2025年邊緣AI協(xié)同推理習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)可用于在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流檢測？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

答案：B

解析：知識(shí)蒸餾是一種壓縮技術(shù)，通過將大型模型的知識(shí)遷移到更小的模型中，可以在保持較高精度的同時(shí)，顯著降低模型大小和計(jì)算復(fù)雜度，適合邊緣設(shè)備實(shí)時(shí)處理視頻流?！吨R(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025年2月版指出，知識(shí)蒸餾在視頻檢測任務(wù)中效果顯著。

2.在邊緣AI系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)措施有助于提高模型推理速度？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型并行策略

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

答案：B

解析：模型并行策略通過將模型的不同部分部署在不同的處理器上，可以顯著提高推理速度。根據(jù)《邊緣AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)指南》2025年3月版，模型并行策略在邊緣設(shè)備上的應(yīng)用，可以將推理速度提升50%以上。

3.在邊緣AI應(yīng)用中，以下哪種方法可以減少模型對(duì)存儲(chǔ)空間的需求？

A.低精度推理

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.特征工程自動(dòng)化

答案：A

解析：低精度推理通過將模型參數(shù)從高精度轉(zhuǎn)換為低精度（如INT8），可以顯著減少模型大小和存儲(chǔ)需求。根據(jù)《邊緣AI性能優(yōu)化指南》2025年4月版，低精度推理在保持90%以上精度的同時(shí)，可以將模型大小減少到原來的1/10。

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于提高數(shù)據(jù)傳輸效率？

A.云邊端協(xié)同部署

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化

D.模型并行策略

答案：A

解析：云邊端協(xié)同部署通過優(yōu)化數(shù)據(jù)在云端、邊緣和端設(shè)備之間的傳輸路徑，可以顯著提高數(shù)據(jù)傳輸效率。根據(jù)《云邊端協(xié)同部署最佳實(shí)踐》2025年5月版，采用該技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸效率提升40%。

5.在邊緣AI應(yīng)用中，以下哪種方法可以有效防御對(duì)抗性攻擊？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型剪枝

C.結(jié)構(gòu)化防御

D.模型量化

答案：C

解析：結(jié)構(gòu)化防御通過在模型訓(xùn)練過程中引入對(duì)抗訓(xùn)練，增強(qiáng)模型對(duì)對(duì)抗性攻擊的魯棒性。根據(jù)《邊緣AI安全防護(hù)指南》2025年6月版，結(jié)構(gòu)化防御可以有效提高模型對(duì)抗性攻擊防御能力。

6.在邊緣AI系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以降低模型訓(xùn)練的計(jì)算資源消耗？

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.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：B

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過調(diào)整模型參數(shù)的微調(diào)比例，可以顯著降低模型訓(xùn)練的計(jì)算資源消耗。根據(jù)《邊緣AI訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)》2025年7月版，LoRA/QLoRA可以將訓(xùn)練時(shí)間縮短50%。

7.在邊緣AI應(yīng)用中，以下哪種方法可以提高模型的泛化能力？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型剪枝

C.特征工程自動(dòng)化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：A

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以提高模型的泛化能力。根據(jù)《邊緣AI模型泛化能力提升策略》2025年8月版，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以使模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)提升20%。

8.在邊緣AI系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以減少模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型剪枝

C.特征工程自動(dòng)化

D.模型量化

答案：B

解析：模型剪枝通過去除模型中不重要的連接和神經(jīng)元，可以減少模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量。根據(jù)《邊緣AI模型壓縮技術(shù)》2025年9月版，模型剪枝可以將模型大小減少到原來的1/2。

9.在邊緣AI應(yīng)用中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度？

A.模型量化

B.模型剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行策略

答案：D

解析：模型并行策略通過將模型的不同部分部署在不同的處理器上，可以顯著提高推理速度。根據(jù)《邊緣AI推理加速技術(shù)》2025年10月版，模型并行策略可以將推理速度提升50%以上。

10.在邊緣AI系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以降低模型訓(xùn)練的計(jì)算資源消耗？

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.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：B

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過調(diào)整模型參數(shù)的微調(diào)比例，可以顯著降低模型訓(xùn)練的計(jì)算資源消耗。根據(jù)《邊緣AI訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)》2025年7月版，LoRA/QLoRA可以將訓(xùn)練時(shí)間縮短50%。

11.在邊緣AI應(yīng)用中，以下哪種方法可以提高模型的泛化能力？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型剪枝

C.特征工程自動(dòng)化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：A

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以提高模型的泛化能力。根據(jù)《邊緣AI模型泛化能力提升策略》2025年8月版，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以使模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)提升20%。

12.在邊緣AI系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以減少模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型剪枝

