Small, Private Language Models as Teammates for Educational Assessment Design
小语言模型作为队友：教育评估设计中的私密部署比较研究
🧭 教育评估生成任务中的SLM vs LLM对比评估
SLM在教育题目生成任务中性能接近LLM，但模型自评不可靠，须有人工闭环
📌 工作参考价值（4 点）
- 若业务场景（如私域商品评价问题生成）需低成本、隐私敏感部署，SLM 是可行选择，性能接近大模型，可优先实验。
- 为生成式推荐或 Agent 的指令设计建立多维质量指标时，可借鉴 Bloom 分类法，对生成内容层次化打分，避免单维度评价。
- 模型自评（用 LLM 评价 LLM 输出）存在系统性偏差，必须加入人工校验环节；在人机协同工作流中，可先让 SLM 粗筛，专家抽检校准。
- 在 Agent 工具链中，对小范围、高并发的结构化内容生成（如提示词模板、回复候选），用 SLM 可实现质量与成本的平衡。