2025年AI多模態(tài)具身智能復(fù)雜環(huán)境交互考核卷答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以有效地解決深度學(xué)習(xí)模型中的梯度消失問題？

A.使用ReLU激活函數(shù)

B.引入Dropout層

C.使用批量歸一化

D.增加模型層數(shù)

答案：C

解析：批量歸一化（BatchNormalization）通過在每個(gè)批次的數(shù)據(jù)上引入尺度不變性，有助于緩解梯度消失問題，使得訓(xùn)練過程更加穩(wěn)定。參考《深度學(xué)習(xí)：原理與算法》2025版第5章。

2.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種方法可以有效地融合不同模態(tài)的信息？

A.線性組合

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

D.支持向量機(jī)（SVM）

答案：B

解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色，可以用于提取和融合不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像信息。參考《多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析》2025版第3章。

3.以下哪種方法可以用于提高AI模型在復(fù)雜環(huán)境交互中的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上應(yīng)用一系列變換來增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型在復(fù)雜環(huán)境交互中的魯棒性。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)白皮書》2025版第4章。

4.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪種技術(shù)可以生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容？

A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

B.隨機(jī)森林

C.支持向量機(jī)

D.決策樹

答案：A

解析：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過訓(xùn)練生成器和判別器，可以生成具有高度真實(shí)感的文本內(nèi)容。參考《生成對抗網(wǎng)絡(luò)》2025版第2章。

5.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在低資源設(shè)備上的推理速度？

A.模型量化

B.模型壓縮

C.模型剪枝

D.模型并行

答案：A

解析：模型量化通過將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，可以顯著降低模型大小和推理時(shí)間，適用于低資源設(shè)備。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版2.1節(jié)。

6.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以保護(hù)用戶隱私？

A.同態(tài)加密

B.加密計(jì)算

C.隱私同態(tài)算法

D.零知識證明

答案：C

解析：隱私同態(tài)算法允許在加密的狀態(tài)下執(zhí)行計(jì)算，同時(shí)保持輸出結(jié)果的正確性，是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中保護(hù)用戶隱私的有效方法。參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》2025版第4章。

7.以下哪種技術(shù)可以用于評估AI模型的公平性？

A.AUC（曲線下面積）

B.F1分?jǐn)?shù)

C.集成學(xué)習(xí)

D.偏見檢測

答案：D

解析：偏見檢測技術(shù)可以識別和評估AI模型在數(shù)據(jù)集上的潛在偏見，從而提高模型的公平性。參考《AI公平性評估》2025版第3章。

8.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種方法可以用于提取圖像中的關(guān)鍵特征？

A.深度學(xué)習(xí)

B.特征工程

C.支持向量機(jī)

D.線性回歸

答案：A

解析：深度學(xué)習(xí)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的關(guān)鍵特征，適用于多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析。參考《深度學(xué)習(xí)：原理與算法》2025版第4章。

9.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在圖像識別任務(wù)中的準(zhǔn)確率？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上應(yīng)用一系列變換來增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型在圖像識別任務(wù)中的準(zhǔn)確率。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)白皮書》2025版2.2節(jié)。

10.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪種技術(shù)可以生成高質(zhì)量的圖像內(nèi)容？

A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

B.隨機(jī)森林

C.支持向量機(jī)

D.決策樹

答案：A

解析：生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）通過訓(xùn)練生成器和判別器，可以生成具有高度真實(shí)感的圖像內(nèi)容。參考《生成對抗網(wǎng)絡(luò)》2025版第3章。

11.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在視頻分析任務(wù)中的實(shí)時(shí)性？

A.模型量化

B.模型壓縮

C.模型剪枝

D.模型并行

答案：C

解析：模型剪枝通過移除模型中的冗余參數(shù)，可以減少模型大小和計(jì)算量，從而提高視頻分析任務(wù)的實(shí)時(shí)性。參考《模型剪枝技術(shù)白皮書》2025版2.1節(jié)。

12.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以減少通信開銷？

A.同態(tài)加密

B.加密計(jì)算

C.隱私同態(tài)算法

D.模型剪枝

答案：D

解析：模型剪枝通過減少模型參數(shù)數(shù)量，可以減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信開銷。參考《聯(lián)邦學(xué)習(xí)》2025版第5章。

13.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在自然語言處理任務(wù)中的性能？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行

