2025年大模型知識(shí)遺忘語(yǔ)義漂移檢測(cè)跨語(yǔ)言遷移效率平臺(tái)交互測(cè)試答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在大模型知識(shí)遺忘檢測(cè)中，以下哪種方法能有效識(shí)別模型知識(shí)遺忘的早期信號(hào)？

A.監(jiān)控模型準(zhǔn)確率下降

B.使用對(duì)抗樣本進(jìn)行測(cè)試

C.分析模型內(nèi)部神經(jīng)元激活模式

D.比較不同數(shù)據(jù)集上的模型性能

2.以下哪個(gè)選項(xiàng)描述了語(yǔ)義漂移檢測(cè)的主要挑戰(zhàn)？

A.數(shù)據(jù)集的不平衡性

B.模型的泛化能力不足

C.語(yǔ)言翻譯的準(zhǔn)確性問(wèn)題

D.模型訓(xùn)練過(guò)程中的過(guò)擬合

3.在跨語(yǔ)言遷移效率平臺(tái)交互測(cè)試中，以下哪種技術(shù)可以顯著提升模型在不同語(yǔ)言之間的遷移效果？

A.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練

B.集成學(xué)習(xí)

C.特征提取

D.超參數(shù)優(yōu)化

4.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以增強(qiáng)大模型的魯棒性，防止對(duì)抗樣本攻擊？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型正則化

C.集成學(xué)習(xí)

D.知識(shí)蒸餾

5.在進(jìn)行大模型知識(shí)遺忘語(yǔ)義漂移檢測(cè)時(shí)，以下哪種評(píng)估指標(biāo)最能有效反映模型的遺忘程度？

A.模型準(zhǔn)確率

B.模型召回率

C.模型F1分?jǐn)?shù)

D.模型困惑度

6.在跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)過(guò)程中，以下哪種方法有助于提高模型在目標(biāo)語(yǔ)言上的性能？

A.使用源語(yǔ)言和目標(biāo)語(yǔ)言的數(shù)據(jù)混合訓(xùn)練

B.僅使用目標(biāo)語(yǔ)言的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)

C.在源語(yǔ)言上預(yù)訓(xùn)練，然后在目標(biāo)語(yǔ)言上進(jìn)行微調(diào)

D.使用跨語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型

7.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以有效地提升大模型的跨語(yǔ)言遷移效率？

A.模型壓縮

B.模型并行

C.模型蒸餾

D.知識(shí)蒸餾

8.在進(jìn)行大模型知識(shí)遺忘檢測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以避免對(duì)模型性能產(chǎn)生負(fù)面影響？

A.使用額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.引入正則化項(xiàng)

C.減少模型復(fù)雜度

D.使用輕量級(jí)模型

9.以下哪種技術(shù)可以有效地提高大模型在跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)中的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征提取

C.模型并行

D.知識(shí)蒸餾

10.在進(jìn)行大模型知識(shí)遺忘檢測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以檢測(cè)到模型在特定領(lǐng)域的知識(shí)遺忘？

A.監(jiān)控模型在測(cè)試集上的性能

B.分析模型內(nèi)部的神經(jīng)元激活模式

C.使用領(lǐng)域特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試

D.比較不同數(shù)據(jù)集上的模型性能

11.在跨語(yǔ)言遷移效率平臺(tái)交互測(cè)試中，以下哪種方法可以加速模型在不同語(yǔ)言之間的遷移？

A.使用預(yù)訓(xùn)練模型

B.引入遷移學(xué)習(xí)策略

C.進(jìn)行模型并行化

D.采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)

12.以下哪種技術(shù)可以幫助檢測(cè)大模型在跨語(yǔ)言遷移過(guò)程中的語(yǔ)義漂移？

A.對(duì)比模型在不同語(yǔ)言上的性能

B.使用對(duì)抗樣本進(jìn)行測(cè)試

C.分析模型內(nèi)部的神經(jīng)元激活模式

D.監(jiān)控模型準(zhǔn)確率下降

13.在進(jìn)行大模型知識(shí)遺忘檢測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以減少對(duì)模型性能的影響？

A.使用輕量級(jí)模型

B.減少模型復(fù)雜度

C.引入正則化項(xiàng)

D.使用額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

14.以下哪種方法可以有效地提高大模型在跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)中的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征提取

C.模型并行

D.知識(shí)蒸餾

15.在進(jìn)行大模型知識(shí)遺忘檢測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以檢測(cè)到模型在特定領(lǐng)域的知識(shí)遺忘？

