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文档摘要

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2025年量子AI回归算法效率优化习题

一、单选题（共15题）

1.在量子AI回归算法中，以下哪个技术可以帮助提高模型的泛化能力？

A.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

B.持续预训练策略

C.对抗性攻击防御

D.推理加速技术

答案：A

解析：参数高效微调（LoRA/QLoRA）技术通过在原始模型上添加一个轻量级的微调层，可以显著提高模型的泛化能力，同时保持较低的计算复杂度，参考《量子AI回归算法优化指南》2025版4.2节。

2.以下哪种方法在量子AI回归算法中可以有效减少模型参数数量？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云边端协同部署

D.知识蒸馏

答