2025年AI教育產(chǎn)品設(shè)計師學(xué)習(xí)效果考核題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在AI教育產(chǎn)品設(shè)計中，以下哪項技術(shù)主要用于提高模型在特定任務(wù)上的性能？

A.知識蒸餾

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

D.模型并行策略

答案：A

解析：知識蒸餾技術(shù)通過將大型教師模型的知識遷移到小型學(xué)生模型中，提高學(xué)生模型在特定任務(wù)上的性能，同時減少模型復(fù)雜度，參考《知識蒸餾技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)。

2.以下哪項技術(shù)可以有效地減少模型訓(xùn)練所需的計算資源？

A.梯度累積

B.低精度推理

C.模型量化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：B

解析：低精度推理通過將模型參數(shù)和中間計算結(jié)果從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或更低精度，可以減少模型的計算需求，從而降低訓(xùn)練資源消耗，參考《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版4.2節(jié)。

3.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪項技術(shù)可以用于自動檢測和糾正數(shù)據(jù)集中的偏差？

A.偏見檢測

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.異常檢測

D.內(nèi)容安全過濾

答案：A

解析：偏見檢測技術(shù)通過分析模型決策中的偏見來源，識別并糾正數(shù)據(jù)集中的潛在偏差，提高模型的公平性和準(zhǔn)確性，參考《偏見檢測技術(shù)指南》2025版5.3節(jié)。

4.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪項技術(shù)可以幫助優(yōu)化模型訓(xùn)練過程中的資源分配？

A.模型并行策略

B.分布式訓(xùn)練框架

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.云邊端協(xié)同部署

答案：B

解析：分布式訓(xùn)練框架通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個計算節(jié)點上并行執(zhí)行，可以顯著提高模型訓(xùn)練速度并優(yōu)化資源分配，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)指南》2025版6.4節(jié)。

5.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的推理速度？

A.INT8對稱量化

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行策略

答案：A

解析：INT8對稱量化通過將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，可以在不顯著影響精度的情況下顯著提高模型的推理速度，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

6.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪項技術(shù)可以用于自動化特征工程？

A.知識蒸餾

B.模型量化

C.特征工程自動化

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：C

解析：特征工程自動化技術(shù)可以自動識別和選擇最佳特征，減少人工干預(yù)，提高特征工程效率，參考《特征工程自動化技術(shù)指南》2025版7.5節(jié)。

7.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？

A.梯度累積

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.異常檢測

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：B

解析：模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)通過引入噪聲、對抗樣本等手段，提高模型對異常輸入的魯棒性，從而增強(qiáng)模型的泛化能力，參考《模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)指南》2025版8.6節(jié)。

8.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪項技術(shù)可以用于優(yōu)化模型服務(wù)的高并發(fā)性能？

A.容器化部署

B.低代碼平臺應(yīng)用

C.CI/CD流程

D.API調(diào)用規(guī)范

答案：A

解析：容器化部署通過將模型服務(wù)打包到容器中，可以快速擴(kuò)展和部署，優(yōu)化模型服務(wù)的高并發(fā)性能，參考《容器化部署技術(shù)指南》2025版9.7節(jié)。

9.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的準(zhǔn)確性？

A.知識蒸餾

B.模型量化

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.特征工程自動化

答案：D

解析：特征工程自動化技術(shù)通過自動識別和選擇最佳特征，可以提高模型的準(zhǔn)確性，參考《特征工程自動化技術(shù)指南》2025版7.5節(jié)。

10.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪項技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練的效率？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.模型并行策略

D.低精度推理

答案：A

解析：分布式訓(xùn)練框架通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個計算節(jié)點上并行執(zhí)行，可以顯著提高模型訓(xùn)練速度和效率，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)指南》2025版6.4節(jié)。

11.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的推理速度？

A.INT8對稱量化

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行策略

答案：A

解析：INT8對稱量化通過將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，可以在不顯著影響精度的情況下顯著提高模型的推理速度，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

12.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪項技術(shù)可以用于自動檢測和糾正數(shù)據(jù)集中的偏差？