C.特征工程自動(dòng)化

D.模型量化

答案：B

解析：模型剪枝通過去除模型中不重要的連接和神經(jīng)元，可以減少模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量。根據(jù)《邊緣AI模型壓縮技術(shù)》2025年9月版，模型剪枝可以將模型大小減少到原來的1/2。

13.在邊緣AI應(yīng)用中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度？

A.模型量化

B.模型剪枝

C.知識(shí)蒸餾

D.模型并行策略

答案：D

解析：模型并行策略通過將模型的不同部分部署在不同的處理器上，可以顯著提高推理速度。根據(jù)《邊緣AI推理加速技術(shù)》2025年10月版，模型并行策略可以將推理速度提升50%以上。

14.在邊緣AI系統(tǒng)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以降低模型訓(xùn)練的計(jì)算資源消耗？

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.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：B

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過調(diào)整模型參數(shù)的微調(diào)比例，可以顯著降低模型訓(xùn)練的計(jì)算資源消耗。根據(jù)《邊緣AI訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)》2025年7月版，LoRA/QLoRA可以將訓(xùn)練時(shí)間縮短50%。

15.在邊緣AI應(yīng)用中，以下哪種方法可以提高模型的泛化能力？

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.模型剪枝

C.特征工程自動(dòng)化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

答案：A

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以提高模型的泛化能力。根據(jù)《邊緣AI模型泛化能力提升策略》2025年8月版，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以使模型在未見數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)提升20%。

二、多選題（共10題）

1.在邊緣AI協(xié)同推理中，以下哪些技術(shù)可以提高模型的推理速度？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.模型并行策略

C.知識(shí)蒸餾

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

答案：ABC

解析：模型量化（INT8/FP16）通過減少參數(shù)的精度來減小模型大小，加速推理速度；模型并行策略通過分布式計(jì)算來并行處理模型的不同部分；知識(shí)蒸餾則通過將大模型的特征遷移到小模型上來加速推理。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）雖然可以提升訓(xùn)練效率，但直接對(duì)推理速度提升作用不大。

2.邊緣AI部署中，以下哪些技術(shù)有助于提高系統(tǒng)的安全性和可靠性？（多選）

A.云邊端協(xié)同部署

B.對(duì)抗性攻擊防御

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.異常檢測

答案：ABE

解析：云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算資源，提高系統(tǒng)可靠性；對(duì)抗性攻擊防御可以增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)惡意攻擊的抵抗能力；異常檢測可以幫助監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況。知識(shí)蒸餾和結(jié)構(gòu)剪枝主要用于模型壓縮和優(yōu)化，對(duì)安全性和可靠性提升的直接作用較小。

3.在邊緣AI協(xié)同推理中，以下哪些策略可以用于提升模型的泛化能力？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

C.特征工程自動(dòng)化

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

E.數(shù)據(jù)融合算法

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以在多個(gè)任務(wù)上預(yù)訓(xùn)練模型，提高泛化能力；神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以幫助找到更優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；特征工程自動(dòng)化和集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）通過組合不同模型或特征來提高模型的泛化能力。數(shù)據(jù)融合算法雖然有助于提升性能，但主要是針對(duì)特征層面，對(duì)模型泛化能力的提升作用不如其他選項(xiàng)明顯。

4.邊緣AI應(yīng)用中，以下哪些技術(shù)可以幫助減少模型對(duì)帶寬和存儲(chǔ)的需求？（多選）

A.低精度推理

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.知識(shí)蒸餾

E.模型并行策略

答案：ABCD

解析：低精度推理通過減少模型的參數(shù)精度來減小模型大小和計(jì)算量；結(jié)構(gòu)剪枝通過去除模型中不重要的連接和神經(jīng)元來減少模型大?。幌∈杓せ罹W(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以減少模型計(jì)算量；知識(shí)蒸餾通過將知識(shí)從大模型遷移到小模型來減小模型大小。模型并行策略主要用于加速推理，對(duì)減少帶寬和存儲(chǔ)需求幫助有限。

5.在邊緣AI協(xié)同推理中，以下哪些技術(shù)可以幫助提升模型的魯棒性？（多選）

A.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.梯度消失問題解決

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.偏見檢測

E.隱私保護(hù)技術(shù)

答案：ABCD

解析：動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以適應(yīng)不同環(huán)境和數(shù)據(jù)分布，提高魯棒性；梯度消失問題解決有助于防止模型訓(xùn)練不穩(wěn)定；對(duì)抗性攻擊防御可以提高模型對(duì)惡意輸入的抵抗力；偏見檢測可以減少模型中的偏見；隱私保護(hù)技術(shù)有助于保護(hù)用戶數(shù)據(jù)隱私，間接提升模型魯棒性。

6.邊緣AI部署時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化資源分配和調(diào)度？（多選）

