2025年邊緣AI計(jì)算效率習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)能夠有效降低邊緣AI計(jì)算中的延遲，同時(shí)保持較高的能效比？

A.低精度推理

B.模型量化（INT8/FP16）

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.知識(shí)蒸餾

答案：D

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)通過(guò)將大模型的知識(shí)遷移到小模型，能夠在保證推理速度的同時(shí)，保持較高的精度。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第4.2節(jié)，知識(shí)蒸餾技術(shù)能夠有效降低邊緣設(shè)備計(jì)算延遲，提高能效比。

2.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度？

A.模型并行策略

B.梯度消失問(wèn)題解決

C.特征工程自動(dòng)化

D.異常檢測(cè)

答案：A

解析：模型并行策略可以將模型的不同部分分布到多個(gè)處理單元上，實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算，從而顯著提高推理速度。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第5.3節(jié)，模型并行策略是提高邊緣AI計(jì)算效率的有效方法。

3.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)有助于減少模型參數(shù)量，從而降低存儲(chǔ)和計(jì)算需求？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.云邊端協(xié)同部署

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：B

解析：參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)如LoRA和QLoRA可以在保持模型精度的同時(shí)，顯著減少模型參數(shù)量。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第3.1節(jié)，參數(shù)高效微調(diào)是降低邊緣AI計(jì)算資源需求的關(guān)鍵技術(shù)。

4.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于檢測(cè)和防御對(duì)抗性攻擊？

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：C

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)能夠檢測(cè)和防御針對(duì)AI模型的對(duì)抗性攻擊，保護(hù)模型的安全性和可靠性。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第6.4節(jié)，對(duì)抗性攻擊防御是邊緣AI計(jì)算安全性的重要保障。

5.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的快速部署和更新？

A.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

B.API調(diào)用規(guī)范

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.容器化部署（Docker/K8s）

答案：D

解析：容器化部署技術(shù)如Docker和K8s可以快速部署和更新模型，提高邊緣AI計(jì)算的靈活性和可擴(kuò)展性。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第7.2節(jié)，容器化部署是邊緣AI計(jì)算中模型快速部署和更新的有效方法。

6.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的推理精度？

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.梯度消失問(wèn)題解決

答案：B

解析：注意力機(jī)制變體能夠幫助模型關(guān)注到更重要的特征，提高推理精度。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第8.3節(jié)，注意力機(jī)制變體是提高邊緣AI計(jì)算模型推理精度的重要手段。

7.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？

A.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：A

解析：集成學(xué)習(xí)技術(shù)如隨機(jī)森林和XGBoost可以通過(guò)組合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，提高模型的泛化能力。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第9.2節(jié)，集成學(xué)習(xí)是提高邊緣AI計(jì)算模型泛化能力的關(guān)鍵技術(shù)。

8.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型量化（INT8/FP16）

C.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：D

解析：優(yōu)化器對(duì)比技術(shù)如Adam和SGD可以通過(guò)調(diào)整學(xué)習(xí)率和動(dòng)量參數(shù)，優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程，提高訓(xùn)練效率。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第10.4節(jié)，優(yōu)化器對(duì)比是優(yōu)化邊緣AI計(jì)算模型訓(xùn)練過(guò)程的有效方法。

9.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的推理速度？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：B

解析：低精度推理技術(shù)通過(guò)將模型參數(shù)和中間結(jié)果從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，降低計(jì)算復(fù)雜度，從而提高推理速度。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第5.1節(jié)，低精度推理是提高邊緣AI計(jì)算模型推理速度的有效方法。

10.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于減少模型參數(shù)量，從而降低存儲(chǔ)和計(jì)算需求？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

答案：B

解析：結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過(guò)移除模型中的冗余連接和神經(jīng)元，減少模型參數(shù)量，從而降低存儲(chǔ)和計(jì)算需求。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第4.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝是降低邊緣AI計(jì)算資源需求的關(guān)鍵技術(shù)。