答案：B

解析：知識蒸餾通過將大模型的知識遷移到小模型中，可以提高自然語言處理任務(wù)的性能。參考《知識蒸餾技術(shù)白皮書》2025版2.2節(jié)。

14.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪種方法可以用于預(yù)測患者的疾病風(fēng)險(xiǎn)？

A.深度學(xué)習(xí)

B.特征工程

C.支持向量機(jī)

D.線性回歸

答案：A

解析：深度學(xué)習(xí)，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以自動(dòng)學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)影像中的關(guān)鍵特征，并用于預(yù)測患者的疾病風(fēng)險(xiǎn)。參考《深度學(xué)習(xí)：原理與算法》2025版第6章。

15.以下哪種技術(shù)可以用于提高AI模型在復(fù)雜環(huán)境交互中的適應(yīng)能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.知識蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上應(yīng)用一系列變換來增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型在復(fù)雜環(huán)境交互中的適應(yīng)能力。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提高AI模型在復(fù)雜環(huán)境交互中的魯棒性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型正則化

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.異常檢測

E.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性來提高模型的泛化能力；模型正則化（B）如L1、L2正則化可以防止過擬合；結(jié)構(gòu)剪枝（C）通過移除冗余的神經(jīng)元或連接來簡化模型；異常檢測（D）可以幫助模型識別和忽略異常數(shù)據(jù)；聯(lián)邦學(xué)習(xí)（E）可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)進(jìn)行模型訓(xùn)練，提高魯棒性。

2.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些方法可以用于特征提??？（多選）

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.特征工程

E.線性回歸

答案：ABD

解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）擅長處理圖像數(shù)據(jù)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適用于序列數(shù)據(jù)，兩者都可以用于特征提取。特征工程（D）是手動(dòng)設(shè)計(jì)特征的過程，而支持向量機(jī)（SVM）和線性回歸（E）更多用于分類和回歸任務(wù)。

3.以下哪些技術(shù)可以用于模型加速？（多選）

A.模型量化

B.知識蒸餾

C.模型壓縮

D.模型并行

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCD

解析：模型量化（A）將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度整數(shù)，減少模型大小和計(jì)算量；知識蒸餾（B）將大模型的知識遷移到小模型；模型壓縮（C）通過剪枝、量化等方法減小模型體積；模型并行（D）將模型分割并在多個(gè)處理器上并行執(zhí)行。

4.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于提高生成內(nèi)容的多樣性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.隨機(jī)化搜索

C.多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)

D.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：ABCD

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)（A）增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性；隨機(jī)化搜索（B）通過隨機(jī)搜索空間來探索不同的模型配置；多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（C）允許多個(gè)智能體在環(huán)境中互動(dòng)；多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（D）將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)知識遷移到新的任務(wù)。

5.以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)AI模型的隱私？（多選）

A.加密計(jì)算

B.零知識證明

C.隱私同態(tài)算法

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

E.模型封裝

答案：ABCD

解析：加密計(jì)算（A）在加密的狀態(tài)下執(zhí)行計(jì)算；零知識證明（B）允許一方證明某個(gè)陳述的真實(shí)性而不泄露任何信息；隱私同態(tài)算法（C）允許在加密狀態(tài)下進(jìn)行計(jì)算；聯(lián)邦學(xué)習(xí)（D）可以在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)進(jìn)行模型訓(xùn)練。

6.在AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度中，以下哪些策略可以優(yōu)化資源利用？（多選）

A.動(dòng)態(tài)資源分配

B.模型并行策略

C.數(shù)據(jù)并行策略

D.梯度累積

E.硬件加速

答案：ABCE

解析：動(dòng)態(tài)資源分配（A）根據(jù)任務(wù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源；模型并行策略（B）將模型分割并行處理；數(shù)據(jù)并行策略（C）將數(shù)據(jù)分割并行處理；硬件加速（E）利用專用硬件提高計(jì)算速度。

7.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型服務(wù)的并發(fā)處理能力？（多選）

A.緩存機(jī)制

B.負(fù)載均衡

C.分布式部署

D.模型壓縮

E.異步處理

答案：ABCE

解析：緩存機(jī)制（A）減少重復(fù)計(jì)算；負(fù)載均衡（B）分散請求到多個(gè)服務(wù)器；分布式部署（C）提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性；異步處理（E）提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。

