🎯 今日要点
- 数字生命卡兹克：12 个顶级 AI 同台高考，4 位高中老师盲评
- 老刘出品：DCMM 贯标已破 1.18 万家，2.0 新标准 7 月实施
- 麦肯锡：八成企业把数据短板视为智能体规模化的障碍
- AI 加速派：豪华大厂风 PPT 三种方案对比与选型
📋 详细内容
1. 12 个顶级 AI 同台高考：4 位高中老师盲评,公平为先
原文：今年高考季,数字生命卡兹克让 12 个旗舰大模型同时考语文和数学。国外御三家：Claude Opus 4.8、GPT-5.5、Gemini 3.1 Pro;国内 9 家：千问 3.7 max、文心 5.1、星火 X2、智谱 GLM5.1、Kimi k2.6、MiniMax M3、DeepSeek V4 Pro、小米 MiMo v2.5 Pro、混元 3。所有模型走 API、开 thinking、禁工具调用,10 家统一走 OpenRouter 求公平。请到 3 位语文老师 + 1 位数学老师盲评(卷子只标代号),还自研了 LaTeX 题目编译器和在线阅卷平台。语文用部分真题(卷子没等到完整版),数学全卷。(数字生命卡兹克)
💬 老刘评：昨天想着用大模型测试一下高考试卷,没想到今天就看到有博主已经做了!AI 数学能够考 140!
2. DCMM 贯标突破 1.18 万家：2.0 新标准 7 月实施,新增数据资产能力域
原文：老刘自己用 Claude 做了一个 DCMM 贯标情况分析 Skill,基于中国电子信息行业联合会官方数据生成完整报告。截至 2026 年 5 月中旬,1-5 级贯标企业总数 11801 家。DCMM 2.0 新标准将于 2026 年 7 月初正式实施：能力域由 8 个增至 9 个,二级能力项 28 → 33 项,新增「数据资产」能力域,更重视数据流通、外部数据管理、数据安全。报告从宏观层面分析各等级、各地区、各行业贯标情况以及近年趋势。(Nikola 数说未来)
💬 老刘评：DCMM 2.0 新标准 7 月份就要开始实施了,到目前整体贯标情况分析。
3. 八成企业卡在数据底座：麦肯锡给智能体规模化开 4 步药方
原文：麦肯锡报告。全球近 2/3 企业已试水智能体,但真正规模化部署的不足 1/10,八成企业把数据短板视为障碍。麦肯锡提出 4 步走：① 筛选高价值工作流”智能体化”——从知识管理、市场营销等关键领域入手做定向重构;② 分层升级数据架构——不推倒重来,做模块化现代化;③ 数据质量从周期性清理转向实时管控;④ 搭建适配智能体的运营治理体系(角色从执行转向监督调度)。单智能体和多智能体两类形态都依赖统一可互通的数据底座,否则会出现决策矛盾或协同失败。(麦肯锡)
💬 老刘评：多智能体协同?先解决数据问题!
4. AI 生成豪华 PPT：三种方案、各自缺点、提示词思路
原文：AI 加速派对比当前 AI 生成 PPT 的三种主流方案。① 用 Nano Banana Pro 生成图片型 PPT——上限极高、信息密度大,缺点是图片不易编辑、汉字易错(NotebookLM 是该路线代表,免费但风格极简);② Agent 直接编辑 PPT 文件——Claude Cowork、Codex、小龙虾都能干,配合 anthropic 官方 pptx Skill 替换模板可做出大厂风格,关键是要提供成熟模板;③ 通过生成 SVG 网页的方式生成。豪华风格的提示词思路：先从专业 PPT 站下载顶级模板,让 Gemini 反向分析写出提示词,再把模板图作为参考喂回去。(AI 加速派)
💬 老刘评：现在大模型可以制作复杂 PPT 了,并且能完美复刻图片型 PPT!
今天 4 条剪藏里 3 条围绕 AI 落地的不同维度——高考评测看模型上限、麦肯锡盯数据底座、AI 加速派拆解工作流(PPT 生成),中间夹了一条 DCMM 数据治理本身。一个共同信号正在出现：AI 越往实际工作流下沉,「数据底座」越成为门槛。麦肯锡那句”八成企业把数据短板视为障碍”和 DCMM 新标准把”数据资产”单独列成能力域,是同一件事的两面。