A.監(jiān)控模型在測(cè)試集上的性能

B.分析模型內(nèi)部的神經(jīng)元激活模式

C.使用領(lǐng)域特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試

D.比較不同數(shù)據(jù)集上的模型性能

答案：

1.C

解析：分析模型內(nèi)部神經(jīng)元激活模式可以有效地識(shí)別模型知識(shí)遺忘的早期信號(hào)，通過(guò)監(jiān)控神經(jīng)元激活模式的變化，可以提前發(fā)現(xiàn)模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)下降。

2.B

解析：語(yǔ)義漂移檢測(cè)的主要挑戰(zhàn)在于模型的泛化能力不足，模型可能無(wú)法很好地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布或語(yǔ)言環(huán)境。

3.A

解析：多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練可以有效地提升大模型在不同語(yǔ)言之間的遷移效果，通過(guò)在多種語(yǔ)言上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，模型可以學(xué)習(xí)到跨語(yǔ)言的通用特征。

4.B

解析：模型正則化可以增強(qiáng)大模型的魯棒性，防止對(duì)抗樣本攻擊。通過(guò)在模型訓(xùn)練過(guò)程中引入正則化項(xiàng)，可以限制模型參數(shù)的復(fù)雜度，從而提高模型的魯棒性。

5.D

解析：模型困惑度可以有效地反映模型的遺忘程度，困惑度越低，模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。

6.C

解析：在源語(yǔ)言上預(yù)訓(xùn)練，然后在目標(biāo)語(yǔ)言上進(jìn)行微調(diào)，可以有效地提高模型在目標(biāo)語(yǔ)言上的性能，這種方法利用了源語(yǔ)言的知識(shí)來(lái)提升目標(biāo)語(yǔ)言的性能。

7.D

解析：知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型中，從而提高小模型在跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)中的效率。

8.C

解析：減少模型復(fù)雜度可以避免對(duì)模型性能產(chǎn)生負(fù)面影響，通過(guò)簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，可以降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感度。

9.A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地提高大模型在跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)中的泛化能力，通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，可以提高模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。

10.C

解析：使用領(lǐng)域特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試可以檢測(cè)到模型在特定領(lǐng)域的知識(shí)遺忘，這種方法可以確保模型在特定領(lǐng)域上的性能。

11.B

解析：引入遷移學(xué)習(xí)策略可以加速模型在不同語(yǔ)言之間的遷移，通過(guò)利用源語(yǔ)言的知識(shí)來(lái)提升目標(biāo)語(yǔ)言的性能。

12.C

解析：分析模型內(nèi)部的神經(jīng)元激活模式可以幫助檢測(cè)大模型在跨語(yǔ)言遷移過(guò)程中的語(yǔ)義漂移，通過(guò)監(jiān)控神經(jīng)元激活模式的變化，可以提前發(fā)現(xiàn)模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)下降。

13.C

解析：引入正則化項(xiàng)可以減少對(duì)模型性能的影響，通過(guò)限制模型參數(shù)的復(fù)雜度，可以降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感度。

14.A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以有效地提高大模型在跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)中的泛化能力，通過(guò)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，可以提高模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。

15.C

解析：使用領(lǐng)域特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試可以檢測(cè)到模型在特定領(lǐng)域的知識(shí)遺忘，這種方法可以確保模型在特定領(lǐng)域上的性能。

二、多選題（共10題）

1.在大模型知識(shí)遺忘語(yǔ)義漂移檢測(cè)中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.對(duì)抗性攻擊防御

C.知識(shí)蒸餾

D.模型量化（INT8/FP16）

E.結(jié)構(gòu)剪枝

2.在跨語(yǔ)言遷移效率平臺(tái)交互測(cè)試中，以下哪些方法可以提升模型的遷移效果？（多選）

A.多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練

B.模型并行策略

C.低精度推理

D.云邊端協(xié)同部署

E.特征提取

3.為了增強(qiáng)大模型的魯棒性，以下哪些技術(shù)可以采用？（多選）

A.模型正則化

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.知識(shí)蒸餾

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.特征工程自動(dòng)化

4.在評(píng)估大模型知識(shí)遺忘和語(yǔ)義漂移時(shí)，以下哪些指標(biāo)是常用的？（多選）

A.模型準(zhǔn)確率

B.模型召回率

C.模型F1分?jǐn)?shù)

D.模型困惑度

E.模型損失函數(shù)

5.為了提高大模型的跨語(yǔ)言遷移效率，以下哪些技術(shù)是關(guān)鍵的？（多選）

A.遷移學(xué)習(xí)策略

B.模型壓縮

C.模型并行化

D.知識(shí)蒸餾

E.特征融合

6.在設(shè)計(jì)跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)平臺(tái)時(shí)，以下哪些因素需要考慮？（多選）