8.以下哪些技術(shù)可以用于提高AI模型的可解釋性？（多選）

A.注意力機(jī)制可視化

B.梯度可視化

C.特征重要性分析

D.解釋模型

E.模型封裝

答案：ABCD

解析：注意力機(jī)制可視化（A）展示模型在處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)的關(guān)注點(diǎn)；梯度可視化（B）展示輸入數(shù)據(jù)對模型輸出的影響；特征重要性分析（C）識別對模型預(yù)測影響最大的特征；解釋模型（D）提供對模型決策的解釋。

9.以下哪些技術(shù)可以用于提高AI模型在金融風(fēng)控中的應(yīng)用效果？（多選）

A.模型集成

B.特征選擇

C.實(shí)時(shí)監(jiān)控

D.異常檢測

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

答案：ABCD

解析：模型集成（A）結(jié)合多個(gè)模型提高預(yù)測精度；特征選擇（B）識別最有用的特征；實(shí)時(shí)監(jiān)控（C）確保模型在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上的有效性；異常檢測（D）識別潛在的欺詐行為。

10.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化AI模型在工業(yè)質(zhì)檢中的應(yīng)用？（多選）

A.深度學(xué)習(xí)

B.圖像識別

C.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

E.知識蒸餾

答案：ABCDE

解析：深度學(xué)習(xí)（A）和圖像識別（B）是工業(yè)質(zhì)檢的核心技術(shù)；3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（C）用于訓(xùn)練模型識別三維物體；數(shù)據(jù)增強(qiáng)（D）增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性；知識蒸餾（E）將大模型的知識遷移到小模型，提高效率和準(zhǔn)確性。

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)技術(shù)中，LoRA通過在原始參數(shù)上添加___________來學(xué)習(xí)微調(diào)參數(shù)。

答案：低秩正則化

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常采用___________來持續(xù)學(xué)習(xí)新知識和適應(yīng)新任務(wù)。

答案：增量學(xué)習(xí)

4.對抗性攻擊防御中，對抗樣本生成方法通常包括___________和___________。

答案：擾動(dòng)攻擊、梯度投影

5.推理加速技術(shù)中，低精度推理通過將模型的___________參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度類型來提高速度。

答案：浮點(diǎn)數(shù)

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以減少___________，提高實(shí)時(shí)性。

答案：網(wǎng)絡(luò)延遲

7.知識蒸餾中，教師模型通常是一個(gè)___________的復(fù)雜模型。

答案：大

8.模型量化中，INT8量化通過將FP32參數(shù)映射到___________范圍來降低模型精度。

答案：8位整數(shù)

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________剪枝通過移除整個(gè)通道或?qū)觼砗喕Ｐ汀?/p>

答案：層

10.評估指標(biāo)體系中，___________用于衡量模型預(yù)測的準(zhǔn)確率。

答案：準(zhǔn)確率

11.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，AI系統(tǒng)的偏見檢測有助于減少___________。

答案：歧視

12.注意力機(jī)制變體中，___________注意力機(jī)制可以處理序列數(shù)據(jù)。

答案：自注意力

13.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，___________可以減少梯度消失問題。

答案：批量歸一化

14.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，___________保護(hù)了用戶數(shù)據(jù)的隱私。

答案：差分隱私

15.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法中，___________通過模擬真實(shí)數(shù)據(jù)分布來增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性。

答案：數(shù)據(jù)重采樣

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：分布式訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)并行通信開銷通常不是簡單的線性增長，因?yàn)殡S著設(shè)備數(shù)量的增加，通信延遲和帶寬限制可能導(dǎo)致通信效率降低。參考《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.2節(jié)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA）技術(shù)會(huì)顯著增加模型的訓(xùn)練時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：LoRA通過添加一個(gè)低秩矩陣來近似原始參數(shù)，不會(huì)顯著增加模型的訓(xùn)練時(shí)間。相反，它可以通過減少計(jì)算量來加速訓(xùn)練過程。參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)白皮書》2025版2.1節(jié)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略會(huì)降低模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練通過不斷學(xué)習(xí)新數(shù)據(jù)來增強(qiáng)模型的泛化能力。它有助于模型在新的任務(wù)上保持高性能。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)。