A.偏見檢測

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.異常檢測

D.內(nèi)容安全過濾

答案：A

解析：偏見檢測技術(shù)通過分析模型決策中的偏見來源，識別并糾正數(shù)據(jù)集中的潛在偏差，提高模型的公平性和準(zhǔn)確性，參考《偏見檢測技術(shù)指南》2025版5.3節(jié)。

13.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪項技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？

A.梯度累積

B.模型魯棒性增強(qiáng)

C.異常檢測

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：B

解析：模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)通過引入噪聲、對抗樣本等手段，提高模型對異常輸入的魯棒性，從而增強(qiáng)模型的泛化能力，參考《模型魯棒性增強(qiáng)技術(shù)指南》2025版8.6節(jié)。

14.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪項技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程中的資源分配？

A.模型并行策略

B.分布式訓(xùn)練框架

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.云邊端協(xié)同部署

答案：B

解析：分布式訓(xùn)練框架通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個計算節(jié)點上并行執(zhí)行，可以顯著提高模型訓(xùn)練速度并優(yōu)化資源分配，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)指南》2025版6.4節(jié)。

15.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪項技術(shù)可以用于優(yōu)化模型服務(wù)的高并發(fā)性能？

A.容器化部署

B.低代碼平臺應(yīng)用

C.CI/CD流程

D.API調(diào)用規(guī)范

答案：A

解析：容器化部署通過將模型服務(wù)打包到容器中，可以快速擴(kuò)展和部署，優(yōu)化模型服務(wù)的高并發(fā)性能，參考《容器化部署技術(shù)指南》2025版9.7節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的推理速度？（多選）

A.INT8對稱量化

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行策略

E.低精度推理

答案：ABDE

解析：INT8對稱量化（A）、知識蒸餾（B）、模型并行策略（D）和低精度推理（E）都是提高模型推理速度的有效技術(shù)。INT8對稱量化通過降低數(shù)據(jù)精度來加速計算；知識蒸餾通過將大型模型的知識遷移到小型模型來加速推理；模型并行策略通過在多個處理器上并行處理模型來加速推理；低精度推理通過減少數(shù)據(jù)精度來加速計算。

2.在AI教育產(chǎn)品設(shè)計中，以下哪些技術(shù)可以幫助減少模型訓(xùn)練的計算資源消耗？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.云邊端協(xié)同部署

D.模型量化

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：ACD

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）通過并行計算來減少單節(jié)點計算需求；云邊端協(xié)同部署（C）通過優(yōu)化資源分配來提高效率；模型量化（D）通過降低模型精度來減少計算量；數(shù)據(jù)增強(qiáng)（E）雖然不直接減少計算資源，但可以提高模型泛化能力，間接減少對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求。

3.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性和泛化能力？（多選）

A.對抗性攻擊防御

B.梯度消失問題解決

C.特征工程自動化

D.異常檢測

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

答案：ABCD

解析：對抗性攻擊防御（A）可以提高模型對惡意輸入的魯棒性；梯度消失問題解決（B）有助于提高模型在深層網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)效果；特征工程自動化（C）可以減少人工干預(yù)，提高模型泛化能力；異常檢測（D）可以幫助模型識別和忽略異常數(shù)據(jù)，提高魯棒性。

4.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型服務(wù)的部署和擴(kuò)展？（多選）

A.容器化部署

B.低代碼平臺應(yīng)用

C.CI/CD流程

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ACDE

解析：容器化部署（A）可以簡化部署流程，提高擴(kuò)展性；CI/CD流程（C）可以自動化測試和部署，提高效率；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（D）可以提高服務(wù)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性；API調(diào)用規(guī)范（E）可以確保服務(wù)的一致性和可維護(hù)性。

5.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的準(zhǔn)確性和性能？（多選）

A.注意力機(jī)制變體

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

C.集成學(xué)習(xí)

D.特征工程自動化

E.模型量化

答案：ABCDE

解析：注意力機(jī)制變體（A）可以幫助模型關(guān)注重要信息，提高準(zhǔn)確性；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)（B）可以提高模型的特征提取能力；集成學(xué)習(xí)（C）通過結(jié)合多個模型來提高預(yù)測準(zhǔn)確性；特征工程自動化（D）可以優(yōu)化特征，提高模型性能；模型量化（E）可以減少計算量，提高推理速度。

