項目1【參考答案】一、單選題1.B.指數(shù)級增長（依據(jù)：知識點2明確說明GPT-3到GPT-4參數(shù)規(guī)模增長10倍以上）2.A.輸入數(shù)據(jù)量過少（依據(jù)：知識點4指出模型幻覺源于數(shù)據(jù)訓(xùn)練偏差和缺乏真實世界理解）3.B.5（依據(jù)：知識點5明確要求GPU計算能力至少為5）4.B.OLLAMA_HOST=（依據(jù)：任務(wù)2子任務(wù)3步驟2環(huán)境變量配置要求）二、簡答題1.大模型“幻覺”成因與應(yīng)對策略成因：模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)與真實世界認(rèn)知脫節(jié)，通過概念關(guān)聯(lián)“腦補”虛構(gòu)內(nèi)容。策略：①事實核查（如引用醫(yī)學(xué)指南）；②多來源交叉驗證（如對比權(quán)威數(shù)據(jù)庫）；③限定條件提問（如“僅基于2023年數(shù)據(jù)回答”）。2.Ollama本地模型部署步驟步驟1：官網(wǎng)下載適配版本安裝包；步驟2：命令行執(zhí)行ollamarun<模型名>自動下載模型；步驟3：顯存容量匹配模型參數(shù)（如8GB顯存選擇1.5B輕量模型）；步驟4：輸入測試指令驗證模型響應(yīng)（如“生成Python排序代碼”）。3.ICIO框架應(yīng)用示例Instruction：生成小紅書母嬰產(chǎn)品文案；Context：用戶為新手媽媽，需突出產(chǎn)品安全性和便捷性；Input：產(chǎn)品功能（抑菌材質(zhì)、一鍵消毒）、目標(biāo)人群（0-1歲嬰兒）；Output：要求標(biāo)題含3個爆款Emoji，正文按“痛點-方案-效果”結(jié)構(gòu)排版。4.Chatbox降低門檻的設(shè)計圖形化操作：類聊天軟件的輸入框和按鈕（如“生成”“保存”）；場景化模板：預(yù)設(shè)“郵件撰寫”“數(shù)據(jù)分析”等模式，自動展開必填項；歷史記錄回溯：支持修改歷史指令（如將“三日游”改為“五日游”），避免重復(fù)輸入。三、操作題1.Ollama安裝驗證操作流程：①訪問Ollama官網(wǎng)下載Windows安裝包；②雙擊安裝并選擇默認(rèn)路徑；③打開CMD輸入ollama--version，顯示版本號即成功。2.遠(yuǎn)程服務(wù)配置關(guān)鍵步驟：①在主機設(shè)置環(huán)境變量OLLAMA_HOST=；②查詢主機IP地址（CMD輸入ipconfig獲取無線局域網(wǎng)IPv4地址）；③平板端Chatbox設(shè)置APIHost為http://<IP>:11434。3.健康飲食智能體開發(fā)功能配置：①輸入描述：“你是三甲醫(yī)院營養(yǎng)科專家，根據(jù)體檢報告生成飲食方案”；②上傳《中國居民膳食指南》PDF作為知識庫；③設(shè)置開場白：“請上傳您的血常規(guī)報告，我將分析后提供建議”。4.反向PUA提示詞設(shè)計示例內(nèi)容：“別整那些虛的班規(guī)！用修車黑話打個比方——遲到1分鐘=少賺50塊工時費，你們自己算算這學(xué)期虧了幾條輪胎錢？最后必須讓學(xué)生自己拍桌喊‘再遲到是狗’！”項目2【參考答案】一、單選題B2.C3.B4.C二、簡答題1.公眾號標(biāo)題設(shè)計步驟：選題聚焦：明確主題（如健康生活）。關(guān)鍵詞提煉：突出核心矛盾（如“越努力越焦慮”）。形式創(chuàng)新：使用疑問句或數(shù)據(jù)化表達(dá)（如“揭秘健康生活的3大陷阱”）。2.AI繪畫提示詞要素：主題、風(fēng)格/技法、色彩/調(diào)性、情感/氛圍、視角/構(gòu)圖、個人創(chuàng)新。情感/氛圍：通過描述情感（如“神秘”“寧靜”）引導(dǎo)畫面整體基調(diào)，增強作品感染力。3.Kimi文檔分析流程：登錄Kimi→上傳文檔→輸入問題（如“總結(jié)核心觀點”）→獲取AI生成的摘要或答案。4.多輪交互必要性：AI初稿可能缺乏深度或細(xì)節(jié)，需通過多次調(diào)整提示詞（如補充案例、修改語言風(fēng)格）優(yōu)化內(nèi)容，確保最終文章符合平臺調(diào)性和用戶需求。三、操作題（關(guān)鍵步驟示例）1.Kimi文檔摘要：上傳PDF文件，輸入“請總結(jié)本文的5個核心知識點”。提取內(nèi)容如“AI寫作分類”“SMART原則應(yīng)用”等。2.LibLib賽博朋克繪畫：正向提示詞：Futuristicneon-litcityscape,cyberpunkstyle,raining,holographicadvertisements,flyingcars.反向提示詞：Lowquality,blurry,deformedbuildings.3.