اختبار مقياس الذكاء الاصطناعي

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

1. ما هي المشكلة الأساسية التي يحلها Scale AI بشكل أساسي لمطوري الذكاء الاصطناعي؟
   • توفير بيانات تدريب مصنفة ومنسقة عالية الجودة
   • تصميم شرائح الكمبيوتر
   • بناء متصفحات الويب
   • تصنيع البطاريات
2. ما نوع البيانات التي ركز عليها Scale AI على التصنيف عندما بدأ لأول مرة؟
   • التسجيلات الموسيقية
   • صور للسيارات ذاتية القيادة
   • مؤشرات سوق الأوراق المالية
   • بيانات الأقمار الصناعية الخاصة بالطقس
3. ما الذي يمثله RLHF، وهو مقياس الخدمة الذي يوفره طلاب LLM؟
   • وظيفة تجزئة المكتبة العشوائية
   • إطار عمل الأجهزة المنطقية السريعة
   • تعزيز التعلم من ردود الفعل البشرية
   • تنسيق استضافة اللغة العودية
4. Why can expert-generated training examples help improve a model?
   • They guarantee the model will be correct on every future task
   • They remove the need to evaluate the model
   • They replace all training data with synthetic labels
   • They provide task-specific demonstrations or feedback for capabilities not well represented in available general data
5. Which platform does Scale AI identify as part of its specialized GenAI contributor ecosystem?
   • Outlier
   • تتبع MLflow
   • كتالوج الوحدة
   • ترميز
6. بعيدًا عن التصنيف، ما هي خدمة السلامة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي التي يقدمها Scale؟
   • بيع برامج مكافحة الفيروسات
   • تشكيل فريق أحمر وتقييم النماذج من أجل السلامة والموثوقية
   • إصلاح الهواتف الذكية
   • تصميم رسومات ألعاب الفيديو
7. What kind of judgment data is commonly used in RLHF?
   • Only the model’s parameter file names
   • A list of GPU serial numbers
   • Human comparisons or rankings of model responses
   • Unlabeled images with no task signal
8. What is the purpose of red-teaming an AI model or system?
   • Guarantee that the system can never fail
   • Replace all model training data
   • Measure only GPU temperature
   • Probe it with adversarial or misuse scenarios to identify safety weaknesses