4.模型量化（INT8）會(huì)導(dǎo)致模型精度顯著下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然INT8量化會(huì)降低模型的精度，但通過適當(dāng)?shù)牧炕呗院秃筇幚?，可以顯著減少精度損失，同時(shí)保持或提高模型性能。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版5.3節(jié)。

5.結(jié)構(gòu)剪枝通過移除整個(gè)通道或?qū)?，對模型性能影響較大。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝通過移除整個(gè)通道或?qū)?，可以顯著減少模型的大小和計(jì)算量，同時(shí)對模型性能的影響通常較小。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)白皮書》2025版4.1節(jié)。

6.評估指標(biāo)體系中，準(zhǔn)確率總是比召回率更重要。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：準(zhǔn)確率和召回率在評估模型性能時(shí)都有其重要性，具體取決于應(yīng)用場景。在某些情況下，召回率可能比準(zhǔn)確率更重要，例如在異常檢測或推薦系統(tǒng)中。參考《評估指標(biāo)體系白皮書》2025版2.1節(jié)。

7.內(nèi)容安全過濾技術(shù)可以完全防止有害內(nèi)容的生成和傳播。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：內(nèi)容安全過濾技術(shù)可以顯著減少有害內(nèi)容的生成和傳播，但無法完全防止。新的和復(fù)雜的內(nèi)容可能會(huì)繞過現(xiàn)有的過濾機(jī)制。參考《內(nèi)容安全過濾技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)。

8.Adam優(yōu)化器比SGD優(yōu)化器在所有情況下都表現(xiàn)更好。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然Adam優(yōu)化器在很多情況下表現(xiàn)良好，但SGD優(yōu)化器在某些特定任務(wù)上，如需要大量調(diào)整的學(xué)習(xí)率或稀疏數(shù)據(jù)，可能更有效。參考《優(yōu)化器對比白皮書》2025版4.2節(jié)。

9.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：NAS可以探索和發(fā)現(xiàn)有效的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，但并不能保證找到絕對最優(yōu)的架構(gòu)。它需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。參考《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)白皮書》2025版2.3節(jié)。

10.腦機(jī)接口算法可以直接讀取用戶的思維并將其轉(zhuǎn)化為指令。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：盡管腦機(jī)接口技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，但目前還無法直接讀取用戶的思維并將其轉(zhuǎn)化為精確的指令。技術(shù)仍在研究和發(fā)展中。參考《腦機(jī)接口技術(shù)白皮書》2025版3.1節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)希望部署一款智能投顧系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于大規(guī)模金融市場數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，旨在為客戶提供個(gè)性化的投資建議。由于數(shù)據(jù)量巨大且更新頻繁，系統(tǒng)需要在短時(shí)間內(nèi)完成模型的訓(xùn)練和推理，同時(shí)確保模型結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。

問題：作為該系統(tǒng)的AI工程師，請針對以下方面進(jìn)行分析并提出解決方案：

1.如何優(yōu)化模型訓(xùn)練，提高訓(xùn)練效率？

2.如何確保模型在推理過程中的高性能和低延遲？

3.如何實(shí)現(xiàn)模型的持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)市場變化？

參考答案：

1.模型訓(xùn)練優(yōu)化：

-采用分布式訓(xùn)練框架（如PyTorchDistributed、Horovod）將數(shù)據(jù)集和模型分布在多個(gè)GPU或機(jī)器上進(jìn)行并行處理。

-實(shí)施持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，利用預(yù)訓(xùn)練模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)上微調(diào)，以捕獲更廣泛的市場特征。

-使用參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)（如LoRA/QLoRA）來降低微調(diào)階段參數(shù)的計(jì)算量。

2.推理高性能與低延遲：

-實(shí)施模型量化（INT8/FP16）減少模型參數(shù)大小和計(jì)算需求。

-應(yīng)用知識蒸餾將復(fù)雜的大模型知識遷移到輕量級模型中，用于快速推理。

-采用模型壓縮技術(shù)（如結(jié)構(gòu)剪枝、低秩分解）來減小模型大小并提高推理速度。

3.模型持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)：

-設(shè)計(jì)主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，使模型能夠自動(dòng)識別最有信息量的數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行學(xué)習(xí)。

-集成在線學(xué)習(xí)機(jī)制，使模型能夠?qū)崟r(shí)更新和適應(yīng)市場動(dòng)態(tài)。

-實(shí)施聯(lián)邦學(xué)習(xí)，保護(hù)用戶隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模