2025年低代碼AI平臺(tái)部署試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)不是低代碼AI平臺(tái)部署中常見(jiàn)的云邊端協(xié)同部署模式？

A.云端訓(xùn)練，邊緣推理

B.云端訓(xùn)練，云端推理

C.邊緣訓(xùn)練，邊緣推理

D.邊緣訓(xùn)練，云端推理

2.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪個(gè)工具用于自動(dòng)化標(biāo)注數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

B.模型訓(xùn)練工具

C.數(shù)據(jù)清洗工具

D.模型評(píng)估工具

3.在模型量化過(guò)程中，以下哪種量化方法不會(huì)導(dǎo)致精度損失？

A.INT8量化

B.INT8對(duì)稱(chēng)量化

C.INT8非對(duì)稱(chēng)量化

D.FP16量化

4.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪個(gè)概念與模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化相關(guān)？

A.API調(diào)用規(guī)范

B.容器化部署

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

5.以下哪種方法可以有效地解決梯度消失問(wèn)題？

A.使用ReLU激活函數(shù)

B.使用Sigmoid激活函數(shù)

C.使用LeakyReLU激活函數(shù)

D.使用Tanh激活函數(shù)

6.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪個(gè)工具用于實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)？

A.模型訓(xùn)練工具

B.數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

C.隱私保護(hù)工具

D.模型評(píng)估工具

7.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪種技術(shù)可以提高模型魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.模型量化

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.知識(shí)蒸餾

8.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪個(gè)概念與AIGC內(nèi)容生成相關(guān)？

A.文本生成

B.圖像生成

C.視頻生成

D.以上都是

9.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪種技術(shù)可以用于模型線(xiàn)上監(jiān)控？

A.模型評(píng)估工具

B.性能監(jiān)控工具

C.數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

D.模型訓(xùn)練工具

10.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪個(gè)概念與AI倫理準(zhǔn)則相關(guān)？

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.以上都是

11.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化？

A.容器化部署

B.API調(diào)用規(guī)范

C.模型并行策略

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

12.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪個(gè)概念與3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)？

A.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

B.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

C.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

D.隱私保護(hù)技術(shù)

13.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪種技術(shù)可以提高模型公平性？

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.注意力機(jī)制變體

C.注意力可視化

D.模型量化

14.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)模型線(xiàn)上監(jiān)控？

A.模型評(píng)估工具

B.性能監(jiān)控工具

C.數(shù)據(jù)標(biāo)注工具

D.模型訓(xùn)練工具

15.在低代碼AI平臺(tái)中，以下哪個(gè)概念與AIGC內(nèi)容生成相關(guān)？

A.文本生成

B.圖像生成

C.視頻生成

D.以上都是

答案：1.D2.A3.B4.A5.C6.C7.A8.D9.B10.D11.C12.B13.A14.B15.D

解析：

1.選項(xiàng)D（邊緣訓(xùn)練，云端推理）不是常見(jiàn)的云邊端協(xié)同部署模式，其他選項(xiàng)均為常見(jiàn)模式。

2.數(shù)據(jù)標(biāo)注工具用于自動(dòng)化標(biāo)注數(shù)據(jù)，其他選項(xiàng)與標(biāo)注數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)。

3.INT8對(duì)稱(chēng)量化不會(huì)導(dǎo)致精度損失，而INT8非對(duì)稱(chēng)量化可能導(dǎo)致精度損失。

4.API調(diào)用規(guī)范與模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化相關(guān)，其他選項(xiàng)與API調(diào)用規(guī)范無(wú)關(guān)。

5.LeakyReLU激活函數(shù)可以有效地解決梯度消失問(wèn)題，其他選項(xiàng)與梯度消失問(wèn)題無(wú)關(guān)。

6.隱私保護(hù)工具用于實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)，其他選項(xiàng)與隱私保護(hù)無(wú)關(guān)。

7.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可以提高模型魯棒性，其他選項(xiàng)與魯棒性無(wú)關(guān)。

8.AIGC內(nèi)容生成包括文本、圖像和視頻生成，因此選項(xiàng)D（以上都是）是正確的。

9.性能監(jiān)控工具用于模型線(xiàn)上監(jiān)控，其他選項(xiàng)與監(jiān)控?zé)o關(guān)。

10.AI倫理準(zhǔn)則包括模型公平性度量、注意力可視化和可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用，因此選項(xiàng)D（以上都是）是正確的。

11.模型并行策略可以用于實(shí)現(xiàn)模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化，其他選項(xiàng)與高并發(fā)優(yōu)化無(wú)關(guān)。

