1. 引言
* 背景：AI写作技术的快速发展与应用普及。
* 大会目的：客观、中立、专业地评估当前主流AI写作助手的性能与局限。
* 测评范围：涵盖多种类型写作助手（如：生成式、辅助式、专业领域型）。
* 核心目标：为创作者、企业和研究者提供有价值的参考信息。2. 测评理论基础与方法论
* **2.1 核心能力定义**
* 内容生成能力（创意、逻辑、结构）。
* 语言处理能力（语法、风格、流畅度）。
* 指令理解与执行能力（上下文把握、任务完成度）。
* 特定领域适应性（学术、技术、营销、创意等）。
* **2.2 测评指标体系设计**
* **客观指标：**
* 文本质量度量（如：BLEU, ROUGE, 困惑度 Perplexity）。
* 事实准确性核查（与可靠知识源对比）。
* 响应速度与吞吐量。
* 特定任务完成度量化评分。
* **主观指标：**
* 人工评审团评分（创意性、连贯性、可读性、情感表达）。
* 用户体验反馈（易用性、交互自然度、功能满意度）。
* **2.3 测评数据集与任务设计**
* 多样化语料库（新闻、小说、论文、邮件、广告文案等）。
* 标准化任务集（摘要生成、续写、改写、风格迁移、特定问题解答等）。
* 挑战性任务（长文生成、复杂逻辑推理、多轮对话协作）。
* **2.4 测评环境与流程**
* 统一硬件/软件平台。
* 双盲测试设计（部分环节）。
* 标准化输入输出规范。
* 数据记录与可复现性保障。3. 参评AI写作助手概览
* 简要介绍各参评助手：
* 名称/品牌。
* 核心技术架构简述（如：基于Transformer的LLM）。
* 宣称的主要功能与特色。
* 适用场景定位。4. 核心能力深度测评结果与分析
* **4.1 内容生成能力**
* 创意性与新颖度对比。
* 逻辑结构与条理性分析。
* 不同体裁（叙述文、议论文、说明文）生成表现。
* 长文生成的一致性与连贯性评估。
* **4.2 语言处理能力**
* 语法正确性与语言规范度。
* 风格模仿与适应性（正式、幽默、简洁等）。
* 文本流畅度与可读性评分。
* 词汇丰富度与表达精准性。
* **4.3 指令理解与交互能力**
* 复杂/模糊指令的理解准确率。
* 上下文保持能力（多轮对话）。
* 任务完成度与用户意图匹配度。
* 错误处理与反馈机制。
* **4.4 特定领域适应性**
* **学术写作：** 文献综述辅助、术语准确性、逻辑严谨性。
* **技术写作：** 文档生成、代码注释、技术描述清晰度。
* **营销文案：** 吸引力、说服力、品牌调性把握。
* **创意写作：** 情节构思、人物塑造、情感渲染。
* **4.5 事实性与可靠性**
* 事实错误率统计。
* 信息溯源能力（是否提供来源或易产生幻觉）。
* 在专业领域知识的准确性评估。5. 用户体验与功能测评
* 界面设计直观性与易用性。
* 功能丰富度与实用性（如：提纲生成、润色建议、多语言支持）。
* 交互响应速度与稳定性。
* 个性化设置与学习能力。
* 隐私保护与数据安全措施说明（基于公开信息）。6. 典型案例场景剖析
* 选取1-2个代表性任务（如：撰写一篇科技新闻稿、生成一份项目计划书摘要）。
* 展示不同助手在该任务上的生成结果。
* 结合测评指标进行详细对比分析，突出优劣差异。7. 技术挑战与局限性讨论
* 普遍存在的技术瓶颈（如：长程依赖、深层逻辑推理、创造性瓶颈）。
* 伦理与安全风险探讨（偏见、滥用、版权归属）。
* 对"辅助"而非"替代"角色的再认识。
* 未来需要突破的方向。8. 结论与建议
* 综合性能排名与各维度优胜者（可选）。
* 不同用户需求下的最佳选择建议（创作者、企业用户、研究者等）。
* 对AI写作助手开发者的启示。
* 对用户的建议（如何有效利用、保持批判性思维）。
* 总结：AI写作助手的现状、价值与未来展望。9. 附录 (可选)
* 详细测评数据表格。
* 具体测评任务描述。
* 参评助手完整列表及版本信息。
* 人工评审团组成说明。
* 术语解释。