2025年大模型知識遺忘語義漂移檢測跨語言遷移效率平臺交互效率平臺交互考題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在大模型知識遺忘檢測中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以有效地評估模型對特定知識的遺忘程度？

A.模型輸出概率分布

B.模型參數(shù)變化分析

C.模型輸出與真實(shí)數(shù)據(jù)的差異

D.模型在遺忘數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)

2.以下哪種方法在跨語言遷移過程中可以提高模型在目標(biāo)語言上的性能？

A.直接遷移

B.零樣本學(xué)習(xí)

C.多任務(wù)學(xué)習(xí)

D.特征重映射

3.以下哪項(xiàng)指標(biāo)可以用來衡量平臺交互效率？

A.響應(yīng)時間

B.請求處理量

C.用戶滿意度

D.系統(tǒng)吞吐量

4.在語義漂移檢測中，以下哪種方法可以識別模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異？

A.模型對異常數(shù)據(jù)的敏感性

B.模型在測試集上的表現(xiàn)

C.模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的泛化能力

D.模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異

5.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以提高跨語言遷移的效率？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征提取

C.模型壓縮

D.模型并行

6.在大模型訓(xùn)練過程中，以下哪種方法可以減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴？

A.預(yù)訓(xùn)練

B.知識蒸餾

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型并行

7.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以用來評估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)？

A.模型輸出概率分布

B.模型參數(shù)變化分析

C.模型在測試集上的表現(xiàn)

D.模型輸出與真實(shí)數(shù)據(jù)的差異

8.在跨語言遷移過程中，以下哪種方法可以減少模型在目標(biāo)語言上的調(diào)整？

A.零樣本學(xué)習(xí)

B.多任務(wù)學(xué)習(xí)

C.特征重映射

D.模型壓縮

9.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以提高模型在交互平臺上的性能？

A.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.梯度消失問題解決

10.在大模型知識遺忘檢測中，以下哪種方法可以有效地識別模型遺忘的知識點(diǎn)？

A.模型輸出概率分布

B.模型參數(shù)變化分析

C.模型在遺忘數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)

D.模型輸出與真實(shí)數(shù)據(jù)的差異

11.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以提高模型在跨語言遷移過程中的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.特征提取

C.模型壓縮

D.模型并行

12.在語義漂移檢測中，以下哪種方法可以有效地識別模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異？

A.模型對異常數(shù)據(jù)的敏感性

B.模型在測試集上的表現(xiàn)

C.模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的泛化能力

D.模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異

13.在大模型訓(xùn)練過程中，以下哪種方法可以減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴？

A.預(yù)訓(xùn)練

B.知識蒸餾

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型并行

14.以下哪項(xiàng)技術(shù)可以提高模型在交互平臺上的性能？

A.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.梯度消失問題解決

15.在跨語言遷移過程中，以下哪種方法可以減少模型在目標(biāo)語言上的調(diào)整？

A.零樣本學(xué)習(xí)

B.多任務(wù)學(xué)習(xí)

C.特征重映射

D.模型壓縮

答案：1.C2.D3.A4.A5.A6.A7.C8.C9.A10.C11.A12.D13.A14.A15.C

解析：

1.模型輸出與真實(shí)數(shù)據(jù)的差異可以用來評估模型對特定知識的遺忘程度，因?yàn)樗苯臃从沉四Ｐ洼敵雠c預(yù)期輸出之間的差異。

2.特征重映射可以在跨語言遷移過程中提高模型在目標(biāo)語言上的性能，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透玫剡m應(yīng)目標(biāo)語言的特征分布。

3.響應(yīng)時間可以用來衡量平臺交互效率，因?yàn)樗苯臃从沉讼到y(tǒng)處理請求的速度。

4.模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異可以用來識別模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異，因?yàn)樗苯臃从沉四Ｐ驮谡Z義漂移檢測中的表現(xiàn)。

5.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高跨語言遷移的效率，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透玫剡m應(yīng)不同的語言環(huán)境。

