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AI 賦能的知識管理《解答》
01企業採用內部模型時，哪個治理重點更到位？
- A僅簽保密條款即可
- B資料治理、權限管理與評測流程正解
- C完全交給供應商決定
- D僅憑口頭規範
02『邊緣變核心』的產業方向，哪個選擇更合理？
- A只擴容資料中心不碰終端
- B僅提供雲 API 不管裝置
- C強化軟硬整合，佈局 AI Phone/PC 與機器人正解
- D避開終端市場以降低風險
03導入任務型 AI 代理時，最需要先面對的現實問題是？
- A不需治理即可上線
- B不需連資料庫即可運作
- C成本與資料整合都很輕鬆
- D運算成本與跨系統整合的複雜度正解
04學生使用 AI 家教複習課程，哪組功能更能提升學習效果？
- A單純全文翻譯
- B隨機題庫不記錄
- C只讀逐字稿不問答
- D摘要與問答、個人化練習與追蹤正解
05針對 AI 同事的落地成效，哪個衡量方式更聚焦？
- A流程週期與品質變化正解
- B粉絲按讚總數
- C官網瀏覽字數
- D本課程投影片頁數
06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？
- A雲架構與網路協定
- B提問表達、同理與思辨、跨域協作正解
- CGPU 調校與模板技巧
- D影像渲染與剪輯
07關於通用 AI 的能力構成，哪個組合更完整？
- A翻譯、裁剪、壓縮
- B搜尋、排序、緩存
- C渲染、編碼、測試
- D對話、推理、代理、創作、管理正解
08關於『內嵌式 AI 』的趨勢，下列哪個產品策略更到位？
- A僅提供外掛不改流程
- B把 AI 能力融入核心功能與體驗正解
- C只在說明文件提到 AI
- D以單一聊天視窗取代所有功能
09在 AI 輔助開發情境下，工程師角色的合理轉變是？
- A改為只寫規格不看程式
- B專注做硬體驅動不涉應用
- C完全讓模型自動上線
- D從大量手寫轉為審閱、整合與測試模型輸出正解
10導入「AI 同事」要真正產生效果，哪個做法最貼近本課程方向？
- A維持既有流程避免干擾
- B先買硬體之後再看
- C調整流程並把 AI 服務嵌入日常工作正解
- D全部外包以降低內部負擔
11談到 Vertical AI，哪個敘述更符合本課程？
- A等同基礎模型，不需情境化
- B僅做展示不進流程
- C結合領域模型與企業工作流產生實際價值正解
- D只做單步推理不接系統
12在跨境協作中降低語言障礙，哪個作法更契合本課程？
- A統一改用英文文件
- B只靠人工逐字翻譯
- C導入多語對話與即時翻譯並嵌入流程正解
- D停止視訊會議改用郵件往返
13在新模型趨勢下，技術焦點的合理轉移是？
- A由訓練側逐步轉向推論側正解
- B全面回到規則庫
- C只做影像生成
- D只做資料標註
14若要快速出海，哪個策略更符合『借力?使力』？
- A只做在地語言化不改產品
- B結合台灣供應鏈與國際據點，鏈結品牌與通路正解
- C只靠單一通路
- D僅做學術展示不商轉
15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？
- A結合即時翻譯、資料收集與合成，支援跨文化協作正解
- B僅靠人工口譯與紙本
- C僅用單一 ERP 取代所有流程
- D只強化機台不強化人機協作
16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？
- A轉換率正解
- B粉絲數
- C回覆字數
- D平均等待秒數
17關於 Edge AI 的敘述，哪一項最貼近本課程精神？
- A僅能在雲端執行
- B只處理語言不涉實體
- C邊緣投資逐年下降
- D小模型落地終端，延遲與隱私更可控正解
18面對『知用落差』，管理上較實際的作法是？
- A員工 AI 賦能並從小場景試點正解
- B全部預算押在單一模型
- C完全觀望不投入
- D只做品牌公關不落地
19關於學習與算力的演進，哪個觀點更貼近本課程？
- A資料量永遠比其他都重要
- B僅靠人類語料即可推進
- C回到傳統規則即可解推理
- D強調經驗與推演，並重視推論期的算力正解
20企業選擇自建任務模型時，哪個理由最合理？
- A只為品牌話題
- B可管控資料與成本，並順利與內部系統整合正解
- C避免任何系統整合
- D必須服從雲端強制要求