人工智能赋能教育培训结业考试

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一、单选题（共80题）
大模型的“参数规模”（如 671B）通常代表（）
机器学习的本质是从数据中自动学习（）
2017年诞生的哪种架构彻底改变了 NLP 领域并成为大模型的基石（）
在机器学习的分类中，给数据打上“标签（Label）”的学习方式属于（）
大模型产生“幻觉”的底层原因是（）
神经网络中，负责“自动特征提取”的核心结构是（）
在 AIGC 生产流程中，大模型作为核心能力主要负责（）
1943年，人工智能领域的哪项重要成果诞生（）
提示词公式“RBTAO”中的“C”或“A”通常代表（）
机器学习通过海量数据自动学习规律，其核心产出通常被称为（）
DeepSeek 采用的 MoE（混合专家模型）架构，其核心逻辑是（）
下列哪项属于有监督学习的典型应用（）
2024年震撼全球、标志着 AIGC 进入视频爆发期的模型是（）
人工智能、机器学习、深度学习三者之间的层级关系是（）
在 Coze 中配置“知识库”模块，主要解决了大模型的什么痛点（）
早期人工智能主要基于规则学习，其主要缺陷在于（）
“提示词工程教 AI 说话，RAG 给 AI 看资料”，这里的 RAG 是指（）
深度学习之所以在2006年后爆发，主要得益于哪位学者的“深度信念网络”（）
推理模型中的“思维链（CoT）”显性化展示是为了（）
机器学习中的“回归”任务通常用于预测（）
“预训练+微调”模式中，微调（Fine-tuning）的作用是（）
1955年达特茅斯会议上，人工智能领域确立的任务是（）
在教育课题研究中，需要针对复杂问题进行多级搜索并归纳，最适合的工具是（）
无监督学习的主要任务通常包括（）
豆包（Doubao）在语言学习场景中的核心优势是（）
在“房价预测”模型中，房屋面积、楼层、房龄被称为（）
讯飞智文在生成 PPT 时，如果用户只给了一个标题，它会（）
传统机器学习在处理图像时，最耗时且容易出错的环节是（）
Suno 在“音乐创作赋能教育”中的主要功能是（）
深度学习属于机器学习的（）
AIGC 赋能教育的最终目的是（）
卷积神经网络（CNN）中捕捉局部特征的小探测器被称为（）
如果想让 AI 语气“更温柔、像一位耐心老师”，应调整提示词中的（）
循环神经网络（RNN）在处理长句子时最核心的局限是（）
DeepSeek 的“/简化”指令的主要作用是（）
1986年提出的反向传播算法（BP）解决的主要问题是（）
利用 Markdown 格式在 Xmind 中生成的优势是（）
CNN 架构中，“池化（Pooling）”层的主要作用是（）
Kimi-PPT 的功能特色是（）
神经网络中的“隐藏层”主要执行的操作是（）
制作微课脚本时，设定角色为“特级教师”的主要目的是（）
机器学习中，用于衡量预测值与真实值之间差异的函数叫（）
关于“文生视频”技术，下列描述准确的是（）
在神经网络中，负责引入非线性因素、使模型能处理复杂任务的组件是（）
AI 助教实现精准答疑的技术路径通常是（）
下列哪项是无监督学习的应用场景（）
DeepSeek-R1 模式的“Thinking”过程体现了哪项核心技术（）
“梯度”在神经网络优化中的含义可以简单理解为（）
若想通过对话获取一张可编辑的流程图，建议向 AI 索要（）
Transformer 架构中的“位置编码”是为了解决什么问题（）
如果发现 AI 回复的文献是编造的，这种现象叫（）
在音频处理中，RNN 相比 CNN 的优势是（）
下列哪项不是提示词万能公式“RBTAO”中的要素（）
“梯度消失”会导致神经网络（）
基于模板的 AIGC 生成方式的主要缺点是（）
训练神经网络时的“过拟合”是指（）
在 AIGC 发展的三个阶段中，当前我们主要处于（）
深度学习与传统机器学习在特征工程上的根本区别是（）
“AIGC”全称中的“G”代表（）
1989年诞生的 LeNet-5 是哪种技术的先驱（）
当 AI 回答到一半中断时，在 DeepSeek 网页端输入哪个指令最有效（）
Teachable Machine 是由哪家公司开发的低门槛机器学习工具（）
即梦（Jimeng）平台的核心定位是（）
Teachable Machine 的核心操作流程分为哪三个阶段（）
在提示词中提供 2-3 个正确的回答示例，这种技巧被称为（）
在 Teachable Machine 的“收集”阶段，用户需要创建（）
Transformer 架构中，实现同步计算句子中所有词关联度的机制是（）
训练模型时，如果准确率较低，通常是因为（）
相比 RNN，Transformer 的核心优势在于（）
Teachable Machine 图像项目中，系统识别的本质是（）
GPT 系列模型主要采用的架构是（）
下列哪种数据属于“非结构化数据”（）
人机分工重构后，人类在内容生产中的角色转向（）
在“中奖短信”过滤的案例中，机器学习主要解决的是（）
早期人工智能“举一反一”模式的特点是（）
神经网络中的“损失函数”趋近于零代表（）
2020年 GPT-3 的发布，标志着大模型具备了强大的（）
神经网络中，负责引入非线性因素、使模型能处理复杂任务的组件是（）
处理复杂逻辑推理时，Few-shot 可能降低推理模型性能的原因是（）
神经网络中的“隐藏层”主要执行的操作是（）
二、简答题（共4题）
【机器学习实操】简述利用 Teachable Machine 实现“水果识别”程序的四个核心步骤。
【技术原理】简述大模型中的“幻觉”现象及其产生原因。
【深度学习】卷积神经网络（CNN）是如何在图像中识别“猫”的特征的?
【提示词技巧】什么是“Few-shot”提示?它在教学写作中有什么作用?
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