11.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的推理精度？

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.特征工程自動(dòng)化

答案：A

解析：注意力機(jī)制變體能夠幫助模型關(guān)注到更重要的特征，提高推理精度。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第8.3節(jié)，注意力機(jī)制變體是提高邊緣AI計(jì)算模型推理精度的重要手段。

12.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型量化（INT8/FP16）

C.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

D.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：D

解析：優(yōu)化器對(duì)比技術(shù)如Adam和SGD可以通過(guò)調(diào)整學(xué)習(xí)率和動(dòng)量參數(shù)，優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程，提高訓(xùn)練效率。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第10.4節(jié)，優(yōu)化器對(duì)比是優(yōu)化邊緣AI計(jì)算模型訓(xùn)練過(guò)程的有效方法。

13.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的推理速度？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：B

解析：低精度推理技術(shù)通過(guò)將模型參數(shù)和中間結(jié)果從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，降低計(jì)算復(fù)雜度，從而提高推理速度。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第5.1節(jié)，低精度推理是提高邊緣AI計(jì)算模型推理速度的有效方法。

14.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于減少模型參數(shù)量，從而降低存儲(chǔ)和計(jì)算需求？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

答案：B

解析：結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過(guò)移除模型中的冗余連接和神經(jīng)元，減少模型參數(shù)量，從而降低存儲(chǔ)和計(jì)算需求。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第4.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝是降低邊緣AI計(jì)算資源需求的關(guān)鍵技術(shù)。

15.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的推理精度？

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.特征工程自動(dòng)化

答案：A

解析：注意力機(jī)制變體能夠幫助模型關(guān)注到更重要的特征，提高推理精度。根據(jù)《邊緣AI計(jì)算效率優(yōu)化指南》2025版第8.3節(jié)，注意力機(jī)制變體是提高邊緣AI計(jì)算模型推理精度的重要手段。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提高邊緣AI計(jì)算的效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

E.推理加速技術(shù)

答案：ABCE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加快模型訓(xùn)練速度，參數(shù)高效微調(diào)（B）和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（C）可以減少模型參數(shù)量，對(duì)抗性攻擊防御（D）可以提高模型安全性，推理加速技術(shù)（E）可以減少推理延遲。這些技術(shù)都有助于提高邊緣AI計(jì)算的效率。

2.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型推理？（多選）

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.知識(shí)蒸餾

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：ABCDE

解析：模型并行策略（A）和知識(shí)蒸餾（D）可以加速模型推理，低精度推理（B）、結(jié)構(gòu)剪枝（C）和模型量化（E）可以減少計(jì)算復(fù)雜度，從而優(yōu)化模型推理。

3.以下哪些技術(shù)可以用于提高邊緣AI計(jì)算模型的魯棒性？（多選）

A.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

B.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

C.偏見(jiàn)檢測(cè)

D.內(nèi)容安全過(guò)濾

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：ACE

解析：評(píng)估指標(biāo)體系（A）和偏見(jiàn)檢測(cè)（C）可以評(píng)估模型性能和公平性，倫理安全風(fēng)險(xiǎn)（B）和內(nèi)容安全過(guò)濾（D）可以保護(hù)模型免受惡意攻擊，模型魯棒性增強(qiáng)（E）可以提高模型對(duì)異常數(shù)據(jù)的處理能力。

4.在邊緣AI計(jì)算中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練？（多選）

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.梯度消失問(wèn)題解決

E.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

答案：ABCDE

解析：優(yōu)化器對(duì)比（A）和注意力機(jī)制變體（B）可以調(diào)整訓(xùn)練過(guò)程，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（C）和梯度消失問(wèn)題解決（D）可以提高模型性能，集成學(xué)習(xí)（E）可以結(jié)合多個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)。

5.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI計(jì)算中的數(shù)據(jù)管理？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABCE

解析：云邊端協(xié)同部署（A）可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式處理，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)（B）可以?xún)?yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（C）可以提高訓(xùn)練效率，低代碼平臺(tái)應(yīng)用（D）可以簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程，CI/CD流程（E）可以自動(dòng)化測(cè)試和部署。

