判断

（　　　） 回顾近半个世纪的 AI 发展,范式更替更多是由数据规模、算力与工程工具链的协同进步共同驱动,而非单一算法奇迹。

判断

（　　　）当企业把通用大模型做领域化应用时,“小样本指令微调 + 规则后处理”通常比从零训练一模型更具性价比。

判断

（　　　） 仅凭知识图谱即可在所有复杂场景中替代深度学习,是当前业界被广泛验证的事实。

判断

（　　　） 将“人工智能”等同于“机器的自我意识”属于不严谨的科普表达。

判断

（　　　） 开源模型生态强调数据许可、权责边界与复现路径,有助于科研到产业的快速转化。

判断

（　　　） 数据增强不仅适用于图像分类,对语音识别、文本生成、表格理解等任务也常见且有效。

判断

（　　　） “脚本+分镜+字幕”一体化生产流程可由 AI 大幅加速,但仍需进行版权、事实与风格的人工复核。

判断

（　　　） 现阶段 AI 已全面取代数据分析师的业务判断与沟通职责。

判断

（　　　） 面向电商客服的智能助手可以提供 7×24 小时服务并显著缩短排队等待。

判断

（　　　） 校园中 AI 仅能用于行政自动化,无法支持教学辅导或学业分析。

判断

（　　　） 政务智能助手的核心价值在于提升公共服务效率、可及性与群众满意度。

判断

（　　　） 报表自动生成若未先统一口径与治理数据,极易输出误导性结论。

判断

（　　　） RAG 面向社会公示材料时,标注来源与段落引用能显著提升可核查性与可信度。

判断

（　　　） 会议纪要、合规模板等正式文本可完全由 AI 自动定稿,无需人审。

判断

（　　　） 面向社区居民的 AI 宣讲,生活化比喻与交互演示通常优于公式与专业术语堆砌。

判断

（　　　） “原因—措施—结果”的链式表达能显著提升 AI 推介的决策可读性。

判断

（　　　） 把“算法偏见”理解成模型推理速度慢,是对概念的常见误读。

判断

（　　　） 缓解算法偏见可从数据采样均衡、损失设计与后处理审计等多环节综合发力。

判断

（　　　） 医疗 AI 处理大量敏感信息,隐私与合规是系统设计的首要前提之一。

判断

（　　　） 在政务场景里,单纯强调 GPU 算力参数通常不如强调“流程一体化与服务体验提升”有效。

判断

（　　　） 长文本知识服务是大模型的重要优势之一 ,适合科研综述、政策解读等任务。

判断

（　　　） 企业落地 AI 时,生态兼容性与迁移成本往往是影响决策的关键变量。

判断

（　　　） 面向老年群体的 AI科普, 堆叠术语往往会降低理解与接受度。

判断

（　　　） 学生对 AI 伦理、学术规范与就业影响并不关心,因此无需讲授。

判断

（　　　） 政府引入 AI 通常以提升服务效率与公平可及为优先目标。

判断

（　　　） 同一传播内容不做受众细分与渠道区分,常导致转化效果不佳。

判断

（　　　） 企业和政府在传播重点上完全一致,无需定制差异化话术。

判断

（　　　） 面向企业中高层,展示真实案例的 ROI 与对标数据更具说服力。

判断

（　　　） 社区科普时,现场演示语音助手或视觉识别,往往比讲解推理架构更贴近需求。

判断

（　　　） 学校场景的就业导向沟通应结合新职业、新岗位与能力图谱。

判断

（　　　） 领域知识对大模型效果影响有限,因此可忽略专家共识与规范。

判断

（　　　） 数据标注一致性[如双盲复核)会直接影响训练与评测的可靠性。

判断

（　　　） 知识密集型任务中,引用原文片段能显著降低幻觉风险。

判断

（　　　） 对话系统的工具调用[如搜索、数据库、函数)是解决超出参数内知识的有效路径。

判断

（　　　） 只要模型参数量足够大,就不需要做检索增强或工具调用设计。

判断

（　　　） 企业的知识库建设若缺乏版本与审批流程,极易产生“过期知识”误导 AI 输出。