12.多標(biāo)簽標(biāo)注流程與3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注相關(guān)，其他選項(xiàng)與標(biāo)注流程無(wú)關(guān)。

13.模型魯棒性增強(qiáng)可以提高模型公平性，其他選項(xiàng)與公平性無(wú)關(guān)。

14.性能監(jiān)控工具用于模型線(xiàn)上監(jiān)控，其他選項(xiàng)與監(jiān)控?zé)o關(guān)。

15.AIGC內(nèi)容生成包括文本、圖像和視頻生成，因此選項(xiàng)D（以上都是）是正確的。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于對(duì)抗性攻擊防御？（多選）

A.對(duì)抗性樣本生成

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.模型正則化

D.對(duì)抗訓(xùn)練

E.知識(shí)蒸餾

2.在模型并行策略中，以下哪些方法可以提高并行效率？（多選）

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.流水線(xiàn)并行

D.混合并行

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

3.在低精度推理中，以下哪些技術(shù)可以降低模型推理延遲？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.模型剪枝

D.知識(shí)蒸餾

E.模型壓縮

4.云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)可以?xún)?yōu)化邊緣計(jì)算？（多選）

A.邊緣計(jì)算框架

B.邊緣AI芯片

C.數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)

D.邊緣緩存

E.邊緣設(shè)備管理

5.在知識(shí)蒸餾中，以下哪些方法可以增強(qiáng)教師模型的知識(shí)傳遞？（多選）

A.硬參數(shù)蒸餾

B.軟參數(shù)蒸餾

C.中間層輸出蒸餾

D.注意力機(jī)制蒸餾

E.特征映射蒸餾

6.在模型量化過(guò)程中，以下哪些方法可以減少量化誤差？（多選）

A.對(duì)稱(chēng)量化

B.非對(duì)稱(chēng)量化

C.量化敏感度分析

D.量化映射優(yōu)化

E.量化后驗(yàn)證

7.以下哪些技術(shù)可以提高模型評(píng)估的準(zhǔn)確性？（多選）

A.混淆矩陣

B.ROC曲線(xiàn)

C.困惑度

D.準(zhǔn)確率

E.精確率

8.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以確保用戶(hù)數(shù)據(jù)安全？（多選）

A.差分隱私

B.同態(tài)加密

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)議

D.加密計(jì)算

E.用戶(hù)匿名化

9.以下哪些技術(shù)可以用于AIGC內(nèi)容生成？（多選）

A.文本生成模型

B.圖像生成模型

C.視頻生成模型

D.多模態(tài)生成模型

E.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

10.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則是核心的？（多選）

A.公平性

B.透明度

C.可解釋性

D.責(zé)任

E.隱私保護(hù)

答案：

1.ACD

2.ABD

3.ABD

4.ABCD

5.ABCD

6.ACD

7.ABCD

8.ABCDE

9.ABCDE

10.ABCDE

解析：

1.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)包括對(duì)抗性樣本生成（A）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）、模型正則化（C）和對(duì)抗訓(xùn)練（D）。知識(shí)蒸餾（E）主要用于模型壓縮，不是直接用于對(duì)抗性攻擊防御。

2.模型并行策略中，數(shù)據(jù)并行（A）、模型并行（B）、流水線(xiàn)并行（C）和混合并行（D）都可以提高并行效率。稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（E）是另一種優(yōu)化模型并行的方法，但不是策略本身。

3.低精度推理中，INT8量化（A）、FP16量化（B）、模型剪枝（C）、知識(shí)蒸餾（D）和模型壓縮（E）都可以降低模型推理延遲。

4.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算框架（A）、邊緣AI芯片（B）、數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)（C）、邊緣緩存（D）和邊緣設(shè)備管理（E）可以?xún)?yōu)化邊緣計(jì)算。

5.知識(shí)蒸餾中，硬參數(shù)蒸餾（A）、軟參數(shù)蒸餾（B）、中間層輸出蒸餾（C）、注意力機(jī)制蒸餾（D）和特征映射蒸餾（E）都可以增強(qiáng)教師模型的知識(shí)傳遞。

6.模型量化過(guò)程中，對(duì)稱(chēng)量化（A）、非對(duì)稱(chēng)量化（B）、量化敏感度分析（C）、量化映射優(yōu)化（D）和量化后驗(yàn)證（E）都可以減少量化誤差。

7.模型評(píng)估的準(zhǔn)確性可以通過(guò)混淆矩陣（A）、ROC曲線(xiàn)（B）、困惑度（C）、準(zhǔn)確率（D）和精確率（E）來(lái)提高。

