2025年AI+旅游用戶滿意度預(yù)測(cè)試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在AI+旅游領(lǐng)域中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)旅游路線的個(gè)性化推薦？

A.基于用戶的興趣和瀏覽歷史的協(xié)同過(guò)濾推薦算法

B.使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行情感分析，根據(jù)用戶的評(píng)論推薦相似旅游目的地

C.利用地理信息系統(tǒng)（GIS）進(jìn)行位置分析，推薦周邊旅游景點(diǎn)

D.通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)與個(gè)性化推薦

2.以下哪種技術(shù)可以用來(lái)檢測(cè)AI旅游應(yīng)用中的偏見和歧視？

A.文本分類中的偏見檢測(cè)模型

B.圖像識(shí)別中的偏見檢測(cè)算法

C.旅游評(píng)論的情感分析中偏見檢測(cè)技術(shù)

D.以上所有選項(xiàng)

3.AI+旅游應(yīng)用中，如何實(shí)現(xiàn)用戶生成內(nèi)容的實(shí)時(shí)過(guò)濾？

A.使用預(yù)訓(xùn)練的文本分類模型進(jìn)行自動(dòng)過(guò)濾

B.通過(guò)關(guān)鍵詞過(guò)濾和人工審核相結(jié)合的方式

C.利用深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別違規(guī)內(nèi)容

D.以上所有選項(xiàng)

4.在AI+旅游領(lǐng)域，如何通過(guò)模型并行策略提高推薦的響應(yīng)速度？

A.將模型分成多個(gè)部分，在不同硬件上并行執(zhí)行

B.使用GPU集群進(jìn)行數(shù)據(jù)并行處理

C.利用分布式訓(xùn)練框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，并應(yīng)用到推理階段

D.以上所有選項(xiàng)

5.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助提高旅游圖片檢索的準(zhǔn)確性？

A.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征

B.應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)將預(yù)訓(xùn)練的模型應(yīng)用于旅游圖片

C.使用基于內(nèi)容的圖像檢索方法

D.以上所有選項(xiàng)

6.AI+旅游應(yīng)用中，如何通過(guò)知識(shí)蒸餾技術(shù)提高小模型的性能？

A.使用預(yù)訓(xùn)練的大模型作為教師模型，將知識(shí)傳遞給小模型

B.對(duì)小模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)化優(yōu)化，減少參數(shù)數(shù)量

C.使用模型壓縮技術(shù)減少模型的大小

D.以上所有選項(xiàng)

7.在AI+旅游領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)可以用來(lái)分析旅游市場(chǎng)的趨勢(shì)？

A.時(shí)間序列分析

B.主成分分析（PCA）

C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

D.以上所有選項(xiàng)

8.AI+旅游應(yīng)用中，如何利用云邊端協(xié)同部署來(lái)提高用戶體驗(yàn)？

A.將數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)集中在云端，用戶終端僅展示結(jié)果

B.在云端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，邊緣設(shè)備提供實(shí)時(shí)響應(yīng)

C.使用微服務(wù)架構(gòu)，根據(jù)用戶需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源

D.以上所有選項(xiàng)

9.在AI+旅游領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)智能客服？

A.自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)

B.機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法

C.對(duì)話管理框架

D.以上所有選項(xiàng)

10.AI+旅游應(yīng)用中，如何通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性？

A.將來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合

B.使用集成學(xué)習(xí)方法結(jié)合不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果

C.通過(guò)特征工程提取更多有用信息

D.以上所有選項(xiàng)

11.在AI+旅游領(lǐng)域，如何使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）進(jìn)行景點(diǎn)推薦？

A.使用GNN處理景點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系

B.對(duì)景點(diǎn)進(jìn)行嵌入表示，使用推薦算法進(jìn)行推薦

C.利用GNN進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)分析，推薦相似用戶喜歡的景點(diǎn)

D.以上所有選項(xiàng)

12.AI+旅游應(yīng)用中，如何通過(guò)持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略保持模型性能？

A.定期使用新數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練

B.使用遷移學(xué)習(xí)將模型應(yīng)用于新任務(wù)

C.對(duì)模型進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，適應(yīng)新數(shù)據(jù)變化

D.以上所有選項(xiàng)

13.在AI+旅游領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)覽？

A.語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)

B.基于位置的服務(wù)（LBS）和地圖API

C.利用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)提供沉浸式體驗(yàn)

D.以上所有選項(xiàng)

14.AI+旅游應(yīng)用中，如何通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)保護(hù)用戶隱私？

A.在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型，不共享用戶數(shù)據(jù)

B.使用差分隱私技術(shù)對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理

C.將模型訓(xùn)練過(guò)程分割成多個(gè)階段，每個(gè)階段只暴露部分?jǐn)?shù)據(jù)

