【解答】AI時代台灣產業的機會與挑戰

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若要快速出海,哪個策略更符合「借力?使力」?
只做在地語言化不改產品
結合台灣供應鏈與國際據點,鏈結品牌與通路
只靠單一通路
僅做學術展示不商轉
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針對 AI 同事的落地成效,哪個衡量方式更聚焦?
流程週期與品質變化
粉絲按讚總數
官網瀏覽字數
本課程投影片頁數
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企業採用內部模型時,哪個治理重點更到位?
僅簽保密條款即可
資料治理、權限管理與評測流程
完全交給供應商決定
僅憑口頭規範
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「邊緣變核心」的產業方向,哪個選擇更合理?
只擴容資料中心不碰終端
僅提供雲 API 不管裝置
強化軟硬整合,佈局 AI Phone/PC 與機器人
避開終端市場以降低風險
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導入任務型 AI 代理時,最需要先面對的現實問題是?
不需治理即可上線
不需連資料庫即可運作
成本與資料整合都很輕鬆
運算成本與跨系統整合的複雜度
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在跨境協作中降低語言障礙,哪個作法更契合本課程?
統一改用英文文件
只靠人工逐字翻譯
導入多語對話與即時翻譯並嵌入流程
停止視訊會議改用郵件往返
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在 AI 輔助開發情境下,工程師角色的合理轉變是?
改為只寫規格不看程式
專注做硬體驅動不涉應用
完全讓模型自動上線
從大量手寫轉為審閱、整合與測試模型輸出
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關於通用 AI 的能力構成,哪個組合更完整?
翻譯、裁剪、壓縮
搜尋、排序、緩存
渲染、編碼、測試
對話、推理、代理、創作、管理
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關於學習與算力的演進,哪個觀點更貼近本課程?
資料量永遠比其他都重要
僅靠人類語料即可推進
回到傳統規則即可解推理
強調經驗與推演,並重視推論期的算力
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企業選擇自建任務模型時,哪個理由最合理?
只為品牌話題
可管控資料與成本,並順利與內部系統整合
避免任何系統整合
必須服從雲端強制要求
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關於 Edge AI 的敘述,哪一項最貼近本課程精神?
僅能在雲端執行
只處理語言不涉實體
邊緣投資逐年下降
小模型落地終端,延遲與隱私更可控
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關於「內嵌式 AI 」的趨勢,下列哪個產品策略更到位?
僅提供外掛不改流程
把 AI 能力融入核心功能與體驗
只在說明文件提到 AI
以單一聊天視窗取代所有功能
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在「TW+n」的海外生產與遠距管理情境中,較可行的技術對策是?
結合即時翻譯、資料收集與合成,支援跨文化協作
僅靠人工口譯與紙本
僅用單一 ERP 取代所有流程
只強化機台不強化人機協作
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在新模型趨勢下,技術焦點的合理轉移是?
由訓練側逐步轉向推論側
全面回到規則庫
只做影像生成
只做資料標註
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評估即時對話導購的成效,哪個指標最能直接反映商業影響?
轉換率
粉絲數
回覆字數
平均等待秒數
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導入「AI 同事」要真正產生效果,哪個做法最貼近本課程方向?
維持既有流程避免干擾
先買硬體之後再看
調整流程並把 AI 服務嵌入日常工作|
全部外包以降低內部負擔
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企業培養未來人才時,本課程強調的「軟實力」組合最接近哪個選項?
雲架構與網路協定
提問表達、同理與思辨、跨域協作
GPU 調校與模板技巧
影像渲染與剪輯
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談到 Vertical AI,哪個敘述更符合本課程?
等同基礎模型,不需情境化
僅做展示不進流程
結合領域模型與企業工作流產生實際價值
只做單步推理不接系統
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面對「知用落差」,管理上較實際的作法是?
員工 AI 賦能並從小場景試點
全部預算押在單一模型
完全觀望不投入
只做品牌公關不落地
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學生使用 AI 家教複習課程,哪組功能更能提升學習效果?
單純全文翻譯
隨機題庫不記錄
只讀逐字稿不問答
摘要與問答、個人化練習與追蹤
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