6.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的公平性和可解釋性？（多選）

A.偏見檢測

B.可解釋AI

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.算法透明度評估

E.模型公平性度量

答案：ABDE

解析：偏見檢測（A）可以幫助識別和減少模型中的偏見；可解釋AI（B）可以提高模型決策過程的透明度；算法透明度評估（D）可以確保模型決策的合理性；模型公平性度量（E）可以評估模型的公平性。

7.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化數(shù)據(jù)標(biāo)注和清洗過程？（多選）

A.自動化標(biāo)注工具

B.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

C.3D點云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

E.質(zhì)量評估指標(biāo)

答案：ABDE

解析：自動化標(biāo)注工具（A）可以提高標(biāo)注效率；多標(biāo)簽標(biāo)注流程（B）可以處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)；標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（D）可以去除噪聲和錯誤數(shù)據(jù)；質(zhì)量評估指標(biāo)（E）可以監(jiān)控標(biāo)注質(zhì)量。

8.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的隱私保護(hù)能力？（多選）

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

B.隱私保護(hù)技術(shù)

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

D.生成內(nèi)容溯源

E.監(jiān)管合規(guī)實踐

答案：ABDE

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（A）可以在不共享數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行模型訓(xùn)練；隱私保護(hù)技術(shù)（B）可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)不被泄露；生成內(nèi)容溯源（D）可以幫助追蹤生成內(nèi)容的來源；監(jiān)管合規(guī)實踐（E）確保產(chǎn)品符合相關(guān)隱私法規(guī)。

9.在AI教育產(chǎn)品中，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度？（多選）

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.分布式存儲系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺應(yīng)用

E.CI/CD流程

答案：ABC

解析：GPU集群性能優(yōu)化（A）可以提高訓(xùn)練效率；分布式存儲系統(tǒng)（B）可以提供高效的存儲解決方案；AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度（C）可以優(yōu)化訓(xùn)練任務(wù)的執(zhí)行順序。

10.在設(shè)計AI教育產(chǎn)品時，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的線上監(jiān)控能力？（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

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ABE

解析：模型線上監(jiān)控（A）可以實時監(jiān)控模型性能；性能瓶頸分析（B）可以幫助識別和解決性能問題；API調(diào)用規(guī)范（E）可以確保監(jiān)控數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

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___________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通過在原有模型參數(shù)上添加___________來調(diào)整模型參數(shù)。

答案：低秩正交矩陣

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)時，通常使用___________來初始化任務(wù)模型的參數(shù)。

答案：預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重

4.對抗性攻擊防御技術(shù)中，常見的防御方法包括對抗樣本生成和___________。

答案：對抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________通過減少模型精度來加速推理過程。

答案：低精度推理

6.模型并行策略中，___________將模型的不同部分分配到不同的計算設(shè)備上。

答案：模型拆分

7.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析任務(wù)。

答案：云端

8.知識蒸餾技術(shù)中，教師模型和學(xué)生模型之間的知識傳遞通常通過___________來實現(xiàn)。

答案：軟標(biāo)簽

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化通過將模型參數(shù)和激活值限制在___________位來減少模型大小和計算量。

答案：8

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，___________是一種非結(jié)構(gòu)化剪枝方法，通過移除模型中不重要的權(quán)重來減少模型大小。

答案：權(quán)重剪枝

11.評估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型在特定任務(wù)上的性能。

答案：準(zhǔn)確率

12.倫理安全風(fēng)險中，___________是確保AI系統(tǒng)不造成傷害的關(guān)鍵原則。

答案：安全第一

13.偏見檢測技術(shù)中，___________用于識別和量化模型決策中的偏見。

答案：偏差度量

14.內(nèi)容安全過濾中，___________用于檢測和過濾不適當(dāng)?shù)膬?nèi)容。

答案：文本分類

15.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）中，___________是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器。

答案：Adam

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。

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)，雖然數(shù)據(jù)并行的通信量隨著設(shè)備數(shù)量的增加而增加，但其增長速度并不是線性的，因為網(wǎng)絡(luò)通信存在一定的延遲和帶寬限制。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA總是優(yōu)于QLoRA。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，LoRA和QLoRA各有優(yōu)缺點，LoRA適用于小模型，而QLoRA適用于大模型，因此不能一概而論。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型必須與特定任務(wù)數(shù)據(jù)集相似才能有效微調(diào)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略技術(shù)指南》2025版6.4節(jié)，預(yù)訓(xùn)練模型與任務(wù)數(shù)據(jù)集的相似性對于微調(diào)效果至關(guān)重要。