6.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI計(jì)算中的模型部署？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.自動(dòng)化標(biāo)注工具

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：ABC

解析：容器化部署（A）可以簡(jiǎn)化模型部署，模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（B）可以提高服務(wù)性能，API調(diào)用規(guī)范（C）可以確保服務(wù)的一致性和穩(wěn)定性。自動(dòng)化標(biāo)注工具（D）和主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（E）更多用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。

7.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI計(jì)算中的數(shù)據(jù)標(biāo)注？（多選）

A.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

B.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

C.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

D.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

E.隱私保護(hù)技術(shù)

答案：ABCD

解析：多標(biāo)簽標(biāo)注流程（A）、3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（B）、標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（C）和質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)（D）都是數(shù)據(jù)標(biāo)注過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)。隱私保護(hù)技術(shù)（E）更多用于處理敏感數(shù)據(jù)。

8.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI計(jì)算中的模型監(jiān)控？（多選）

A.模型線上監(jiān)控

B.性能瓶頸分析

C.技術(shù)選型決策

D.技術(shù)文檔撰寫(xiě)

E.算法透明度評(píng)估

答案：ABE

解析：模型線上監(jiān)控（A）可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能，性能瓶頸分析（B）可以幫助優(yōu)化模型，算法透明度評(píng)估（E）可以提高模型的可信度。技術(shù)選型決策（C）和技術(shù)文檔撰寫(xiě)（D）更多涉及模型開(kāi)發(fā)階段。

9.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI計(jì)算中的模型優(yōu)化？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.醫(yī)療影像輔助診斷

C.金融風(fēng)控模型

D.個(gè)性化教育推薦

E.智能投顧算法

答案：ACDE

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（A）可以提高模型泛化能力，醫(yī)療影像輔助診斷（B）、金融風(fēng)控模型（C）、個(gè)性化教育推薦（D）和智能投顧算法（E）都是特定領(lǐng)域的模型優(yōu)化應(yīng)用。

10.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI計(jì)算中的模型評(píng)估？（多選）

A.模型公平性度量

B.注意力可視化

C.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

D.技術(shù)面試真題

E.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

答案：ABC

解析：模型公平性度量（A）可以評(píng)估模型的公平性，注意力可視化（B）可以幫助理解模型決策過(guò)程，可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用（C）可以提高模型的可信度。技術(shù)面試真題（D）和項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)（E）更多用于人才選拔和項(xiàng)目管理。

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)技術(shù)中，LoRA和QLoRA通過(guò)___________方法來(lái)減少模型參數(shù)量。

答案：知識(shí)蒸餾

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常采用___________來(lái)增強(qiáng)模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力。

答案：微調(diào)

4.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以通過(guò)___________來(lái)檢測(cè)和防御對(duì)抗樣本。

答案：對(duì)抗樣本生成

5.推理加速技術(shù)中，___________技術(shù)可以通過(guò)降低模型精度來(lái)提高推理速度。

答案：低精度推理

6.模型并行策略中，___________可以將模型的不同部分分布到多個(gè)處理器上。

答案：模型分割

7.云邊端協(xié)同部署中，___________可以?xún)?yōu)化邊緣設(shè)備與云端之間的數(shù)據(jù)傳輸。

答案：邊緣緩存

8.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，___________是用于將大模型知識(shí)遷移到小模型的關(guān)鍵技術(shù)。

答案：教師-學(xué)生模型

9.模型量化技術(shù)中，___________可以將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，減少存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

答案：INT8量化

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，___________通過(guò)移除不重要的連接或神經(jīng)元來(lái)減少模型復(fù)雜度。

答案：權(quán)重剪枝

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，___________可以減少激活神經(jīng)元的數(shù)量，提高模型效率。

答案：稀疏激活

12.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

答案：準(zhǔn)確率

13.模型魯棒性增強(qiáng)中，___________可以幫助模型抵抗對(duì)抗樣本的攻擊。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

14.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，___________可以保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)不被泄露。

答案：差分隱私

15.模型線上監(jiān)控中，___________可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型的性能。

答案：性能指標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)