6.預(yù)訓(xùn)練可以減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ蛯W(xué)習(xí)到一些通用的知識。

7.模型在測試集上的表現(xiàn)可以用來評估模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)，因?yàn)樗从沉四Ｐ驮谖粗獢?shù)據(jù)上的泛化能力。

8.特征重映射可以減少模型在目標(biāo)語言上的調(diào)整，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透玫剡m應(yīng)目標(biāo)語言的特征分布。

9.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）可以提高模型在交互平臺上的性能，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透斓厥諗康阶顑?yōu)解。

10.模型在遺忘數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)可以用來識別模型遺忘的知識點(diǎn)，因?yàn)樗苯臃从沉四Ｐ驮谥R遺忘檢測中的表現(xiàn)。

11.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型在跨語言遷移過程中的泛化能力，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透玫剡m應(yīng)不同的語言環(huán)境。

12.模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異可以用來識別模型輸出與預(yù)期輸出之間的差異，因?yàn)樗苯臃从沉四Ｐ驮谡Z義漂移檢測中的表現(xiàn)。

13.預(yù)訓(xùn)練可以減少模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ蛯W(xué)習(xí)到一些通用的知識。

14.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）可以提高模型在交互平臺上的性能，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透斓厥諗康阶顑?yōu)解。

15.特征重映射可以減少模型在目標(biāo)語言上的調(diào)整，因?yàn)樗梢詭椭Ｐ透玫剡m應(yīng)目標(biāo)語言的特征分布。

二、多選題（共10題）

1.在大模型知識遺忘語義漂移檢測中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高模型的魯棒性？（多選）

A.模型并行策略

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.對抗性攻擊防御

D.特征工程自動化

E.異常檢測

答案：BCE

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（B）可以幫助模型持續(xù)學(xué)習(xí)新知識，增強(qiáng)模型的泛化能力；對抗性攻擊防御（C）可以提高模型對惡意攻擊的抵抗力；異常檢測（E）有助于識別和排除異常數(shù)據(jù)，防止模型受到干擾。模型并行策略（A）和特征工程自動化（D）雖然對模型性能有提升作用，但不是直接提高魯棒性的技術(shù)。

2.以下哪些技術(shù)可以用于提高跨語言遷移的效率？（多選）

A.知識蒸餾

B.特征重映射

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型壓縮

E.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABCD

解析：知識蒸餾（A）可以將大模型的知識遷移到小模型中；特征重映射（B）可以幫助模型適應(yīng)不同語言的特征分布；數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）可以增加模型對不同語言數(shù)據(jù)的適應(yīng)性；模型壓縮（D）可以減小模型大小，加快遷移速度。動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（E）雖然可以適應(yīng)不同任務(wù)，但不是專門用于提高跨語言遷移效率的技術(shù)。

3.在構(gòu)建交互效率平臺時，以下哪些技術(shù)可以提高用戶滿意度？（多選）

A.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.模型量化（INT8/FP16）

D.云邊端協(xié)同部署

E.低代碼平臺應(yīng)用

答案：BCDE

解析：注意力機(jī)制變體（B）可以使得模型更加關(guān)注用戶輸入，提高交互質(zhì)量；模型量化（C）可以減少模型計算量，提高響應(yīng)速度；云邊端協(xié)同部署（D）可以提供更好的服務(wù)質(zhì)量和可擴(kuò)展性；低代碼平臺應(yīng)用（E）可以降低開發(fā)難度，加快平臺構(gòu)建速度。優(yōu)化器對比（A）對交互效率的影響較小。

4.以下哪些技術(shù)可以幫助檢測模型中的偏見？（多選）

A.偏見檢測

B.內(nèi)容安全過濾

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）可以識別模型中的偏見；內(nèi)容安全過濾（B）可以防止偏見內(nèi)容被模型學(xué)習(xí)；算法透明度評估（D）有助于理解模型的決策過程；模型公平性度量（E）可以評估模型對不同群體的公平性。模型魯棒性增強(qiáng)（C）雖然可以提高模型性能，但不是專門用于檢測模型中的偏見的技術(shù)。