8.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，差分隱私（A）、同態(tài)加密（B）、聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)議（C）、加密計(jì)算（D）和用戶(hù)匿名化（E）都可以確保用戶(hù)數(shù)據(jù)安全。

9.AIGC內(nèi)容生成技術(shù)包括文本生成模型（A）、圖像生成模型（B）、視頻生成模型（C）、多模態(tài)生成模型（D）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（E）。

10.AI倫理準(zhǔn)則中的核心原則包括公平性（A）、透明度（B）、可解釋性（C）、責(zé)任（D）和隱私保護(hù)（E）。

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（Low-RankAdaptation）通過(guò)引入___________來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。

答案：低秩矩陣

3.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型通常在___________數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。

答案：大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，一種常見(jiàn)的防御技術(shù)是使用___________來(lái)生成對(duì)抗樣本。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，INT8量化通過(guò)將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)映射到___________位整數(shù)來(lái)加速推理過(guò)程。

答案：8

6.模型并行策略中，___________并行是將整個(gè)模型拆分到不同的設(shè)備上。

答案：模型

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備通常用于___________計(jì)算，減少延遲。

答案：本地

8.知識(shí)蒸餾中，教師模型和學(xué)生模型通過(guò)___________進(jìn)行知識(shí)傳遞。

答案：軟標(biāo)簽

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化是使用___________位整數(shù)表示浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)。

答案：8

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝保留模型結(jié)構(gòu)，僅移除部分權(quán)重。

答案：結(jié)構(gòu)化

11.評(píng)估指標(biāo)體系中，___________是衡量模型在未見(jiàn)數(shù)據(jù)上性能的指標(biāo)。

答案：泛化能力

12.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________是AI系統(tǒng)可能存在的偏見(jiàn)問(wèn)題。

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

13.注意力機(jī)制變體中，___________注意力機(jī)制在機(jī)器翻譯任務(wù)中表現(xiàn)良好。

答案：Transformer

14.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，___________網(wǎng)絡(luò)用于處理圖像數(shù)據(jù)。

答案：CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

15.梯度消失問(wèn)題解決中，___________層可以緩解梯度消失問(wèn)題。

答案：ReLU（RectifiedLinearUnit）

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(xiàn)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)，雖然通信開(kāi)銷(xiāo)隨設(shè)備數(shù)量增加而增加，但并非線(xiàn)性增長(zhǎng)，因?yàn)槟Ｐ蛥?shù)和通信數(shù)據(jù)量會(huì)隨著并行度的提高而增加，導(dǎo)致通信成本非線(xiàn)性增加。

2.參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)中，LoRA（Low-RankAdaptation）通過(guò)降低模型參數(shù)數(shù)量來(lái)提升模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）不是通過(guò)減少參數(shù)數(shù)量來(lái)提升模型性能，而是通過(guò)引入一個(gè)低秩矩陣來(lái)調(diào)整模型參數(shù)，從而保留模型的大部分知識(shí)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型在預(yù)訓(xùn)練階段通常使用較少的樣本進(jìn)行訓(xùn)練。

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》2025版2.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練通常使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以獲得更強(qiáng)的泛化能力，而不是使用較少的樣本。

4.云邊端協(xié)同部署中，邊緣設(shè)備總是比云端設(shè)備具有更低的延遲。

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3.2節(jié)，邊緣設(shè)備的延遲通常低于云端，但并非總是如此，這取決于具體的部署環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景。

5.知識(shí)蒸餾中，學(xué)生模型總是能夠完美復(fù)制教師模型的知識(shí)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)深度解析》2025版5.3節(jié)，學(xué)生模型雖然能夠?qū)W習(xí)到教師模型的部分知識(shí)，但由于模型復(fù)雜度和訓(xùn)練數(shù)據(jù)差異，學(xué)生模型通常無(wú)法完美復(fù)制教師模型的知識(shí)。

6.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化會(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3.1節(jié)，INT8量化在許多情況下可以保持甚至提高模型的準(zhǔn)確率，特別是當(dāng)模型經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)牧炕瘍?yōu)化時(shí)。

7.結(jié)構(gòu)剪枝中，移除模型的連接比移除神經(jīng)元更為有效。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)詳解》2025版4.2節(jié)，移除神經(jīng)元比移除連接更為有效，因?yàn)橐瞥窠?jīng)元會(huì)影響更少的參數(shù)，從而降低對(duì)模型性能的影響。

