【解答】建構AI決策驅動的數據中心與自動化流程

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問	GenAI 的實踐路徑中，最後一步是？
	分析資料
	提供洞察
	做出決策
✓	執行流程
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問	在流程自動化中，AI Agent 為什麼需要快速存取不同資料來源？
✓	因為每個子任務依賴不同資料
	因為資料越大越好
	因為需要外部硬體
	因為沒有規則模型
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問	AI PODs 的特點是？
✓	可快速部署的 AI 基礎架構堆疊
	僅單一模型
	不支援第三方
	只能雲端用
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問	多代理系統設計模式的特色是？
	單一任務執行
✓	多個代理協作
	僅限查詢
	僅能分類
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問	在 AI 架構中，GPU 的角色是？
✓	AI 核心運算引擎
	資料倉庫
	網路交換機
	硬碟
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問	AI 的「推論 (Inference)」主要是？
	收集數據
✓	使用模型進行預測
	設定網路
	建立倉庫
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問	在 HR 場景中，watsonx 可以自動幫員工做什麼？
	薪水結算
	安排休假
✓	生成績效評語草案
	醫療診斷
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問	命名實體識別主要用來？
	自動生成文章
	建立決策表
✓	從文本中抓取重要資訊
	做報表設計
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問	在 Cisco 架構中，哪一層負責 Lossless 網路？
	Storage Layer
	Compute Layer
	Application Layer
✓	Network Layer
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問	設置業務規則的主要目的在於？
	取代所有演算法
✓	提升決策效率與一致性
	減少數據來源
	自動翻譯
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問	Ethernet 相對於 InfiniBand 的優勢是？
	延遲更低
	成本更高
✓	技能普及、成本低
	封閉生態
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問	「AI 價值的最後一哩路」指的是什麼？
	提供統計圖表
	訓練更大模型
	建立數據倉庫
✓	從建議到實際執行
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問	AI 要能快速執行，最重要的是什麼？
	模型壓縮
✓	高效可靠的資料儲存
	網路速度
	硬體品牌
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問	預建技能庫的特色是？
	只能客服使用
	一定要額外訓練
✓	涵蓋多種業務領域
	需要寫程式
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問	NVLink 的功能是？
	儲存更多資料
✓	提供 GPU 之間高速傳輸
	增強模型解釋
	節省電力
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問	AI 的「訓練 (Training)」主要是？
✓	建立模型
	做預測
	簡化流程
	儲存資料
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問	Cisco Agile Services Networking 的目標之一是？
	增加延遲
✓	簡化網路架構
	減少彈性
	降低可靠性
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問	watsonx 七大能力中，哪一項能幫助分類客戶投訴？
✓	分類
	摘要
	程式碼生成
	命名實體識別
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問	在 AI Spectrum 中，「Build the Model」需要？
	少量 CPU
	一般網路
✓	大規模 GPU Cluster
	無限雲端儲存
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問	根據 Cisco，推論在未來的角色是？
	無法使用
	占比減少
	僅限研究用途
✓	成為主要的應用場景

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