5.在實(shí)現(xiàn)跨語言遷移時，以下哪些技術(shù)可以提高模型的泛化能力？（多選）

A.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

B.特征重映射

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

E.模型并行策略

答案：ABC

解析：集成學(xué)習(xí)（A）可以通過組合多個模型來提高泛化能力；特征重映射（B）可以幫助模型適應(yīng)不同語言的特征分布；數(shù)據(jù)融合算法（C）可以結(jié)合來自不同源的數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（D）和模型并行策略（E）雖然對模型性能有提升作用，但不是專門用于提高泛化能力的核心技術(shù)。

6.在大模型訓(xùn)練過程中，以下哪些技術(shù)可以提高訓(xùn)練效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.低精度推理

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.梯度消失問題解決

答案：ACDE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以加速大規(guī)模模型的訓(xùn)練；低精度推理（B）可以減少計算資源消耗；模型量化（C）可以降低模型大小，加快訓(xùn)練速度；結(jié)構(gòu)剪枝（D）可以減少模型參數(shù)，提高訓(xùn)練效率。梯度消失問題解決（E）雖然對模型性能有提升作用，但不是直接提高訓(xùn)練效率的技術(shù)。

7.在跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)中，以下哪些技術(shù)可以幫助提高模型性能？（多選）

A.圖文檢索

B.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

C.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

D.特征重映射

E.模型壓縮

答案：ABCD

解析：圖文檢索（A）可以幫助模型更好地理解文本和圖像之間的關(guān)系；多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（B）可以提高醫(yī)學(xué)影像診斷的準(zhǔn)確性；AIGC內(nèi)容生成（C）可以豐富模型的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；特征重映射（D）可以幫助模型適應(yīng)不同模態(tài)的特征分布。模型壓縮（E）雖然可以減少模型大小，但不是專門用于跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)的核心技術(shù)。

8.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以提高系統(tǒng)性能？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.API調(diào)用規(guī)范

C.主動學(xué)習(xí)策略

D.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

E.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

答案：ABE

解析：容器化部署（A）可以提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和可靠性；API調(diào)用規(guī)范（B）可以確保服務(wù)調(diào)用的一致性和效率；模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化（E）是專門針對高并發(fā)場景的技術(shù)。主動學(xué)習(xí)策略（C）和多標(biāo)簽標(biāo)注流程（D）雖然對模型性能有提升作用，但不是直接用于系統(tǒng)性能優(yōu)化的技術(shù)。

9.在模型線上監(jiān)控中，以下哪些指標(biāo)是重要的？（多選）

A.響應(yīng)時間

B.請求處理量

C.用戶滿意度

D.系統(tǒng)吞吐量

E.模型輸出概率分布

答案：ABCD

解析：響應(yīng)時間（A）、請求處理量（B）、用戶滿意度（C）和系統(tǒng)吞吐量（D）是衡量模型線上監(jiān)控的重要指標(biāo)。模型輸出概率分布（E）雖然可以反映模型的性能，但不是直接用于監(jiān)控的指標(biāo)。

10.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些原則是重要的？（多選）

A.模型魯棒性增強(qiáng)

B.生成內(nèi)容溯源

C.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

D.算法透明度評估

E.模型公平性度量

答案：BCDE

解析：生成內(nèi)容溯源（B）有助于追蹤生成內(nèi)容的來源，確保內(nèi)容的真實(shí)性；監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐（C）確保AI應(yīng)用符合相關(guān)法律法規(guī)；算法透明度評估（D）有助于用戶理解模型的決策過程；模型公平性度量（E）確保模型對不同群體的公平性。模型魯棒性增強(qiáng)（A）雖然對AI應(yīng)用很重要，但不是AI倫理準(zhǔn)則的直接體現(xiàn)。

三、填空題（共15題）

1.在大模型知識遺忘檢測中，用于評估模型遺忘程度的關(guān)鍵指標(biāo)是___________。

答案：遺忘率

2.為了提高跨語言遷移的效率，可以使用___________技術(shù)來減少模型在目標(biāo)語言上的調(diào)整。

答案：特征重映射

3.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，通過___________可以提高系統(tǒng)的吞吐量。

