2025年大模型激活函數(shù)優(yōu)化模擬卷答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以有效地減少梯度消失問(wèn)題？

A.使用ReLU激活函數(shù)

B.使用LeakyReLU激活函數(shù)

C.使用Sigmoid激活函數(shù)

D.使用Tanh激活函數(shù)

2.以下哪種技術(shù)可以提高大模型的訓(xùn)練效率？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

3.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以增強(qiáng)模型的泛化能力？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

4.以下哪種技術(shù)可以減少大模型的計(jì)算資源消耗？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.結(jié)構(gòu)剪枝

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

5.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度？

A.優(yōu)化器對(duì)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(wèn)題解決

6.以下哪種技術(shù)可以增強(qiáng)大模型的魯棒性？

A.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

7.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以減少模型參數(shù)數(shù)量？

A.Transformer變體（BERT/GPT）

B.MoE模型

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

8.以下哪種技術(shù)可以提高大模型的性能？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

9.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以生成高質(zhì)量的內(nèi)容？

A.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

B.AGI技術(shù)路線

C.元宇宙AI交互

D.腦機(jī)接口算法

10.以下哪種技術(shù)可以提高GPU集群的性能？

A.GPU集群性能優(yōu)化

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

11.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以提高模型的公平性？

A.CI/CD流程

B.容器化部署（Docker/K8s）

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

12.以下哪種技術(shù)可以優(yōu)化標(biāo)注數(shù)據(jù)？

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

13.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以保護(hù)用戶隱私？

A.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

B.質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

14.以下哪種技術(shù)可以提高醫(yī)療影像輔助診斷的準(zhǔn)確性？

A.醫(yī)療影像輔助診斷

B.金融風(fēng)控模型

C.個(gè)性化教育推薦

D.智能投顧算法

15.在大模型激活函數(shù)優(yōu)化中，以下哪種方法可以提高模型的魯棒性？

A.AI+物聯(lián)網(wǎng)

B.數(shù)字孿生建模

C.供應(yīng)鏈優(yōu)化

D.工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)

答案：

1.B

2.A

3.D

4.C

5.B

6.A

7.B

8.A

9.A

10.A

11.D

12.A

13.C

14.A

15.B

解析：

1.B.使用LeakyReLU激活函數(shù)可以有效地減少梯度消失問(wèn)題，因?yàn)樗试S負(fù)梯度通過(guò)，從而防止梯度消失。

2.A.分布式訓(xùn)練框架可以將模型訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，從而提高訓(xùn)練效率。

3.D.知識(shí)蒸餾可以將大模型的輸出傳遞給小模型，從而增強(qiáng)小模型的泛化能力。

4.C.模型量化（INT8/FP16）可以減少模型的計(jì)算資源消耗，因?yàn)樗鼘⒏↑c(diǎn)數(shù)參數(shù)映射到低精度整數(shù)。

5.B.注意力機(jī)制變體可以提高模型的推理速度，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)關(guān)注輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息。

6.A.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）可以增強(qiáng)大模型的魯棒性，因?yàn)樗ㄟ^(guò)結(jié)合多個(gè)模型來(lái)提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

7.B.MoE模型可以減少模型參數(shù)數(shù)量，因?yàn)樗褂枚鄠€(gè)專家模型來(lái)處理不同的輸入。

8.A.數(shù)據(jù)融合算法可以提高大模型的性能，因?yàn)樗梢詫?lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)合并起來(lái)，從而獲得更全面的信息。

9.A.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）可以生成高質(zhì)量的內(nèi)容，因?yàn)樗梢愿鶕?jù)用戶的輸入生成新的內(nèi)容。

10.A.GPU集群性能優(yōu)化可以提高GPU集群的性能，因?yàn)樗梢詢?yōu)化GPU的計(jì)算和內(nèi)存使用。

11.D.API調(diào)用規(guī)范可以提高模型的公平性，因?yàn)樗梢源_保所有用戶都按照相同的規(guī)則進(jìn)行API調(diào)用。

12.A.自動(dòng)化標(biāo)注工具可以優(yōu)化標(biāo)注數(shù)據(jù)，因?yàn)樗梢宰詣?dòng)識(shí)別和糾正錯(cuò)誤。