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(kāi)銷(xiāo)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(shū)》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷(xiāo)并不與設(shè)備數(shù)量線性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信開(kāi)銷(xiāo)可能會(huì)因?yàn)橥胶蛥f(xié)調(diào)的需要而增加得更快。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以完全替代傳統(tǒng)的微調(diào)過(guò)程。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《AI模型微調(diào)與優(yōu)化指南》2025版5.4節(jié)，LoRA和QLoRA可以減少微調(diào)的參數(shù)量，但它們并不能完全替代傳統(tǒng)的微調(diào)過(guò)程，因?yàn)槲⒄{(diào)還包括了模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化和超參數(shù)調(diào)整。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略會(huì)導(dǎo)致模型在特定任務(wù)上的性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練可以增強(qiáng)模型對(duì)未見(jiàn)數(shù)據(jù)的泛化能力，通常不會(huì)導(dǎo)致特定任務(wù)上的性能下降，反而可能會(huì)提高性能。

4.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止所有類(lèi)型的對(duì)抗樣本攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗樣本防御技術(shù)手冊(cè)》2025版6.1節(jié)，盡管對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性，但它們并不能完全防止所有類(lèi)型的對(duì)抗樣本攻擊。

5.低精度推理技術(shù)會(huì)顯著降低模型的準(zhǔn)確率。

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(shū)》2025版2.4節(jié)，低精度推理（如INT8量化）在降低模型計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí)，可以保持較高的準(zhǔn)確率，尤其是經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)牧炕呗栽O(shè)計(jì)后。

6.模型并行策略適用于所有類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)，模型并行策略并不適用于所有類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是那些具有高度依賴(lài)性的網(wǎng)絡(luò)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。

7.云邊端協(xié)同部署可以完全解決邊緣計(jì)算的延遲問(wèn)題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同計(jì)算架構(gòu)》2025版5.3節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以減少邊緣計(jì)算的延遲，但并不能完全解決所有延遲問(wèn)題，特別是在網(wǎng)絡(luò)條件不佳的情況下。

8.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以顯著提高小模型的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)手冊(cè)》2025版4.1節(jié)，知識(shí)蒸餾技術(shù)通過(guò)將大模型的知識(shí)遷移到小模型，可以顯著提高小模型的推理速度，同時(shí)保持較高的準(zhǔn)確率。

9.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以用于所有類(lèi)型的模型參數(shù)。

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(shū)》2025版2.5節(jié)，INT8和FP16量化技術(shù)并不適用于所有類(lèi)型的模型參數(shù)，特別是那些包含大量稀疏參數(shù)的模型。

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)會(huì)減少模型的訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版3.4節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過(guò)移除模型中的冗余連接和神經(jīng)元，可以減少模型的計(jì)算量，從而減少模型的訓(xùn)練時(shí)間。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融科技公司需要開(kāi)發(fā)一個(gè)用于實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)控制的AI模型，該模型基于大量交易數(shù)據(jù)訓(xùn)練，模型參數(shù)量達(dá)到數(shù)十億級(jí)別。由于業(yè)務(wù)需求，模型需要在邊緣設(shè)備上進(jìn)行實(shí)時(shí)推理，但邊緣設(shè)備內(nèi)存有限，計(jì)算資源也受限。

問(wèn)題：針對(duì)上述場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)邊緣AI模型優(yōu)化和部署方案，并解釋方案的設(shè)計(jì)思路和預(yù)期效果。

設(shè)計(jì)思路：

1.模型壓縮：采用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型，同時(shí)使用模型量化（INT8）來(lái)減少模型參數(shù)量，降低模型大小。

2.模型并行：將模型的不同部分分布到多個(gè)邊緣設(shè)備上，利用模型并行策略提高推理速度。

3.云邊端協(xié)同：對(duì)于部分計(jì)算量大的任務(wù)，采用云邊端協(xié)同部署，將部分計(jì)算任務(wù)遷移到云端處理。

預(yù)期效果：

1.模型壓縮后，模型大小將顯著減小，可以適應(yīng)