A.數(shù)據(jù)集的多樣性

B.模型的泛化能力

C.硬件資源

D.網(wǎng)絡(luò)延遲

E.用戶交互界面

7.為了應(yīng)對(duì)對(duì)抗性攻擊，以下哪些防御技術(shù)是有效的？（多選）

A.對(duì)抗訓(xùn)練

B.模型正則化

C.數(shù)據(jù)清洗

D.知識(shí)蒸餾

E.特征工程

8.在進(jìn)行大模型知識(shí)遺忘檢測(cè)時(shí)，以下哪些方法可以減少對(duì)模型性能的影響？（多選）

A.使用輕量級(jí)模型

B.減少模型復(fù)雜度

C.引入正則化項(xiàng)

D.使用額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

E.模型并行化

9.在評(píng)估大模型性能時(shí)，以下哪些技術(shù)可以幫助理解模型行為？（多選）

A.可解釋AI

B.注意力機(jī)制可視化

C.梯度消失問(wèn)題解決

D.模型壓縮

E.知識(shí)蒸餾

10.在進(jìn)行大模型知識(shí)遺忘和語(yǔ)義漂移檢測(cè)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以幫助提高檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性？（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：

1.ABCDE

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以幫助模型持續(xù)學(xué)習(xí)新知識(shí)，對(duì)抗性攻擊防御（B）可以提高模型的魯棒性，知識(shí)蒸餾（C）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，模型量化（D）可以減少模型計(jì)算量，結(jié)構(gòu)剪枝（E）可以降低模型復(fù)雜度。

2.ABCDE

解析：多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練（A）可以提高模型在不同語(yǔ)言上的性能，模型并行策略（B）可以加速模型訓(xùn)練，低精度推理（C）可以減少模型計(jì)算量，云邊端協(xié)同部署（D）可以提高模型的擴(kuò)展性，特征提?。‥）可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)。

3.ABCDE

解析：模型正則化（A）可以防止過(guò)擬合，數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）可以提高模型的泛化能力，知識(shí)蒸餾（C）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以尋找更優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)，特征工程自動(dòng)化（E）可以提高模型訓(xùn)練效率。

4.ABCD

解析：模型準(zhǔn)確率（A）、模型召回率（B）、模型F1分?jǐn)?shù)（C）和模型困惑度（D）是常用的評(píng)估指標(biāo)，它們可以幫助理解模型的性能和表現(xiàn)。

5.ABCDE

解析：遷移學(xué)習(xí)策略（A）可以幫助模型快速適應(yīng)新任務(wù)，模型壓縮（B）可以減少模型計(jì)算量，模型并行化（C）可以加速模型訓(xùn)練，知識(shí)蒸餾（D）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，特征融合（E）可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)。

6.ABCDE

解析：數(shù)據(jù)集的多樣性（A）可以確保模型在不同場(chǎng)景下的性能，模型的泛化能力（B）可以防止模型在特定數(shù)據(jù)集上過(guò)擬合，硬件資源（C）是模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，網(wǎng)絡(luò)延遲（D）可以影響模型的實(shí)時(shí)性能，用戶交互界面（E）可以提高用戶體驗(yàn)。

7.ABCDE

解析：對(duì)抗訓(xùn)練（A）可以提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性，模型正則化（B）可以防止過(guò)擬合，數(shù)據(jù)清洗（C）可以去除噪聲，知識(shí)蒸餾（D）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，特征工程（E）可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)。

8.ABCDE

解析：使用輕量級(jí)模型（A）可以減少計(jì)算量，減少模型復(fù)雜度（B）可以降低模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的敏感度，引入正則化項(xiàng)（C）可以防止過(guò)擬合，使用額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（D）可以提高模型的泛化能力，模型并行化（E）可以加速模型訓(xùn)練。

9.ABCDE

解析：可解釋AI（A）可以幫助理解模型決策過(guò)程，注意力機(jī)制可視化（B）可以展示模型關(guān)注哪些特征，梯度消失問(wèn)題解決（C）可以提高模型訓(xùn)練效率，模型壓縮（D）可以減少模型計(jì)算量，知識(shí)蒸餾（E）可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型。

10.ABCDE

解析：自動(dòng)化標(biāo)注工具（A）可以提高標(biāo)注效率，主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（B）可以幫助模型快速學(xué)習(xí)，多標(biāo)簽標(biāo)注流程（C）可以處理復(fù)雜標(biāo)簽，3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）可以應(yīng)用于三維數(shù)據(jù)處理，標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗（E）可以提高標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量。

三、填空題（共15題）

1.在大模型知識(shí)遺忘檢測(cè)中，通過(guò)___________可以識(shí)別模型在特定領(lǐng)域的知識(shí)遺忘。

答案：領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)集

2.為了提高大模型在跨語(yǔ)言遷移學(xué)習(xí)中的效率，可以使用___________技術(shù)來(lái)減少模型復(fù)雜度。

答案：知識(shí)蒸餾

3.在對(duì)抗性攻擊防御中，___________技術(shù)可以幫助模型生成對(duì)抗樣本。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

