课后习题:AI 发展史与运行原理初探

课堂习题

【M1-01】整理 AI 发展路线

  • 知识点:M1 AI 发展七阶段
  • 题型:多选题
  • 难度:中

题干:【M1-01】下列哪些阶段属于AI发展的七阶段主线?
A. 规则系统 B. 专家系统 C. 机器学习 D. 区块链

答案与解析

答案:ABC
解析:AI发展七阶段包括规则系统、专家系统、机器学习、神经网络、深度学习、Transformer和大模型;区块链不是这条主线。

【M1-02】定位 Transformer

  • 知识点:M1 AI 发展七阶段
  • 题型:单选题
  • 难度:中

题干:【M1-02】Transformer 最关键的变化是让模型能够同时关注一段内容中的重要部分。它位于 AI 发展七阶段中的哪一环?
A. 规则系统和专家系统之间
B. 机器学习和神经网络之间
C. 神经网络、深度学习之后,大模型之前
D. 大模型之后的新阶段

答案与解析

答案:C
解析:Transformer是在深度神经网络基础上提出的关键结构,其注意力机制为大模型的发展奠定基础。

【M1-03】讲出发展主线

  • 知识点:M1 AI 发展七阶段
  • 题型:多选题
  • 难度:易

题干:【M1-03】下列关于AI发展主线的说法,哪些正确?
A. 早期规则系统主要靠人工写规则 B. 机器学习强调从数据中找规律 C. Transformer引入了注意力机制 D. 大模型完全不需要数据和算力

答案与解析

答案:ABC
解析:前三项是发展主线的关键变化;大模型仍高度依赖数据、算力和算法。

【M2-01】判断学习方式

  • 知识点:M2 学习方式与 AI 三要素
  • 题型:单选题
  • 难度:中

题干:【M2-01】学校把 1000 道历史题连同标准答案交给模型练习,希望它学会回答历史问题。这种训练方式最接近哪一种?
A. 无监督学习
B. 强化学习
C. 监督学习
D. 专家系统编写

答案与解析

答案:C
解析:题目和标准答案成对出现,属于监督学习。无监督学习没有人工标签;强化学习依赖奖励反馈;专家系统靠人工编写规则。

【M2-02】判断监督学习

  • 知识点:M2 学习方式与 AI 三要素
  • 题型:判断题
  • 难度:易

题干:【M2-02】无监督学习必须由人工为每个样本写出标准答案。

答案与解析

答案:错
解析:无监督学习的特点是数据通常没有人工标签,模型自己寻找结构或规律;提供成对标准答案的是监督学习。

【M2-03】匹配学习场景

  • 知识点:M2 学习方式与 AI 三要素
  • 题型:多选题
  • 难度:中

题干:【M2-03】下列场景与学习方式的对应关系,哪些正确?
A. 题目和标准答案一起练习,属于监督学习 B. 无标签图片自动分堆,属于无监督学习 C. 游戏AI根据输赢调整策略,属于强化学习 D. 所有学习方式都必须有人工标签

答案与解析

答案:ABC
解析:监督学习看标签,无监督学习找结构,强化学习看奖惩反馈;D与无监督学习特点相反。

【M3-01】识别 AIGC 生成形态

  • 知识点:M3 AIGC 全景
  • 题型:多选题
  • 难度:易

题干:【M3-01】下列哪些属于AIGC常见生成形态?
A. 文生文 B. 文生图 C. 文生音频 D. 文生视频

答案与解析

答案:ABCD
解析:AIGC覆盖文字、图片、音频、视频等内容生成,也常扩展到代码生成。

【M3-02】选择生成形态

  • 知识点:M3 AIGC 全景
  • 题型:单选题
  • 难度:易

题干:【M3-02】学校要为广播站制作一段30秒的活动宣传声音,最合适的AIGC形态是?
A. 文生文
B. 文生音频
C. 图生图
D. 文生代码

答案与解析

答案:B
解析:交付物是声音,应优先选择文生音频;文生文只产出文字,图生图处理图像,文生代码生成程序。

【M3-03】整理身边 AIGC 应用

  • 知识点:M3 AIGC 全景
  • 题型:多选题
  • 难度:易

题干:【M3-03】整理身边的AIGC应用时,下列哪些信息必须记录?
A. 输入内容 B. 输出形态 C. 实际用途 D. 需要人工检查的地方

答案与解析

答案:ABCD
解析:完整记录能帮助判断应用价值;还要特别注意生成结果仍需人工复核。

【M4-01】体验文字接龙

  • 知识点:M4 文字接龙与 Token
  • 题型:单选题
  • 难度:易

题干:【M4-01】学生问 AI“请写一段登录表单验证代码”,AI 输出了结构和解释都看起来合理的代码。根据“文字接龙”原理,最谨慎的做法是?
A. 代码看起来合理,可以直接部署
B. AI 一定会自动运行并修复所有错误
C. 在浏览器中运行并测试空值、格式错误和两次密码不一致等情况
D. 只要 AI 说代码正确,就不需要人工检查

答案与解析

答案:C
解析:大模型按前文概率生成内容,看起来合理不等于运行正确。代码类结果必须人工运行、测试边界情况并迭代修正。

【M4-02】判断 Token 与字数

  • 知识点:M4 文字接龙与 Token
  • 题型:判断题
  • 难度:中

题干:【M4-02】在所有大模型中,一个汉字一定等于一个 Token。

答案与解析

答案:错
解析:不同模型的分词器不同,汉字、英文单词、标点和代码符号可能被切成不同数量的Token。字数只能估算,不能代替精确计数。

【M4-03】观察候选词接龙

  • 知识点:M4 文字接龙与 Token
  • 题型:多选题
  • 难度:中

题干:【M4-03】关于“文字接龙”和Token,下列说法哪些正确?
A. 生成会受前文影响 B. 模型会预测下一个候选词 C. Token是AI处理文字的基本单位 D. 一个汉字在所有模型中永远等于一个Token