13.C.隱私保護(hù)技術(shù)可以保護(hù)用戶隱私，因?yàn)樗梢源_保用戶數(shù)據(jù)的安全性。

14.A.醫(yī)療影像輔助診斷可以提高醫(yī)療影像輔助診斷的準(zhǔn)確性，因?yàn)樗梢詭椭t(yī)生識(shí)別和診斷疾病。

15.B.數(shù)字孿生建?？梢蕴岣吣Ｐ偷聂敯粜裕?yàn)樗梢詣?chuàng)建一個(gè)虛擬的模型來(lái)模擬現(xiàn)實(shí)世界中的系統(tǒng)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提高大模型的推理效率？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行策略

D.分布式訓(xùn)練框架

E.低精度推理

2.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些方法可以幫助提高模型的魯棒性？（多選）

A.梯度正則化

B.迭代對(duì)抗訓(xùn)練

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型結(jié)構(gòu)調(diào)整

E.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

3.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化大模型的激活函數(shù)？（多選）

A.LeakyReLU

B.Swish

C.ELU

D.ELUx

E.Sigmoid

4.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法可以促進(jìn)模型的長(zhǎng)期學(xué)習(xí)？（多選）

A.多任務(wù)學(xué)習(xí)

B.偽標(biāo)簽技術(shù)

C.模型融合

D.持續(xù)學(xué)習(xí)

E.遷移學(xué)習(xí)

5.以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.知識(shí)蒸餾

D.集成學(xué)習(xí)

E.模型壓縮

6.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理？（多選）

A.邊緣計(jì)算

B.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

C.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

D.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

E.CI/CD流程

7.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型的訓(xùn)練過(guò)程？（多選）

A.優(yōu)化器對(duì)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(wèn)題解決

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

8.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些方法可以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)？（多選）

A.加密技術(shù)

B.同態(tài)加密

C.差分隱私

D.異常檢測(cè)

E.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

9.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化大模型的評(píng)估指標(biāo)？（多選）

A.困惑度

B.準(zhǔn)確率

C.精確率

D.召回率

E.F1分?jǐn)?shù)

10.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于生成高質(zhì)量的文本？（多選）

A.語(yǔ)言模型

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

C.轉(zhuǎn)換器模型

D.文本摘要

E.多模態(tài)內(nèi)容生成

答案：

1.ABCE

2.ABCD

3.ABCD

4.ABCD

5.ABCDE

6.ABC

7.ABCDE

8.ABC

9.ABCDE

10.ABCDE

解析：

1.模型量化（INT8/FP16）可以減少模型推理時(shí)的計(jì)算量，知識(shí)蒸餾可以將知識(shí)從大模型遷移到小模型，模型并行策略可以提高并行處理能力，分布式訓(xùn)練框架可以加速訓(xùn)練過(guò)程，低精度推理可以降低精度損失。

2.梯度正則化可以防止過(guò)擬合，迭代對(duì)抗訓(xùn)練可以提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性，數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加訓(xùn)練樣本的多樣性，模型結(jié)構(gòu)調(diào)整可以改變模型的結(jié)構(gòu)以增強(qiáng)魯棒性，倫理安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可以確保模型的使用符合倫理和安全標(biāo)準(zhǔn)。

3.LeakyReLU、Swish、ELU和ELUx都是改進(jìn)的激活函數(shù)，它們可以緩解梯度消失問(wèn)題，提高模型的性能。Sigmoid雖然簡(jiǎn)單，但容易導(dǎo)致梯度消失。

4.多任務(wù)學(xué)習(xí)可以讓模型同時(shí)學(xué)習(xí)多個(gè)任務(wù)，偽標(biāo)簽技術(shù)可以增加訓(xùn)練樣本，模型融合可以將多個(gè)模型的結(jié)果結(jié)合起來(lái)，持續(xù)學(xué)習(xí)可以讓模型不斷適應(yīng)新數(shù)據(jù)，遷移學(xué)習(xí)可以讓模型利用已有的知識(shí)。