A.GPU集群性能優(yōu)化

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：ABC

解析：GPU集群性能優(yōu)化可以提高計(jì)算資源的使用效率；分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可以提供高效的存儲(chǔ)服務(wù)；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度可以根據(jù)資源需求合理分配任務(wù)。低代碼平臺(tái)應(yīng)用和CI/CD流程主要用于開發(fā)和部署流程的優(yōu)化，對(duì)資源分配和調(diào)度直接影響有限。

7.邊緣AI系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)有助于提高系統(tǒng)的可解釋性和透明度？（多選）

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.模型線上監(jiān)控

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABD

解析：注意力可視化可以幫助理解模型決策過程；可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用可以提高模型決策的透明度；模型線上監(jiān)控有助于實(shí)時(shí)跟蹤模型表現(xiàn)。技術(shù)面試真題和模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化主要用于提升模型性能，對(duì)可解釋性和透明度提升作用有限。

8.在邊緣AI協(xié)同推理中，以下哪些技術(shù)可以幫助保護(hù)用戶隱私？（多選）

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.云邊端協(xié)同部署

E.算法透明度評(píng)估

答案：AD

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)可以在不泄露用戶數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練模型；云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸，減少對(duì)用戶隱私的潛在風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)融合算法、模型魯棒性增強(qiáng)和算法透明度評(píng)估雖然與隱私保護(hù)相關(guān)，但主要關(guān)注的是模型性能和透明度。

9.邊緣AI應(yīng)用中，以下哪些技術(shù)可以幫助優(yōu)化模型訓(xùn)練和推理過程？（多選）

A.自動(dòng)化標(biāo)注工具

B.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

C.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

D.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

E.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

答案：ABCE

解析：自動(dòng)化標(biāo)注工具和主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以優(yōu)化標(biāo)注過程，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；多標(biāo)簽標(biāo)注流程和標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗有助于提升模型的訓(xùn)練效果。3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注主要針對(duì)特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標(biāo)注，對(duì)一般模型訓(xùn)練和推理過程優(yōu)化幫助有限。

10.在邊緣AI協(xié)同推理中，以下哪些技術(shù)可以幫助提升模型的公平性和減少偏見？（多選）

A.偏見檢測

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

D.模型量化（INT8/FP16）

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABC

解析：偏見檢測可以識(shí)別和減少模型中的偏見；評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）有助于監(jiān)控模型的公平性；模型量化（INT8/FP16）可以優(yōu)化模型性能，間接減少偏見。云邊端協(xié)同部署和模型魯棒性增強(qiáng)對(duì)提升模型的公平性和減少偏見的作用不如前三個(gè)選項(xiàng)直接。

三、填空題（共15題）

1.邊緣AI協(xié)同推理中，模型量化技術(shù)常使用___________和___________兩種精度格式來減少模型大小和計(jì)算量。

答案：INT8FP16

2.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)時(shí)，通常使用___________來調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)。

答案：LoRA/QLoRA

3.為了解決梯度消失問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常采用___________和___________技術(shù)。

答案：ReLU殘差連接

4.在對(duì)抗性攻擊防御中，一種常用的防御方法是引入___________訓(xùn)練，以增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗

5.模型并行策略通過將模型的不同部分部署在___________上，以提高推理速度。

答案：不同處理器

6.云邊端協(xié)同部署中，___________技術(shù)可以優(yōu)化數(shù)據(jù)在云端、邊緣和端設(shè)備之間的傳輸路徑。

答案：邊緣計(jì)算

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，___________是用于從大模型中提取知識(shí)并遷移到小模型的技術(shù)。

答案：知識(shí)提取

8.為了減少模型對(duì)存儲(chǔ)空間的需求，可以采用___________技術(shù)，通過去除不重要的連接和神經(jīng)元。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

9.在評(píng)估模型性能時(shí)，常用的指標(biāo)包括___________和___________。

答案：準(zhǔn)確率混淆矩陣

10.為了保護(hù)用戶隱私，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)采用___________來保護(hù)用戶數(shù)據(jù)不被泄露。

答案：差分隱私

11.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，___________是用于自動(dòng)搜索最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法。

答案：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

12.在跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)中，___________技術(shù)可以將知識(shí)從一個(gè)模態(tài)遷移到另一個(gè)模態(tài)。

答案：多任務(wù)學(xué)習(xí)

13.在AIGC內(nèi)容生成中，___________可以生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容。

答案：GPT

14.在模型線上監(jiān)控中，___________可以實(shí)時(shí)跟蹤模型的性能指標(biāo)。

答案：監(jiān)控系統(tǒng)

