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2025年数字化技术继续教育公需课题库(含参考答案)

一、人工智能与大模型技术

1.单选题：当前主流大语言模型（如GPT-4）训练中，提升模型多模态理解能力的关键技术是？

A.增加训练数据量

B.引入视觉-语言对齐预训练

C.优化注意力机制

D.提升算力规模

参考答案：B。多模态理解需实现不同模态数据（如图像、文本、语音）的语义对齐，视觉-语言对齐预训练通过跨模态对比学习或联合编码实现这一目标，是核心技术。

2.多选题：生成式AI（AIGC）在内容创作领域的典型应用包括？

A.智能文案生成

B.代码自动补全

C.医疗影像分析

D.3D模型自动生成

参考答案：ABD。AIGC侧重内容生成，医疗影像分析属于判别式AI的诊断应用，不属于创作范畴。

3.判断题：AI伦理中的“可解释性”要求模型输出结果必须通过人类可理解的逻辑链回溯，因此深度学习模型因“黑箱”特性无法满足可解释性要求。（）

参考答案：错误。可解释性技术（如注意力可视化、局部代理模型）可部分实现深度学习模型的决策过程解释，并非完全无法满足。

4.简答题：简述大模型“涌现能力”的定义及其对AI应用的影响。

参考答案：涌现能力指大模型在参数规模或数据量超过某一阈值后，突然获得的训练目标未显式设计的能力（如逻辑推理、跨语言翻译）。其影响包括：（1）拓展模型应用边界，支持更复杂任务；（2）增加模型行为的不可预测性，需加强测试验证；（3）推动“大模型+小任务微调”成为主流开发模式，降低垂直领域应用门槛。

二、大数据与数据要素

5.单选题：数据要素市场化配置中，“数据可用不可见”的实现依赖以下哪项技术？

A.数据脱敏

B.隐私计算

C.数据清洗

D.数据湖架构

参考答案：B。隐私计算（如联邦学习、安全多方计算）通过加密或分布式计算，在不共享原始数据的前提下实现数据价值挖掘，是“可用不可见”的核心技术。

6.多选题：实时数据处理系统（如Flink）的关键性能指标包括？

A.延迟（Latency）

B.吞吐量（Throughput）

C.准确性（Accuracy）

D.容错能力（FaultTolerance）

参考答案：ABCD。实时处理需同时满足低延迟（毫秒级响应）、高吞吐量（百万级/秒数据处理）、结果准确（无数据丢失或重复）及故障恢复能力（如检查点机制）。

7.判断题：数据湖（DataLake）与数据仓库（DataWarehouse）的主要区别在于数据湖存储结构化数据，数据仓库存储非结构化数据。（）

参考答案：错误。数据湖支持全类型数据（结构化、半结构化、非结构化）存储，数据仓库主要存储结构化数据；数据湖侧重原始数据存储，数据仓库侧重清洗后的数据建模分析。

8.简答题：简述“数据治理”的核心目标及主要内容。

参考答案：核心目标：保障数据质量、安全合规、价值最大化。主要内容包括：（1）数据标准（定义数据格式、命名规则）；（2）数据质量（完整性、准确性、一致性管理）；（3）数据安全（访问控制、加密、隐私保护）；（4）元数据管理（记录数据来源、血缘关系）；（5）数据生命周期管理（存储、归档、销毁）。

三、云计算与云原生技术

9.单选题：边缘计算与中心云协同的典型场景是？

A.海量历史数据批量分析

B.实时视频流智能识别

C.企业级ERP系统部署

D.科学计算大规模仿真

参考答案：B。边缘计算通过近源部署降低网络延迟，适用于实时性要求高的场景（如视频分析需毫秒级响应）；历史数据批量分析、ERP、大规模仿真更依赖中心云的算力集中优势。

10.多选题：云原生（CloudNative）技术栈包括以下哪些组件？

A.Kubernetes（K8s）

B.Docker

C.Serverless

D.关系型数据库

参考答案：ABC。云原生以容器化（Docker）、微服务、自动化编排（K8s）、Serverless为核心，传统关系型数据库需适配云原生架构（如分布式数据库）。

11.判断题：Serverless架构下，开发者无需管理服务器，但仍需关注代码的资源分配与扩容策略。（）

参考答案：错误。Serverless（无服务器计算）由云服务商完全管理底层资源，开发者仅需编写业务代码，扩容、容错等由平台自动处理。

12.简答题：对比传统IT架构与云原生架构的差异，举例说明云原生的优势。

参考答案：差异：（1）部署方式：传统架构依赖物理机/虚拟机，云原生基于容器化；（2）弹性能力：传统架构扩容需手动操作，云原生通过K8s自动扩缩容；