4.推理加速技術(shù)中，所有模型都可以通過INT8量化實現(xiàn)加速。

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)，并非所有模型都適合INT8量化，特別是那些對精度要求很高的模型。

5.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備必須具有高性能才能支持復(fù)雜AI應(yīng)用。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版7.5節(jié)，邊緣設(shè)備不必具有高性能，可以通過模型壓縮和量化等技術(shù)降低計算需求。

6.知識蒸餾中，教師模型的復(fù)雜度必須遠(yuǎn)高于學(xué)生模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識蒸餾技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)，教師模型的復(fù)雜度可以與或低于學(xué)生模型，關(guān)鍵在于教師模型在特定任務(wù)上的性能優(yōu)勢。

7.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化總是導(dǎo)致精度損失。

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2.3節(jié)，通過適當(dāng)?shù)牧炕呗院驼`差分析，可以顯著減少INT8量化帶來的精度損失。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)中，移除更多的神經(jīng)元會自動提高模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版4.1節(jié)，過度剪枝會導(dǎo)致模型性能下降，剪枝比例需要根據(jù)具體情況進(jìn)行調(diào)整。

9.評估指標(biāo)體系中，困惑度可以完全替代準(zhǔn)確率作為模型性能指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評估指標(biāo)體系技術(shù)指南》2025版5.3節(jié)，困惑度和準(zhǔn)確率分別從不同角度衡量模型性能，不能完全替代。

10.異常檢測中，所有的異常數(shù)據(jù)都應(yīng)該被標(biāo)記為異常。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《異常檢測技術(shù)指南》2025版6.2節(jié)，并非所有異常數(shù)據(jù)都是有害的，需要結(jié)合具體場景進(jìn)行判斷。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺計劃推出一款A(yù)I輔助學(xué)習(xí)工具，旨在通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績，提供個性化的學(xué)習(xí)建議。該平臺收集了大量的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時長、學(xué)習(xí)內(nèi)容、作業(yè)完成情況、考試成績等。平臺的技術(shù)團(tuán)隊計劃利用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個AI模型，以預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)成績。

問題：針對該場景，設(shè)計一個AI模型訓(xùn)練和部署方案，并考慮以下要求：

1.模型需具備良好的泛化能力，能夠適應(yīng)不同學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格。

2.模型訓(xùn)練和推理過程需高效，以支持大規(guī)模用戶。

3.模型部署需考慮成本和資源限制，同時保證模型性能。

4.模型需符合數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的要求。

參考答案：

方案設(shè)計：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對收集到的學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重和特征提取，使用特征工程自動化工具輔助選擇重要特征。

2.模型選擇：采用Transformer變體（如BERT）構(gòu)建模型，因其擅長處理序列數(shù)據(jù)和具有較好的泛化能力。

3.模型訓(xùn)練：

-使用分布式訓(xùn)練框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，以提高訓(xùn)練效率。

-應(yīng)用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，在通用語料庫上預(yù)訓(xùn)練模型，然后在學(xué)生數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。

4.模型部署：

-使用容器化技術(shù)（如Docker）封裝模型，便于部署和擴(kuò)展。

-在云端部署模型服務(wù)，利用云資源進(jìn)行推理，以降低成本和資源限制。

-部署模型服務(wù)時，采用API調(diào)用規(guī)范，確保服務(wù)的高并發(fā)性能。

5.隱私保護(hù)：

-實施聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)，在本地設(shè)備上進(jìn)行模型訓(xùn)練，避免數(shù)據(jù)泄露。

-對模型進(jìn)行偏見檢測，確保模型決策的公平性和無偏見。

實施步驟：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征工程：使用自動化工具清洗和提取特征。

2.模型構(gòu)建和預(yù)訓(xùn)練：使用分布式訓(xùn)練框架和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略訓(xùn)練模型。

3.模型微調(diào)：在學(xué)生數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型。

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