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文件名称:2025年量子AI回归算法测试题(含答案与解析).docx
文件大小:15.37 KB
总页数:10 页
更新时间:2025-09-05
总字数:约7.15千字
文档摘要
2025年量子AI回归算法测试题(含答案与解析)
一、单选题(共15题)
1.以下哪个技术是实现量子AI回归算法高效微调的关键?
A.分布式训练框架
B.参数高效微调(LoRA/QLoRA)
C.持续预训练策略
D.对抗性攻击防御
2.在量子AI回归算法中,以下哪个技术可以显著提升模型的推理速度?
A.推理加速技术
B.模型并行策略
C.低精度推理
D.云边端协同部署
3.量子AI回归算法中,以下哪种方法可以减少模型参数数量,而不影响性能?
A.知识蒸馏
B.模型量化(INT8/FP16)
C.结构剪枝
D.稀疏激活网络设计
4.以下哪个技术能够帮助量