5.特征工程自動(dòng)化可以自動(dòng)選擇和組合特征，數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加訓(xùn)練樣本的多樣性，知識(shí)蒸餾可以將知識(shí)從大模型遷移到小模型，集成學(xué)習(xí)可以通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型來(lái)提高性能，模型壓縮可以減少模型的參數(shù)數(shù)量。

6.邊緣計(jì)算可以在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的地方進(jìn)行計(jì)算，分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可以存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)，AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度可以優(yōu)化訓(xùn)練資源的使用，低代碼平臺(tái)應(yīng)用可以快速開發(fā)應(yīng)用，CI/CD流程可以自動(dòng)化代碼部署。

7.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）可以調(diào)整學(xué)習(xí)率，注意力機(jī)制變體可以提高模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的關(guān)注，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，梯度消失問(wèn)題解決可以防止梯度消失，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

8.加密技術(shù)可以保護(hù)數(shù)據(jù)不被未授權(quán)訪問(wèn)，同態(tài)加密可以在加密狀態(tài)下進(jìn)行計(jì)算，差分隱私可以保護(hù)個(gè)人隱私，異常檢測(cè)可以檢測(cè)數(shù)據(jù)中的異常，主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以讓模型學(xué)習(xí)最有價(jià)值的樣本。

9.困惑度和準(zhǔn)確率是常用的評(píng)估指標(biāo)，精確率和召回率可以更全面地評(píng)估分類模型，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是精確率和召回率的調(diào)和平均值。

10.語(yǔ)言模型可以生成連貫的文本，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以生成新的文本，轉(zhuǎn)換器模型可以將一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換為另一種語(yǔ)言，文本摘要可以提取文本的關(guān)鍵信息，多模態(tài)內(nèi)容生成可以生成包含多種模態(tài)的內(nèi)容。

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)（LoRA/QLoRA）中，LoRA使用___________來(lái)微調(diào)模型參數(shù)。

答案：低秩分解

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)___________來(lái)增強(qiáng)模型的長(zhǎng)期學(xué)習(xí)。

答案：多任務(wù)學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，使用___________技術(shù)來(lái)生成對(duì)抗樣本。

答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

5.推理加速技術(shù)中，模型量化（INT8/FP16）通過(guò)___________降低模型計(jì)算復(fù)雜度。

答案：降低精度

6.模型并行策略中，通過(guò)___________來(lái)提高并行處理能力。

答案：數(shù)據(jù)并行和模型并行

7.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算主要在___________層進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

答案：邊緣層

8.知識(shí)蒸餾中，使用___________來(lái)指導(dǎo)小模型學(xué)習(xí)大模型的知識(shí)。

答案：軟標(biāo)簽

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過(guò)___________來(lái)減少模型參數(shù)數(shù)量。

答案：剪除不重要的神經(jīng)元或連接

10.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度（Perplexity）通常用于衡量模型的___________。

答案：預(yù)測(cè)質(zhì)量

11.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，偏見(jiàn)檢測(cè)旨在識(shí)別和減少模型中的___________。

答案：偏見(jiàn)

12.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）中，SGD是一種___________優(yōu)化器，而Adam結(jié)合了動(dòng)量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率。

答案：隨機(jī)梯度下降

13.注意力機(jī)制變體中，Transformer模型引入了___________機(jī)制來(lái)捕捉輸入序列中的依賴關(guān)系。

答案：自注意力

14.梯度消失問(wèn)題解決中，ReLU激活函數(shù)通過(guò)引入___________來(lái)減少梯度消失問(wèn)題。

答案：非線性

15.集成學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林和XGBoost都是基于___________的集成學(xué)習(xí)算法。

答案：決策樹

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(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》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量不是線性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信開銷的增長(zhǎng)速度會(huì)逐漸減緩。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，LoRA和QLoRA都是通過(guò)正則化來(lái)微調(diào)模型參數(shù)的。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《LoRA/QLoRA技術(shù)詳解》2025版2.1節(jié)，LoRA通過(guò)低秩分解來(lái)微調(diào)模型參數(shù)，而QLoRA通過(guò)量化參數(shù)來(lái)微調(diào)模型參數(shù)，都不是通過(guò)正則化實(shí)現(xiàn)的。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)增加預(yù)訓(xùn)練階段的任務(wù)數(shù)量可以提高模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.2節(jié)，增加預(yù)訓(xùn)練階段的任務(wù)數(shù)量可以增加模型的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，從而提高模型的泛化能力。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，梯度正則化可以有效地防止模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性下降。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版5.3節(jié)，梯度正則化可以限制模型學(xué)習(xí)到的梯度，從而提高模型對(duì)對(duì)抗樣本的魯棒性。