D.以上所有選項(xiàng)

15.在AI+旅游領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)可以用來(lái)優(yōu)化旅游資源的配置？

A.利用優(yōu)化算法進(jìn)行資源分配

B.使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)旅游需求

C.通過(guò)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行旅游流量預(yù)測(cè)

D.以上所有選項(xiàng)

答案：

1.A

2.D

3.D

4.D

5.D

6.A

7.D

8.D

9.D

10.D

11.A

12.D

13.D

14.D

15.D

解析：

1.答案A正確。協(xié)同過(guò)濾推薦算法通過(guò)分析用戶的興趣和瀏覽歷史，推薦相似內(nèi)容。

2.答案D正確。在旅游應(yīng)用中，偏見檢測(cè)需要綜合文本分類、圖像識(shí)別和情感分析等多方面技術(shù)。

3.答案D正確。實(shí)時(shí)過(guò)濾需要預(yù)訓(xùn)練的文本分類模型、關(guān)鍵詞過(guò)濾、深度學(xué)習(xí)模型和人工審核相結(jié)合。

4.答案D正確。模型并行策略涉及數(shù)據(jù)并行、模型并行和流水線并行，可以提高響應(yīng)速度。

5.答案D正確。CNN、遷移學(xué)習(xí)和基于內(nèi)容的檢索都是提高旅游圖片檢索準(zhǔn)確性的技術(shù)。

6.答案A正確。知識(shí)蒸餾通過(guò)將大模型的知識(shí)傳遞給小模型，提高小模型性能。

7.答案D正確。時(shí)間序列分析、PCA和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘都是分析旅游市場(chǎng)趨勢(shì)的技術(shù)。

8.答案D正確。云邊端協(xié)同部署可以根據(jù)用戶需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。

9.答案D正確。自然語(yǔ)言處理、分類算法和對(duì)話管理框架都是實(shí)現(xiàn)智能客服的技術(shù)。

10.答案D正確。數(shù)據(jù)融合、集成學(xué)習(xí)和特征工程都是提高推薦系統(tǒng)準(zhǔn)確性的方法。

11.答案A正確。GNN可以處理景點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)推薦。

12.答案D正確。持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以通過(guò)在線學(xué)習(xí)適應(yīng)新數(shù)據(jù)變化。

13.答案D正確。語(yǔ)音識(shí)別、地圖API和AR技術(shù)都是實(shí)現(xiàn)智能導(dǎo)覽的技術(shù)。

14.答案D正確。聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私和分段訓(xùn)練都是保護(hù)用戶隱私的技術(shù)。

15.答案D正確。優(yōu)化算法、預(yù)測(cè)模型和流量預(yù)測(cè)都是優(yōu)化旅游資源配置的技術(shù)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提高AI+旅游應(yīng)用的推理效率？（多選）

A.低精度推理

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

E.推理加速技術(shù)

2.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法有助于提高模型性能？（多選）

A.微調(diào)

B.遷移學(xué)習(xí)

C.模型并行

D.模型剪枝

E.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

3.以下哪些技術(shù)有助于防御AI+旅游應(yīng)用中的對(duì)抗性攻擊？（多選）

A.對(duì)抗性訓(xùn)練

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）

C.梯度正則化

D.模型封裝

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)有助于提高用戶體驗(yàn)？（多選）

A.邊緣計(jì)算

B.云存儲(chǔ)

C.分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

D.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

E.API優(yōu)化

5.以下哪些技術(shù)可以用于評(píng)估AI+旅游模型的性能？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.混淆矩陣

D.精度

E.模糊度

6.以下哪些技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)AI+旅游內(nèi)容的倫理安全？（多選）

A.內(nèi)容安全過(guò)濾

B.偏見檢測(cè)

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.透明度評(píng)估

E.模型公平性度量

7.以下哪些技術(shù)可以用于提高AI+旅游模型的服務(wù)高并發(fā)能力？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.緩存技術(shù)

C.負(fù)載均衡

D.API調(diào)用規(guī)范

E.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

8.以下哪些技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)AI+旅游數(shù)據(jù)的融合？（多選）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征工程

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

D.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

E.異常檢測(cè)

9.在AI+旅游應(yīng)用中，以下哪些技術(shù)可以用于增強(qiáng)模型的魯棒性？（多選）

A.模型正則化

B.結(jié)構(gòu)化剪枝

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.梯度消失問(wèn)題解決

10.以下哪些技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)AI+旅游的個(gè)性化推薦？（多選）