8.評(píng)估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率是衡量模型性能的唯一指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估指標(biāo)》2025版2.1節(jié)，準(zhǔn)確率是重要的評(píng)估指標(biāo)之一，但不是唯一的，還需要考慮召回率、F1分?jǐn)?shù)等其他指標(biāo)。

9.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，差分隱私可以完全保證用戶(hù)數(shù)據(jù)的隱私性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)》2025版4.2節(jié)，差分隱私可以在統(tǒng)計(jì)意義上保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)的隱私性，但不能完全保證，因?yàn)楣粽呖赡芡ㄟ^(guò)其他途徑獲取用戶(hù)信息。

10.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，增加服務(wù)器的CPU核心數(shù)可以提高API調(diào)用響應(yīng)速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化》2025版3.1節(jié)，增加服務(wù)器的CPU核心數(shù)可以提升處理多任務(wù)的能力，從而提高API調(diào)用響應(yīng)速度。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)計(jì)劃開(kāi)發(fā)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的智能投顧系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要分析用戶(hù)的歷史交易數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)和其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，以提供個(gè)性化的投資建議。由于數(shù)據(jù)量龐大且實(shí)時(shí)性要求高，該系統(tǒng)需要在云端進(jìn)行大規(guī)模的模型訓(xùn)練，并在邊緣設(shè)備上進(jìn)行實(shí)時(shí)推理。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)高效的模型訓(xùn)練和推理流程，并考慮以下要求：

1.模型訓(xùn)練需利用分布式訓(xùn)練框架以加速訓(xùn)練過(guò)程。

2.模型推理需在邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn)，同時(shí)保持較低的延遲和較高的準(zhǔn)確率。

3.考慮到數(shù)據(jù)隱私和安全性，模型訓(xùn)練和推理過(guò)程中需采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)。

4.為了提高模型性能，考慮使用模型壓縮技術(shù)。

問(wèn)題定位：

1.大規(guī)模數(shù)據(jù)需要高效的模型訓(xùn)練。

2.邊緣設(shè)備資源有限，需要優(yōu)化模型推理。

3.數(shù)據(jù)隱私和安全性要求采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)。

4.模型壓縮技術(shù)可以提高模型在邊緣設(shè)備上的性能。

解決方案設(shè)計(jì)：

1.分布式訓(xùn)練框架：

-使用PyTorch或TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架，利用其分布式訓(xùn)練API。

-在多個(gè)GPU或CPU節(jié)點(diǎn)上并行處理數(shù)據(jù)，加速訓(xùn)練過(guò)程。

2.模型推理優(yōu)化：

-對(duì)模型進(jìn)行INT8量化，以減少模型大小和提高推理速度。

-使用模型剪枝技術(shù)移除不重要的神經(jīng)元，進(jìn)一步減小模型大小。

3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)：

-實(shí)施本地訓(xùn)練和全局聚合的聯(lián)邦學(xué)習(xí)流程。

-在客戶(hù)端設(shè)備上訓(xùn)練模型，同時(shí)保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)隱私。

4.模型壓縮技術(shù)：

-應(yīng)用知識(shí)蒸餾技術(shù)，將大模型的復(fù)雜知識(shí)傳遞到小模型。

-使用模型剪枝和量化技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化模型。

實(shí)施步驟：

1.設(shè)計(jì)和訓(xùn)練原始的大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型。

2.將模型轉(zhuǎn)換為INT8量化格式。

3.應(yīng)用知識(shí)蒸餾技術(shù)，訓(xùn)練一個(gè)輕量級(jí)模型。

4.在邊緣設(shè)備上進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)，聚合來(lái)自不同客戶(hù)端的模型更新。

5.在邊緣設(shè)備上部署輕量級(jí)模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理。

決策建議：

-如果對(duì)模型準(zhǔn)確率要求極高，建議在云端進(jìn)行完整的模型訓(xùn)練，然后在邊緣設(shè)備上進(jìn)行推理。

-如果模型準(zhǔn)確率可以適當(dāng)降低，建議采用知識(shí)蒸餾和模型壓縮技術(shù)，以提高邊緣設(shè)備的性能。

案例2.某在線(xiàn)教育平臺(tái)希望利用人工智能技術(shù)提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)推薦服務(wù)。平臺(tái)收集了大量的學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、課程完成情況、成績(jī)等。平臺(tái)計(jì)劃開(kāi)發(fā)一個(gè)推薦系統(tǒng)，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為和成績(jī)來(lái)推薦合適的課程和學(xué)習(xí)資源。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)推薦系統(tǒng)的架構(gòu)，