判断

（　　　） 面向合规审计的日志与可追溯机制,是 AI 产品走向规模化部署的重要条件。

判断

（　　　） 业务同学参与提示词迭代与验收,可以显著缩短从试点到上线的时间。

判断

（　　　） 对敏感行业,离线脱敏与最小可见原则是数据治理的基本要求。

判断

（　　　） 将“性能、成本、风险”三维统一纳入里程碑,是 AI 项目管理的常见做法。

判断

（　　　） 在教学场景,AI 仅能出题而无法进行个性化反馈与知识追踪。

判断

（　　　） 组织层面的“提示词规范库”能减少个人风格差异造成的质量波动。

判断

（　　　） AI 应用的可访问性[读屏、字幕、对比度) 同样属于产品质量范畴。

判断

（　　　） 使用结构化检索[字段过滤、权限标签)可减少无关材料干扰生成质量。

判断

（　　　） 模型评测中同时观察准确性、公平性、稳健性与成本,是更全面的做法。

判断

（　　　） 面向法务的合同审阅智能体,若未做条款库映射与异常条款高亮,落地价值会大幅下降。

判断

（　　　） 对外发布的技术白皮书无需披露数据范围与评测设置也同样可信。

判断

（　　　） 在营销内容生产中,未做版权与素材来源校验的智能体,可能引发合规风险。

判断

（　　　） 教育辅导类应用只要准确率高,就不需要考虑学术诚信与误用防范。

判断

（　　　） 企业级智能体平台应支持按部门与项目进行知识与功能的权限分域。

判断

（　　　） 在代码生成场景,结合静态分析与安全规则能降低引入漏洞的概率。

判断

（　　　） 只要在提示词里写上“请勿泄露隐私”,系统就能自动满足所有合规要求。

判断

（　　　） AI 助理融入办公流程[检索、草拟、比对)后,往往能带来跨部门协同效率的提升。

判断

（　　　） 在企业宣讲中,展示端到端案例旅程[journey)比单点功能更易被管理层理解。

判断

（　　　） 图文多模态场景下,图像理解与版面分析常与文本 RAG 协同工作。

判断

（　　　） 对外发布的技术白皮书无需披露数据范围与评测设置也同样可信。

判断

（　　　） 面向一线员工的赋能训练,加入“场景化剧本演练”往往比纯理论更有效。

判断

（　　　） 语音识别在嘈杂场景下可以通过麦阵列、降噪与后验校正显著提升体验。

判断

（　　　） 评估推荐系统时,业务侧的点击率、转化率与留存指标往往更能代表价值。

判断

（　　　） 工程上线的可观测性[日志、指标、告警) 与回放机制,是定位问题的基础。

判断

（　　　） 仅凭手工抽样很难发现长尾与灰度问题,需结合全量统计与在线监控。

判断

（　　　） 在政务与金融等行业, 引入 AI 前的威胁建模与渗透测试并非必要环节。

判断

（　　　） 业务复盘中记录失败案例与避坑清单,有利于组织形成“可迁移的经验”。

判断

（　　　） 以“知识新鲜度”为目标的定时重索引与缓存失效策略,是 RAG 维护要点之一。

判断

（　　　） 智能体一旦具备工具调用能力,就不再需要权限隔离与审计日志。

单选

在“事故多发路口 ”的宣传方案中,团队将“热力图+高发时段+数字人讲解短视频+海报”组合发布。该组合的核心价值是( )。

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一线客服希望用 AI 把电话录音整理为“要点摘要+工单标签+情绪识别 ”。该任务对模型的关键要求是( )。

单选

在一次政府部门座谈会上,领导提出疑问: “AI 如何真正提升政务效率? ” 作为推介官,你最合适的回应是( )。

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文旅场景中,博物馆部署“数字人讲解 ”,结合展品知识图谱和多语言能力,服务国际游客。该应用聚焦( )。