A.協(xié)同過(guò)濾

B.基于內(nèi)容的推薦

C.情感分析

D.知識(shí)圖譜

E.用戶畫像

答案：

1.ABCDE

2.ABE

3.ACDE

4.ABD

5.ABCD

6.ABCD

7.ABCDE

8.ABCDE

9.ABCDE

10.ABCDE

解析：

1.低精度推理（A）、模型量化（INT8/FP16）（B）、模型并行策略（C）、知識(shí)蒸餾（D）和推理加速技術(shù)（E）都是提高AI+旅游應(yīng)用推理效率的技術(shù)。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，微調(diào)（A）、遷移學(xué)習(xí)（B）、模型并行（C）、模型剪枝（D）和自監(jiān)督學(xué)習(xí)（E）都是有助于提高模型性能的方法。

3.對(duì)抗性訓(xùn)練（A）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）（B）、梯度正則化（C）、模型封裝（D）和異常檢測(cè)（E）都是防御對(duì)抗性攻擊的有效技術(shù)。

4.邊緣計(jì)算（A）、云存儲(chǔ)（B）、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)（C）、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化（D）和API優(yōu)化（E）都是提高云邊端協(xié)同部署用戶體驗(yàn)的技術(shù)。

5.準(zhǔn)確率（A）、召回率（B）、混淆矩陣（C）、精度（D）和模糊度（E）都是評(píng)估模型性能的重要指標(biāo)。

6.內(nèi)容安全過(guò)濾（A）、偏見檢測(cè)（B）、隱私保護(hù)技術(shù)（C）、透明度評(píng)估（D）和模型公平性度量（E）都是確保AI+旅游內(nèi)容倫理安全的技術(shù)。

7.容器化部署（Docker/K8s）（A）、緩存技術(shù)（B）、負(fù)載均衡（C）、API調(diào)用規(guī)范（D）和分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（E）都是提高AI+旅游模型服務(wù)高并發(fā)能力的常用技術(shù)。

8.數(shù)據(jù)清洗（A）、特征工程（B）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)（C）、跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（D）和異常檢測(cè)（E）都是實(shí)現(xiàn)AI+旅游數(shù)據(jù)融合的重要技術(shù)。

9.模型正則化（A）、結(jié)構(gòu)化剪枝（B）、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）、神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（D）和梯度消失問(wèn)題解決（E）都是增強(qiáng)AI+旅游模型魯棒性的有效手段。

10.協(xié)同過(guò)濾（A）、基于內(nèi)容的推薦（B）、情感分析（C）、知識(shí)圖譜（D）和用戶畫像（E）都是實(shí)現(xiàn)AI+旅游個(gè)性化推薦的關(guān)鍵技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上添加___________層來(lái)調(diào)整參數(shù)。

答案：低秩

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型微調(diào)通常涉及使用___________數(shù)據(jù)進(jìn)行再訓(xùn)練。

答案：任務(wù)特定數(shù)據(jù)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗訓(xùn)練通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中添加___________擾動(dòng)來(lái)提高模型魯棒性。

答案：對(duì)抗噪聲

5.推理加速技術(shù)中，低精度推理通過(guò)將模型的參數(shù)和激活值從___________精度轉(zhuǎn)換為___________精度來(lái)加速計(jì)算。

答案：FP32,FP16

6.模型并行策略中，為了在多個(gè)GPU上并行處理模型，通常需要將模型分解為___________和___________。

答案：數(shù)據(jù)并行,計(jì)算并行

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算通過(guò)在___________端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理來(lái)減輕云端負(fù)載。

答案：邊緣

8.知識(shí)蒸餾中，教師模型通常采用___________網(wǎng)絡(luò)，學(xué)生模型采用___________網(wǎng)絡(luò)。

答案：復(fù)雜，簡(jiǎn)單

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化通過(guò)將每個(gè)浮點(diǎn)數(shù)映射到___________位整數(shù)來(lái)減少模型大小和計(jì)算量。

答案：8

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝保留模型結(jié)構(gòu)，而___________剪枝則去除部分神經(jīng)元。

答案：結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化

11.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________常用于衡量分類模型的性能，而___________用于衡量回歸模型的性能。

答案：準(zhǔn)確率，均方誤差

12.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，為了減少偏見，AI系統(tǒng)需要通過(guò)___________和___________技術(shù)來(lái)檢測(cè)和消除偏見。

答案：偏見檢測(cè)，內(nèi)容安全過(guò)濾

13.注意力機(jī)制變體中，___________通過(guò)上下文信息來(lái)增強(qiáng)模型對(duì)重要信息的關(guān)注。

答案：自注意力

14.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，___________通過(guò)引入非線性激活函數(shù)來(lái)增強(qiáng)模型的表達(dá)能力。