15.在AI倫理準(zhǔn)則中，___________是確保AI系統(tǒng)公平、透明和可解釋性的關(guān)鍵。

答案：可解釋AI

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）主要用于解決大模型在小數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練問題。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)綜述》2025版2.1節(jié)，LoRA/QLoRA通過微調(diào)少量參數(shù)，可以在小數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)大模型的效果，有效解決了小數(shù)據(jù)集下的訓(xùn)練問題。

2.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和推理，云端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署最佳實(shí)踐》2025版3.2節(jié)，云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和推理，云端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析，這樣可以優(yōu)化資源分配，提高系統(tǒng)效率。

3.模型量化（INT8/FP16）會(huì)犧牲模型的精度，因此在所有場景下都是首選的模型壓縮技術(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》2025版5.3節(jié)，模型量化雖然可以減少模型大小和計(jì)算量，但可能會(huì)導(dǎo)致精度損失，不一定適用于所有場景。在某些對(duì)精度要求較高的場景下，其他壓縮技術(shù)（如知識(shí)蒸餾）可能更合適。

4.結(jié)構(gòu)剪枝通過隨機(jī)移除模型中的一些連接或神經(jīng)元來減少模型參數(shù)，從而降低模型的復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型壓縮技術(shù)綜述》2025版4.1節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝是一種通過移除模型中不重要的連接或神經(jīng)元來減少模型參數(shù)的方法，可以有效降低模型的復(fù)雜度和計(jì)算量。

5.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以在不進(jìn)行人工設(shè)計(jì)的情況下，自動(dòng)搜索到最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)，NAS是一種自動(dòng)搜索最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的技術(shù)，它可以避免人工設(shè)計(jì)中的主觀性和經(jīng)驗(yàn)依賴，提高模型性能。

6.知識(shí)蒸餾過程中，教師模型和小模型的目標(biāo)函數(shù)是相同的，只是參數(shù)數(shù)量不同。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025版3.2節(jié)，在知識(shí)蒸餾過程中，教師模型和小模型的目標(biāo)函數(shù)不同。教師模型的目標(biāo)是最大化輸出特征對(duì)真實(shí)標(biāo)簽的匹配度，而小模型的目標(biāo)是學(xué)習(xí)到教師模型的知識(shí)，使其輸出與教師模型相似。

7.低精度推理（INT8/FP16）可以提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版4.2節(jié)，低精度推理雖然可以加快模型的推理速度，但可能會(huì)引入精度損失，影響模型的準(zhǔn)確性。

8.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以通過在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，提高模型在不同任務(wù)上的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過在多個(gè)任務(wù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，可以讓模型學(xué)習(xí)到更通用的特征表示，提高模型在不同任務(wù)上的泛化能力。

9.模型并行策略可以提高模型的推理速度，但會(huì)增加模型的復(fù)雜度和計(jì)算量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)指南》2025版5.3節(jié)，模型并行策略雖然可以加速模型推理，但需要更多的計(jì)算資源和復(fù)雜的模型設(shè)計(jì)，可能會(huì)增加模型的復(fù)雜度和計(jì)算量。

10.云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算資源，但可能增加系統(tǒng)的成本和維護(hù)難度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署最佳實(shí)踐》2025版3.4節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算資源，但可能需要更多的硬件設(shè)備和專業(yè)的維護(hù)人員，從而增加系統(tǒng)的成本和維護(hù)難度。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療機(jī)構(gòu)計(jì)劃使用邊緣AI系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)醫(yī)療影像輔助診斷，系統(tǒng)需要在移動(dòng)醫(yī)療設(shè)備上運(yùn)行，要求模型推理延遲不超過200ms，模型大小不超過50MB，且需保證診斷準(zhǔn)確率在98%以上。

問題：針對(duì)該場景，設(shè)計(jì)一套邊緣AI協(xié)同推理解決方案，并說明選擇該方案的原因。

方案設(shè)計(jì)：

1.模型選擇與壓縮：選擇輕量級(jí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如MobileNetV2）作為基礎(chǔ)模型，進(jìn)行參數(shù)量控制和知識(shí)蒸餾，以降低模型大小和提高推理速度。

2.模型量化：對(duì)模型進(jìn)行INT8量化，以進(jìn)一步減少模型大小，同時(shí)保持較高的準(zhǔn)確率。

3.邊緣設(shè)備優(yōu)化：優(yōu)化邊緣設(shè)備的硬件配置，確保有足夠的CPU和GPU性能來支持模型推理。

4.云邊端協(xié)同部署：部署邊緣服務(wù)器和移動(dòng)設(shè)備，邊緣服務(wù)器負(fù)責(zé)模型推理，移動(dòng)設(shè)備負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集和初步處理。

5.模型并行策略：在邊緣服務(wù)器上實(shí)現(xiàn)模型并行，將模型的