rodiyer.idv.tw 拉里拉雜
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| 問 | 讓實體代理能感知、理解並執行任務，較符合本課程的整體構想是？ |
| 單一語言模型處理所有感測 | |
| 僅做視覺分類不下指令 | |
| ✓ | 多模態學習結合空間智能與大語言模型 |
| 完全改為人工遙控 | |
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| 問 | 生成式 AI 落地時，較符合本課程精神的總體原則是？ |
| 只追求更大的參數模型 | |
| 僅以成本最低為唯一準則 | |
| ✓ | 資料、場景、成本與治理並重 |
| 回到傳統規則庫取代模型 | |
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| 問 | 挑選優先導入的應用版圖，哪一組較符合本課程的分類？ |
| ✓ | 製造自動化、企業自動化、知識管理、服務自動化 |
| 僅資料視覺化與匯出 | |
| 單一客服問答模組 | |
| 純內部公告系統 | |
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| 問 | 為提升答案可讀性與格式一致，推理型 RL 的實務搭配為？ |
| 只把回覆寫得更長 | |
| ✓ | 以小規模 SFT 冷啟動並規範輸出結構 |
| 僅調整溫度與 topp | |
| 反覆重試直到滿意 | |
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| 問 | 衡量成效時，哪一組指標更聚焦於落地品質？ |
| ✓ | 流程週期、正確性、追溯性與覆蓋率 |
| 粉絲按讚與瀏覽字數 | |
| 頁面美觀與點擊動畫 | |
| 投影片張數與會議時長 | |
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| 問 | 讓教學助理回答專題知識並能追溯來源，較合理的架構是？ |
| 把所有文件一次丟進模型 | |
| 只用全文關鍵字搜尋 | |
| ✓ | RAG 串接知識庫、語意檢索與向量儲存 |
| 單憑記憶生成不存證 | |
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| 問 | 醫放報告自動生成要兼顧準確與一致，較適切的設計是？ |
| 僅用影像分類器產生結論 | |
| 只靠模板替換名詞 | |
| 僅由人工複核不引入模型 | |
| ✓ | 影像與文字雙編碼、診斷導向提示與自適性學習 |
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| 問 | 希望降低訓練記憶體與時間但維持可接受誤差，較合理的選擇是？ |
| 全面改為整數量化 | |
| 固定單精度不變 | |
| 只用半精度且不調整 | |
| ✓ | 採用混合精度（如 FP8）以降低成本 |
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| 問 | 在邊緣與雲端之間協同推論並標準化部署，較貼近本課程的生態是？ |
| ✓ | KubeEdge 與 ONNX/標準化推論框架的搭配 |
| 僅依賴單一雲端 API | |
| 以 NAS 與腳本手工維運 | |
| 自製格式不對齊任何標準 | |
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| 問 | 跨文件推理與關聯查找時，哪種 RAG 型態更契合？ |
| 單層向量索引即可 | |
| ✓ | 圖結構或模組化 RAG 支援關聯推理 |
| 只做關鍵詞比對 | |
| 隨機取樣段落 | |
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| 問 | 舊語言程式轉換（如 VB→C#）要提升可靠度，哪項方法較貼近本課程？ |
| ✓ | 訓練與推論皆引入檢索與對齊流程 |
| 單次微調後直接套用 | |
| 僅在推論時做關鍵字比對 | |
| 完全改由人工改寫 | |
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| 問 | 降低偏誤並提升可解釋性，本課程主張的改進路徑是？ |
| ✓ | 遞迴式批判與改進代理，搭配測試與稽核 |
| 只在結果頁加免責聲明 | |
| 完全以人工主觀裁決 | |
| 移除所有敏感欄位即可 | |
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| 問 | 為加速場景導入，本課程主張的研發組織做法是？ |
| 單一功能部門封閉開發 | |
| ✓ | 資訊、製造、生醫與法遵等跨域協作 |
| 全部外包給單一顧問 | |
| 先上線再補治理與法遵 | |
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| 問 | 將 AI 做出企業價值的方向，何者更貼近本課程？ |
| 僅提供通用聊天視窗 | |
| 完全依賴外部黑箱服務 | |
| 只做一次性展示不進流程 | |
| ✓ | 聚焦垂直資料與在地語言，結合決策與平台 |
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| 問 | 在處理幻覺與責任問題時，導入初期應優先建立什麼？ |
| 完全關閉日誌以避免外流 | |
| 只做視覺強化不管內容 | |
| 先擴大模型規模再說 | |
| ✓ | 檢索增強、可追溯與權限控管機制 |
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| 問 | 工廠要把裝置資料與 AI 任務串接，較合適的通訊與任務治理是？ |
| 定時人工抄寫回報 | |
| ✓ | 採用 OPC UA/UALink 並以容器化任務協調 |
| 只做看板不回饋控制 | |
| 以電子郵件傳遞結果 | |
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| 問 | 導入路線要兼顧風險與成效，較務實的步驟是？ |
| 先全域上線再補治理 | |
| 只做短期展示忽略維運 | |
| ✓ | 先定義資料與權限與可觀測，再小範圍試點與擴散 |
| 單靠外包商全權決定策略 | |
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| 問 | 若外部生成平台風格差異過大且難以控管，本課程建議的品質策略是？ |
| 直接接受差異以追求多樣 | |
| ✓ | 建立自家模型與資料流程以維持一致性 |
| 僅靠濾鏡與手修 | |
| 全面回到人工製作 | |
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| 問 | 在資源受限下提升效率，較符合本課程的技術策略是？ |
| 一律使用高精度並縮短上下文 | |
| 單一密集模型處理所有任務 | |
| ✓ | 注意力壓縮、稀疏專家與並行解碼等優化 |
| 單純增加伺服器數量 | |
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| 問 | 在資料主權與繁中需求明確時，較合適的技術選擇是？ |
| 僅使用封閉跨國模型且不留痕 | |
| 全面遷移到公有雲單一供應商 | |
| 以關鍵字規則引擎替代所有模型 | |
| ✓ | 地端部署或在地可商用模型並調整語料 |
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