答案：負(fù)載均衡

4.為了防止模型在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到偏見，可以使用___________來檢測模型中的偏見。

答案：偏見檢測

5.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過___________可以幫助模型持續(xù)學(xué)習(xí)新知識。

答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)

6.為了提高模型的推理速度，可以使用___________技術(shù)來實(shí)現(xiàn)低精度推理。

答案：INT8/FP16量化

7.在對抗性攻擊防御中，通過___________可以提高模型對惡意攻擊的抵抗力。

答案：對抗樣本訓(xùn)練

8.在云邊端協(xié)同部署中，___________可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲和計算的分布式處理。

答案：分布式存儲系統(tǒng)

9.在模型量化中，通過___________可以將模型的參數(shù)和激活函數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度表示。

答案：量化

10.在模型并行策略中，___________技術(shù)可以將計算任務(wù)分配到多個設(shè)備上。

答案：數(shù)據(jù)并行

11.在知識蒸餾中，___________技術(shù)可以將大模型的知識遷移到小模型中。

答案：教師-學(xué)生模型

12.在模型魯棒性增強(qiáng)中，通過___________可以幫助模型更好地處理噪聲和異常數(shù)據(jù)。

答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)

13.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，___________可以自動搜索最優(yōu)的模型架構(gòu)。

答案：強(qiáng)化學(xué)習(xí)

14.在AIGC內(nèi)容生成中，___________可以生成文本、圖像和視頻等多種內(nèi)容。

答案：自動生成內(nèi)容（AIGC）

15.在AI倫理準(zhǔn)則中，___________確保模型對不同群體的公平性。

答案：模型公平性度量

四、判斷題（共10題）

1.使用LoRA（Low-RankAdaptation）進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)時，不需要改變原始模型的架構(gòu)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA通過引入低秩矩陣來調(diào)整模型參數(shù)，而不需要改變原始模型的架構(gòu)，因此可以有效地在保持模型不變的情況下進(jìn)行微調(diào)?！秴?shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版第5.2節(jié)提供了詳細(xì)說明。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常用于解決模型過擬合問題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略旨在讓模型持續(xù)學(xué)習(xí)新知識，而不是專門用于解決過擬合問題。過擬合問題通常通過正則化技術(shù)（如L1/L2正則化）來解決?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)：原理與算法》2025版第8章有相關(guān)討論。

3.對抗性攻擊防御中，對抗樣本是通過添加微小擾動到輸入數(shù)據(jù)來誤導(dǎo)模型。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：對抗樣本攻擊是通過在輸入數(shù)據(jù)上添加微小擾動，使得模型輸出錯誤的預(yù)測?！秾箻颖竟襞c防御》2025版第3章提供了對抗樣本的詳細(xì)解釋。

4.模型并行策略可以顯著提高大規(guī)模模型的訓(xùn)練速度，但會增加模型的復(fù)雜性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型并行可以將模型的不同部分分配到不同的計算設(shè)備上，從而加速訓(xùn)練過程。然而，這需要復(fù)雜的調(diào)度和通信策略?！赌Ｐ筒⑿屑夹g(shù)手冊》2025版第7章有相關(guān)討論。

5.低精度推理（如INT8量化）可以顯著降低模型的計算資源需求，但可能會導(dǎo)致精度損失。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：低精度推理通過將模型的參數(shù)和激活函數(shù)轉(zhuǎn)換為較低精度的格式（如INT8），從而減少計算需求。但確實(shí)可能會引入一些精度損失?！赌Ｐ土炕夹g(shù)白皮書》2025版第2.4節(jié)有詳細(xì)討論。

6.云邊端協(xié)同部署可以提高AI服務(wù)的可擴(kuò)展性和響應(yīng)速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：云邊端協(xié)同部署通過將計算任務(wù)分配到云端、邊緣和端側(cè)設(shè)備，可以優(yōu)化資源利用，提高服務(wù)的可擴(kuò)展性和響應(yīng)速度。《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版第4章提供了詳細(xì)說明。

