......................................33

4.2.1法规遵从性......................................34

4.2.2道德伦理考量....................................35

4.3社会经济影响........................................36

4.3.1就业市场的影响..................................38

4.3.2经济发展不平衡..................................39

五、理论框架...............................................40

5.1构建增值评价的理论基础..............................42

5.1.1相关理论回顾....................................43

5.1.2理论模型构建....................................44

5.2大模型技术在理论框架中的作用........................46

5.3理论框架的应用与验证................................47

六、技术路向...............................................48

6.1技术发展趋势预测....................................50

6.1.1新兴技术融合...............................