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围绕人脸识别、舆情分析等敏感应用,AI 伦理强调“最小化采集、目的限定、可审计”,并辅以授权与风控。其重点是( )。

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“企业知识助手”引用制度库回答差旅报销规则,要求展示出处段落与日期。该设计的意义是( )。

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“风险合规模型”用于筛查对外文案是否触犯红线,仍需法务终审。此“人机协同”落点在( )。

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某产业园区进行 AI 企业招引与投融资路演,目标是形成“算力—算法—数据—应用 ”的全链条协同,提升城市科创能级。这种建设理念体现的是( )。

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HR 要做“ 岗位说明书(职业描述)+面试问题清单”,并针对不同候选人简历给出“定制追问 ”。更合理的做法是( )。

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新闻编辑部引入 AI,主编最关注的价值是( )。

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证券公司正在考虑引入 AI,投资经理关心的核心价值是( )。

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公安部门希望利用 AI 提升公共安全。你应展示的应用是( )。

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“读合同助手”可识别关键条款并提示风险。其对法务的定位是( )。

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“数据清洗建议”功能提示“缺失值处理/异常值截断/口径统一 ”。这属于( )。

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为确保对外发布内容合规,推介团队应建立( )。

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区政务服务大厅部署“智能问答+导办+材料审查”一体机,底座模型优先选择国产生态,最适合的总体目标是( )。

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“上下文窗口受限”导致长报告无法一次理解。常用工程策略包括( )。

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在使用 OpenDataLab 进行交通安全分析时,团队从“开放数据检索→原始数据下载→清洗与预处理→ 时空可视化→热点事件分析→报告撰写”这一链路推进。为确保后续地图热力图准确,清洗阶段最关键的一步是( )。

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为分析“早晚高峰事故趋势”,团队将事故按小时聚合并绘制折线图与箱线图。为了避免错误结论,首先应当( )。

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下列哪种应用最能体现 AI 对社区老年人的帮助?

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在书生大模型赋能的政务知识问答中,团队采用“检索增强生成(RAG)+ 引用标注 ”的方案来回答《城市交通治理白皮书》相关问题。该方案的首要价值是( )。

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针对企业内部知识管理,海螺生成的“知识卡片”可用于快速复习与分享。更推荐的卡片结构是( )。

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一家媒体公司希望用 AI 提升生产效率。作为推介官,你应重点说明( )。

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在一次文化创意产业论坛上,参会者问“AI 如何赋能内容创作?” 你应举例( )。

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在“ 商汤 AI 赋能智慧城市 ”方案中,交通治理需要“检测-跟踪-统计-预警”一体化。以下对检测与跟踪的理解更准确的是( )。

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城市安全预警大屏通常叠加多源数据(视频、物联传感、历史事件)。为了避免“数据大杂烩 ”,最佳可视化策略是( )。

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项目中要求用数字人进行交通安全公益宣传,包含统一人设、声线与口播节奏。为了确保对外传播合规,应优先( )。

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在 AI 与就业关系中,正确的理解是?

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对于公共场所视频 AI分析, 系统应遵循“最小化采集与用途限定”的原则。以下方案更恰当的是( )。

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AI 产业中的“算力”主要指?

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某单位计划使用国产 GPU 部署行业微调模型,期望降低总体拥有成本(TCO)。下列哪项更有助于 TCO 优化( )。

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某社区老年人提问:“语音助手能帮我们做什么?” 你最合适的回答是?

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一所中学邀请你为学生开展“AI 与未来职业”讲座。最合适的重点是?

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在企业知识问答与合规检索中,RAG(检索增强生成)通过“先检索、再生成”把外部权威资料纳入回答,既提高准确率也便于追溯。RAG 的作用是( )。

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在 MiniMax 海螺平台进行 AIGC 创作时,品牌方要求“统一语调+风格一致+版权合规 ”。提示工程中更恰当的做法是( )。