7.知識蒸餾可以有效地將大模型的知識遷移到小模型中，而不會顯著增加小模型的復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識蒸餾技術(shù)通過將大模型的輸出作為教師模型，小模型的輸出作為學(xué)生模型，從而傳遞知識。這種方法可以使小模型保持較低的復(fù)雜度?！吨R蒸餾技術(shù)手冊》2025版第6章有詳細(xì)討論。

8.模型量化（INT8/FP16）是一種常見的模型壓縮技術(shù)，它可以通過減少模型參數(shù)的位數(shù)來降低模型大小。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型量化通過將模型參數(shù)和激活函數(shù)的精度降低到較低的位數(shù)（如INT8或FP16），從而減少模型的大小和計算需求。《模型量化技術(shù)白皮書》2025版第2.3節(jié)有詳細(xì)討論。

9.結(jié)構(gòu)剪枝通過移除模型中的某些連接或神經(jīng)元來減少模型復(fù)雜度，但不會影響模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝在移除模型連接或神經(jīng)元時可能會影響模型的性能，因?yàn)樗赡軙茐哪Ｐ椭械年P(guān)鍵特征表示?！督Y(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)手冊》2025版第5章有相關(guān)討論。

10.在多標(biāo)簽標(biāo)注流程中，每個樣本可能被賦予多個標(biāo)簽，這與單標(biāo)簽標(biāo)注不同，后者每個樣本只能有一個標(biāo)簽。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：多標(biāo)簽標(biāo)注允許一個樣本同時具有多個標(biāo)簽，這與單標(biāo)簽標(biāo)注不同，后者通常要求每個樣本只有一個標(biāo)簽?！抖鄻?biāo)簽學(xué)習(xí)與標(biāo)注》2025版第7章提供了詳細(xì)討論。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融科技公司計劃部署一個用于風(fēng)險預(yù)測的大模型，該模型基于用戶的歷史交易數(shù)據(jù)和行為特征。由于模型規(guī)模龐大，需要采用多種技術(shù)來保證模型的高效訓(xùn)練和推理。

問題：針對以下要求，設(shè)計一個解決方案，并簡要說明實(shí)施步驟：

-模型參數(shù)量達(dá)到100億，需要采用分布式訓(xùn)練框架；

-模型在推理時要求延遲低于200ms；

-模型在訓(xùn)練過程中需要實(shí)時監(jiān)控和調(diào)整超參數(shù)；

-模型需要支持低精度推理，以降低資源消耗。

問題定位：

1.大規(guī)模模型需要分布式訓(xùn)練框架以支持高效訓(xùn)練；

2.推理延遲要求低，需要采用推理加速技術(shù)；

3.實(shí)時監(jiān)控和調(diào)整超參數(shù)，需要超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)；

4.低精度推理以降低資源消耗。

解決方案設(shè)計：

1.分布式訓(xùn)練框架：

-實(shí)施步驟：采用如PyTorchDistributed或TensorFlowDistribute的分布式訓(xùn)練框架，將模型參數(shù)分布到多個GPU上并行訓(xùn)練。

2.推理加速技術(shù)：

-實(shí)施步驟：采用INT8量化或模型剪枝技術(shù)減少模型參數(shù)數(shù)量，并使用如TensorRT這樣的推理引擎進(jìn)行模型加速。

3.超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)：

-實(shí)施步驟：采用如Hyperband這樣的超參數(shù)優(yōu)化算法，結(jié)合自動機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）工具，自動搜索最優(yōu)的超參數(shù)配置。

4.低精度推理：

-實(shí)施步驟：將模型參數(shù)和激活函數(shù)轉(zhuǎn)換為INT8格式，并使用低精度推理引擎。

實(shí)施步驟：

-步驟1：使用分布式訓(xùn)練框架對模型進(jìn)行訓(xùn)練；

-步驟2：對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行量化