5.推理加速技術(shù)中，模型量化（INT8/FP16）可以提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的精度。

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3.4節(jié)，模型量化可能會(huì)引入精度損失，特別是在INT8量化時(shí)，精度損失更為明顯。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以顯著降低網(wǎng)絡(luò)延遲，提高實(shí)時(shí)性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《邊緣計(jì)算技術(shù)白皮書》2025版4.2節(jié)，邊緣計(jì)算將計(jì)算任務(wù)移至網(wǎng)絡(luò)邊緣，可以減少數(shù)據(jù)傳輸距離，從而降低網(wǎng)絡(luò)延遲，提高實(shí)時(shí)性。

7.知識(shí)蒸餾中，軟標(biāo)簽的使用可以顯著提高小模型的性能。

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4.1節(jié)，軟標(biāo)簽提供了大模型的隱式知識(shí)，有助于小模型學(xué)習(xí)到更高級(jí)的特征表示，從而提高性能。

8.結(jié)構(gòu)剪枝中，剪除更多的連接可以提高模型的壓縮率。

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5.2節(jié)，剪除過(guò)多的連接可能會(huì)導(dǎo)致模型性能下降，因?yàn)榭赡軙?huì)剪除對(duì)模型性能貢獻(xiàn)大的連接。

9.評(píng)估指標(biāo)體系中，困惑度（Perplexity）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3.1節(jié)，困惑度是衡量模型預(yù)測(cè)質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)，但不是唯一的指標(biāo)，其他指標(biāo)如準(zhǔn)確率、精確率、召回率等也很重要。

10.模型魯棒性增強(qiáng)中，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以應(yīng)對(duì)不同的輸入。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究》2025版6.3節(jié)，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn)自適應(yīng)地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而提高模型的魯棒性。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線教育平臺(tái)計(jì)劃使用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)，系統(tǒng)需要處理大量學(xué)生數(shù)據(jù)，并對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)更新。平臺(tái)已部署一個(gè)基于Transformer的大型推薦模型，但發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練過(guò)程中存在梯度消失問(wèn)題，且推理速度較慢。

問(wèn)題：針對(duì)上述問(wèn)題，提出改進(jìn)方案，并說(shuō)明如何平衡模型性能和資源消耗。

問(wèn)題定位：

1.梯度消失問(wèn)題導(dǎo)致模型訓(xùn)練不穩(wěn)定。

2.推理速度慢，影響用戶體驗(yàn)。

改進(jìn)方案：

1.使用ReLU激活函數(shù)替換原有的Sigmoid激活函數(shù)，以緩解梯度消失問(wèn)題。

2.應(yīng)用模型并行策略，將模型拆分為多個(gè)部分并行處理，提高推理速度。

3.對(duì)模型進(jìn)行知識(shí)蒸餾，使用小模型學(xué)習(xí)大模型的知識(shí)，減少模型參數(shù)，同時(shí)保持較高的精度。

實(shí)施步驟：

1.替換激活函數(shù)：將模型中的Sigmoid激活函數(shù)替換為ReLU激活函數(shù)。

2.模型并行：根據(jù)硬件資源，將模型拆分為多個(gè)并行部分，并在不同的設(shè)備上同時(shí)進(jìn)行推理。

3.知識(shí)蒸餾：訓(xùn)練一個(gè)小模型，通過(guò)知識(shí)蒸餾技術(shù)學(xué)習(xí)大模型的知識(shí)，然后使用小模型進(jìn)行推理。

平衡模型性能和資源消耗：

-激活函數(shù)替換和知識(shí)蒸餾可以減少模型參數(shù)，從而降低計(jì)算資源消耗，同時(shí)保持較高的精度。

-模型并行可以顯著提高推理速度，但需要更多