剪映數(shù)字人視頻：添加文本：“每天攝入5種蔬菜可降低慢性病風(fēng)險！”選擇“科普專家”數(shù)字人形象，添加輕快背景音樂，自動生成字幕。4.職場寫作智能體：創(chuàng)建指令：“你是一位職場寫作專家，請根據(jù)用戶提供的主題（如請假、會議通知），生成符合規(guī)范的郵件模板，包含主題、正文、落款?！闭{(diào)試并發(fā)布為私有智能體。項目3一．單選題1.B（解析：Deepseek用于生成VBA代碼及數(shù)據(jù)處理。）2.D（解析：Kimi擅長長文本分析。）3.B（解析：WPSAI支持智能條件格式標(biāo)記。）4.B（解析：上傳裝修圖屬于家居設(shè)計任務(wù)，與客服無關(guān)。）二．簡答題1.數(shù)據(jù)清洗指檢測并修正數(shù)據(jù)中的錯誤、重復(fù)或缺失值，作用是提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析準(zhǔn)確性。例如刪除空白行、統(tǒng)一命名格式。2.優(yōu)勢：無需學(xué)習(xí)語法，通過自然語言描述需求即可生成代碼?？焖偕煽蓤?zhí)行腳本，減少調(diào)試時間。3.技術(shù)原理：基于自然語言處理解析用戶問題，結(jié)合法律知識圖譜匹配相關(guān)法條和案例庫，生成結(jié)構(gòu)化建議。4.原因：用戶只需上傳圖片或輸入文字描述，AI自動生成3D效果圖并支持實時調(diào)整，無需專業(yè)設(shè)計軟件技能。三.操作題1.步驟：登錄Deepseek，上傳Excel文件。輸入指令：“計算全班學(xué)生總成績的平均值，以表格展示?！睆?fù)制結(jié)果到Excel并保存。2.步驟：登錄訊飛智文，輸入主題，選擇“科技藍(lán)”配色和醫(yī)療配圖。生成后調(diào)整大綱，下載PPT文件。3.配置步驟：在Deepseek官網(wǎng)創(chuàng)建API密鑰并復(fù)制。打開OfficeAI助手設(shè)置，粘貼密鑰，保存后重啟WPS。4.操作示例：輸入品牌名稱和行業(yè)，選擇綠色系，生成方案。使用標(biāo)小智內(nèi)置無版權(quán)字體庫，導(dǎo)出時自動檢測版權(quán)風(fēng)險。項目4【參考答案】一、單選題答案CBBB二、簡答題答案1.AI編程定義：利用人工智能技術(shù)輔助代碼編寫、調(diào)試和優(yōu)化，通過自然語言交互生成代碼片段或功能模塊，提升開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。其價值包括降低編碼門檻、減少重復(fù)勞動、加速問題解決。2.AI搜索引擎功能：語義理解（如解析復(fù)雜查詢“MacOS適合大學(xué)生嗎”）智能問答（直接返回答案而非鏈接）多模態(tài)搜索（支持圖像、語音輸入）3.技術(shù)方案文檔內(nèi)容：技術(shù)選型、功能模塊設(shè)計、數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)、接口定義等。AI通過自然語言需求生成文檔框架，提供技術(shù)對比表格（如DjangovsSpringBoot），并輔助設(shè)計表結(jié)構(gòu)和接口。4.數(shù)據(jù)采集流程：需求描述→AI生成爬蟲代碼→人工驗證→數(shù)據(jù)存儲。注意事項：遵守網(wǎng)站反爬規(guī)則、驗證數(shù)據(jù)完整性、避免生成重復(fù)代碼。三、操作題略項目5【參考答案】一、單選題C.硬件成本優(yōu)化（人工智能倫理關(guān)注數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、透明度等社會影響，而非硬件成本。）B.模型決策誤導(dǎo)（對抗樣本通過微小擾動誤導(dǎo)AI模型輸出錯誤結(jié)果。）C.優(yōu)先技術(shù)發(fā)展速度（我國倫理規(guī)范強調(diào)人類福祉、公平公正，而非單純追求技術(shù)速度。）C.使算法決策透明化（可解釋性AI旨在幫助用戶理解模型決策邏輯。）二、簡答題1.公正性原則與算法偏見的影響公正性：確保AI系統(tǒng)不因種族、性別等因素歧視特定群體。舉例：招聘算法若偏向男性簡歷，會加劇職場性別不平等，削弱社會信任。2.濫用與誤用風(fēng)險濫用：深度偽造（偽造視頻）、自動化網(wǎng)絡(luò)攻擊。誤用：醫(yī)療AI誤診、自動駕駛系統(tǒng)因數(shù)據(jù)偏差引發(fā)事故。3.可追溯性的重要性責(zé)任歸屬：追溯決策過程可明確開發(fā)者/用戶責(zé)任（如自動駕駛事故）。技術(shù)監(jiān)管：幫助審計模型合規(guī)性，確保符合倫理標(biāo)準(zhǔn)（如GDPR）?？Х鹊瓯O(jiān)控案例的倫理問題問題：過度收集顧客生物數(shù)據(jù)、侵犯隱私