4.為了加速大模型的推理過(guò)程，可以使用___________技術(shù)來(lái)降低模型計(jì)算量。

答案：低精度推理

5.在模型并行策略中，___________可以將模型的不同部分分配到不同的設(shè)備上。

答案：任務(wù)并行

6.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，___________可以確保模型持續(xù)學(xué)習(xí)新知識(shí)。

答案：在線學(xué)習(xí)

7.在模型量化過(guò)程中，使用___________可以將模型的參數(shù)和激活值轉(zhuǎn)換為低精度表示。

答案：INT8/FP16

8.為了提高模型的魯棒性，可以使用___________技術(shù)來(lái)防止過(guò)擬合。

答案：正則化

9.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，___________可以幫助搜索最優(yōu)的模型結(jié)構(gòu)。

答案：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

10.在跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)中，___________技術(shù)可以將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)融合起來(lái)。

答案：多模態(tài)特征提取

11.在AIGC內(nèi)容生成中，___________技術(shù)可以生成高質(zhì)量的文本、圖像或視頻內(nèi)容。

答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

12.在元宇宙AI交互中，___________技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)用戶與虛擬世界的交互。

答案：虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）

13.在模型線上監(jiān)控中，___________可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型的性能和狀態(tài)。

答案：日志記錄

14.在分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中，___________技術(shù)可以提供高可用性和高可靠性。

答案：冗余存儲(chǔ)

15.在AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度中，___________可以優(yōu)化訓(xùn)練任務(wù)的執(zhí)行順序。

答案：優(yōu)先級(jí)隊(duì)列

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)可以顯著減少模型參數(shù)的數(shù)量，而不影響模型性能。

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)指南》2025版3.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過(guò)參數(shù)掩碼和稀疏化技術(shù)減少參數(shù)數(shù)量，同時(shí)保持模型性能。

2.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型的性能越好，其在下游任務(wù)中的表現(xiàn)就越好。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版2.1節(jié)，預(yù)訓(xùn)練模型的性能與下游任務(wù)的適配性有關(guān)，而非絕對(duì)性能。

3.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗訓(xùn)練可以有效防止所有類型的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版4.2節(jié)，對(duì)抗訓(xùn)練不能防止所有類型的攻擊，特別是針對(duì)模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)的攻擊。

4.低精度推理技術(shù)可以提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的準(zhǔn)確率。

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(shū)》2025版5.3節(jié)，低精度推理可能會(huì)引入一定的精度損失。

5.云邊端協(xié)同部署可以提高模型服務(wù)的響應(yīng)速度和可擴(kuò)展性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版6.4節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化資源分配，提高服務(wù)性能。

6.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以提高小模型在復(fù)雜任務(wù)上的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025版7.2節(jié)，知識(shí)蒸餾可以將大模型的知識(shí)遷移到小模型，提高小模型的性能。

7.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以顯著減少模型存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版8.1節(jié)，INT8和FP16量化可以減少模型存儲(chǔ)和計(jì)算需求。

8.結(jié)構(gòu)剪枝可以顯著提高模型的推理速度，同時(shí)保持模型性能。

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9.3節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝通過(guò)移除不重要的神經(jīng)元或連接，可以減少模型計(jì)算量，同時(shí)保持模型性能。

9.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，隨機(jī)搜索是最有效的搜索方法。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)綜述》2025版10.2節(jié)，雖然隨機(jī)搜索簡(jiǎn)單，但其他方法如強(qiáng)化學(xué)習(xí)搜索可能更有效。

10.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以解決所有模態(tài)之間的數(shù)據(jù)遷移問(wèn)題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)研究》2025版11.4節(jié)，跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)雖然有效，但不能解決所有模態(tài)之間的數(shù)據(jù)遷移問(wèn)題。

五、案例分析題（共2題）

案例1.

某金融科技公司使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行客戶風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，模型包含數(shù)百萬(wàn)參數(shù)，經(jīng)過(guò)持續(xù)預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，表現(xiàn)出色。然而，隨著數(shù)據(jù)集的不斷更新和模型的應(yīng)用時(shí)間增長(zhǎng)，發(fā)現(xiàn)模型在處理新數(shù)據(jù)時(shí)逐漸出現(xiàn)知識(shí)遺忘現(xiàn)象，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果的不準(zhǔn)確。

問(wèn)題：針對(duì)上述情況，提出一種策略來(lái)檢測(cè)和緩解模型的知識(shí)遺忘，并簡(jiǎn)述其實(shí)施步驟。

案例2.

一個(gè)國(guó)際在線教育平臺(tái)希望將其