答案与解析

答案:ABC
解析:前文影响候选词,Token是处理单位;不同分词器可能导致汉字与Token数量不同。

【M5-01】比较温度影响

  • 知识点:M5 温度参数
  • 题型:多选题
  • 难度:中

题干:【M5-01】关于温度参数,下列说法哪些正确?
A. 低温度通常让输出更稳定 B. 高温度通常让输出更多样 C. 调试代码更适合较低温度 D. 温度越高,模型掌握的事实一定越多

答案与解析

答案:ABC
解析:温度调节候选词分布;高温度增加变化,但不增加模型的真实知识。

【M5-02】为代码修复选择温度

  • 知识点:M5 温度参数
  • 题型:单选题
  • 难度:中

题干:【M5-02】学生让AI修复登录表单验证代码,页面必须稳定运行,错误提示也要准确。最合适的温度选择是?
A. 尽量调低温度,让输出更稳定
B. 尽量调高温度,让修复方案更有创意
C. 温度越高,AI越理解代码逻辑
D. 调试代码和温度无关

答案与解析

答案:A
解析:代码修复依赖准确性和可运行性,低温度更合适;高温度更适合创意发散。

【M5-03】判断温度与质量

  • 知识点:M5 温度参数
  • 题型:判断题
  • 难度:易

题干:【M5-03】只要把温度调高,AI的回答质量就一定会提高。

答案与解析

答案:错
解析:高温会增加多样性,也可能降低准确性和稳定性。应根据任务风险选择温度。

M6:上下文窗口

讲什么:上下文窗口是模型一次能记住的对话容量,像短期记忆草稿纸。输入越长、聊天越久,早期信息越容易被稀释或挤出当前处理范围。AI 忘记开头信息时,应精简需求、分段提问、关键信息前置或重开会话。
怎么讲:用“草稿纸写满就擦掉最早几行”类比,再展示一个长需求被 AI 忽略开头限制的例子。让学生说出三个解决办法:提炼关键点、分段提交、重新补齐目标。
学生要能:遇到答非所问时,先检查上下文是否过长,而不是反复追问同一句话。

【M6-01】判断短期记忆问题

  • 知识点:M6 上下文窗口
  • 题型:单选题
  • 难度:中

题干:【M6-01】学生把很长的项目需求发给 AI,后续回答忽略了需求开头的目标用户。最合适的处理方式是?
A. 继续追问 20 次,让 AI 自己想起开头
B. 直接认定 AI 无法处理中文
C. 新开会话或精简上下文,把目标用户和核心限制重新放在提问前面
D. 把浏览器字体调小,让 AI 看到更多文字

答案与解析

答案:C
解析:过长上下文会稀释早期信息。应提炼关键需求、分段提交、把重要限制前置,必要时重开会话。

【M6-02】判断上下文容量

  • 知识点:M6 上下文窗口
  • 题型:判断题
  • 难度:中

题干:【M6-02】只要模型支持很长上下文,把大量无关文件全部贴进去也不会影响回答质量。

答案与解析

答案:错
解析:即使未超限,冗余信息也可能稀释重点、增加干扰。应提炼关键需求、分段提交并保持重要约束前置。

【M6-03】补救开头遗忘

  • 知识点:M6 上下文窗口
  • 题型:多选题
  • 难度:中

题干:【M6-03】当AI忘记长需求开头的关键信息时,下列哪些做法合适?
A. 提炼关键需求 B. 分段提交内容 C. 把重要限制放在提问前面 D. 继续重复同一问题20次

答案与解析

答案:ABC
解析:有效做法是减少干扰、突出关键信息;机械重复通常不能恢复被稀释的上下文。

【M7-01】判断概率采样结果

  • 知识点:M7 概率采样
  • 题型:判断题
  • 难度:中

题干:【M7-01】AI 连续三次回答同一问题时给出不同结果,说明工具一定出现了故障。

答案与解析

答案:错
解析:大模型按概率采样生成内容,同题不同答是正常现象。创意任务可以多问几次筛选;事实性信息仍要人工核实。

【M7-02】解释同题不同答

  • 知识点:M7 概率采样
  • 题型:单选题
  • 难度:易

题干:【M7-02】同一提示词连续生成三次,得到三个不同的奶茶店宣传语。最合理的解释是?
A. 工具已经损坏
B. AI每次都在候选词中按概率采样,生成路径可能不同
C. 第三次一定最准确
D. AI自动删除了前两次答案

答案与解析

答案:B
解析:概率采样会让大方向相似、细节不同。创意任务可以多问几次筛选,事实信息仍要人工核实。

【M7-03】记录同题不同答

  • 知识点:M7 概率采样
  • 题型:多选题
  • 难度:中

题干:【M7-03】同一提示词连续生成三次得到不同结果,下列解释或处理方式哪些正确?
A. 这是概率采样带来的正常现象 B. 可以比较三次结果后挑选最合适版本 C. 大方向可能相似,细节可能不同 D. 第三次答案一定比第一次准确

答案与解析

答案:ABC
解析:概率采样会带来变化;创意任务可以多问几次筛选,事实信息仍要人工核实。