答案：ReLU

15.梯度消失問(wèn)題解決中，___________方法可以防止梯度在反向傳播過(guò)程中消失。

答案：批量歸一化

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量并不是簡(jiǎn)單的線性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以減少模型訓(xùn)練所需的計(jì)算資源。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA和QLoRA通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練模型上添加低秩層來(lái)調(diào)整參數(shù)，這樣可以顯著減少模型參數(shù)的數(shù)量，從而降低計(jì)算資源的需求。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，微調(diào)階段使用的是預(yù)訓(xùn)練模型的全部參數(shù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版5.2節(jié)，微調(diào)階段通常只調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型的一部分參數(shù)，而不是全部參數(shù)。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗訓(xùn)練是增加模型復(fù)雜度的有效方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版6.1節(jié)，對(duì)抗訓(xùn)練的目的是提高模型的魯棒性，而不是增加模型復(fù)雜度。

5.模型并行策略中，流水線并行可以提高模型推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行策略研究》2025版7.3節(jié)，流水線并行可以將模型的不同部分分配到不同的處理器上，從而并行執(zhí)行，提高推理速度。

6.低精度推理中，INT8量化會(huì)導(dǎo)致模型精度顯著下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.4節(jié)，INT8量化雖然降低了模型精度，但通過(guò)適當(dāng)?shù)牧炕呗?，可以保持較低的精度損失。

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以完全替代云端計(jì)算。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版8.2節(jié)，邊緣計(jì)算和云端計(jì)算各有優(yōu)勢(shì)，邊緣計(jì)算更適合低延遲應(yīng)用，但無(wú)法完全替代云端計(jì)算。

8.知識(shí)蒸餾中，教師模型的性能總是高于學(xué)生模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)》2025版9.1節(jié)，雖然教師模型通常比學(xué)生模型更復(fù)雜，但并不總是性能更高，這取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景。

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，剪枝后的模型通常比原始模型具有更高的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版10.2節(jié)，剪枝可以去除不重要的神經(jīng)元或連接，從而減少模型參數(shù)，提高推理速度。

10.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度是衡量分類模型性能的常用指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評(píng)估指標(biāo)體系》2025版11.1節(jié)，困惑度通常用于衡量語(yǔ)言模型或序列模型的性能，而不是分類模型。分類模型常用準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線旅游平臺(tái)計(jì)劃使用AI技術(shù)為用戶推薦個(gè)性化旅游路線。該平臺(tái)收集了大量的用戶瀏覽記錄、評(píng)價(jià)和地理位置數(shù)據(jù)，并計(jì)劃部署一個(gè)大規(guī)模的推薦系統(tǒng)。推薦系統(tǒng)使用的是Transformer模型，模型參數(shù)量達(dá)到數(shù)十億級(jí)別，而部署的邊緣服務(wù)器內(nèi)存有限，只能支持較小的模型。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，提出三種優(yōu)化模型和部署的策略，并分析其優(yōu)缺點(diǎn)。

問(wèn)題定位：

1.模型參數(shù)量巨大，邊緣服務(wù)器內(nèi)存有限，無(wú)法直接部署。

2.模型推理需要大量計(jì)算資源，邊緣服務(wù)器算力不足。

解決方案對(duì)比：

1.模型量化與剪枝：

-優(yōu)點(diǎn)：減少模型大小和計(jì)算量，降低內(nèi)存和算力需求。

-缺點(diǎn)：可能引入精度損失，需要精心設(shè)計(jì)量化方案和剪枝策略。

-實(shí)施步驟：

1.對(duì)模型進(jìn)行INT8量化，減少模型大小。

2.應(yīng)用結(jié)構(gòu)剪枝，移除不重要的連接和神經(jīng)元。

3.使用TensorRT進(jìn)行模型優(yōu)化。

2.知識(shí)蒸餾：

-優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)蒸餾將大型模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小型模型，減少模型復(fù)雜度。

-缺點(diǎn)：需要設(shè)計(jì)合理的蒸餾損失函數(shù)，可能影響推薦效果。

-實(shí)施步驟：

1.訓(xùn)練一個(gè)較小的模型（學(xué)生模型）以學(xué)習(xí)大型模型（教師模型）的知識(shí)。

2.使用交叉熵?fù)p失和知識(shí)蒸餾損失進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。

3.云端邊緣協(xié)同部署：

-優(yōu)點(diǎn)：利用云端強(qiáng)大的計(jì)算資源，實(shí)現(xiàn)高性能推薦。

-缺點(diǎn)：增加網(wǎng)絡(luò)延遲，對(duì)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性要求高。

-實(shí)施步驟：

1.在邊緣服務(wù)器部署輕量級(jí)模型進(jìn)行初步推薦。

2.將關(guān)鍵數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行深度推理。

3.將云端推理結(jié)果返回邊緣服務(wù)器進(jìn)行最終決策。

決策建議：

-若對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高，且可以接受一定的精度損失，則