Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по генеративному ИИ

Оценивайте результаты генеративного ИИ по их механизму и использованию, отделяя исходные факты от утверждений модели и проверяя точность, артефакты и риски.

Связанные направляющие путиГенеративный ИИ
Вопрос 1 из 8

Какой результат лучше всего иллюстрирует генеративный ИИ, как описано в руководстве?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Какой результат лучше всего иллюстрирует генеративный ИИ, как описано в руководстве?
    • A newly produced summary, image, audio clip or code sample
    • A fixed list of records copied without change
    • A report showing only whether a login succeeded
    • A hand-entered table with no model output
  2. How does an autoregressive text model produce a sequence, according to the guide?
    • It retrieves a complete answer from a fixed encyclopedia
    • It predicts successive tokens using the text so far
    • It denoises random pixels into a picture
    • It converts a waveform into a class label
  3. Быстро созданное резюме включает утверждение, которого нет в его источнике. Что должен сделать рецензент?
    • Assume fluency signals accuracy
    • Remove the source to avoid comparison
    • Separate source statements from model inference and verify the claim
    • Publish it because summaries may add context
  4. Какое описание соответствует генерации изображений на основе диффузии в руководстве?
    • A system that searches the web for a matching finished picture
    • A system that copies clip art outlines
    • A system that writes one pixel row at a time
    • A system that transforms noisy representations into samples
  5. Что следует проверять при оценке сгенерированного кода?
    • Only whether its comments are clear
    • Whether it behaves as intended, using meaningful tests
    • Whether it was produced in one try
    • Whether the prompt contains a question mark
  6. Зачем нужно открывать и проверять созданную цитату?
    • Citation-shaped text can refer to a source that does not exist
    • Every model removes source details
    • A citation is always a training-data license
    • The guide says sources cannot support claims
  7. Which evaluation plan best follows the guide?
    • Use one preference score for text, code and images
    • Judge an output only by how polished it sounds
    • Match checks to the artifact, such as factual consistency for a summary and behavior tests for code
    • Skip review when the model version is new
  8. What information may help reproduce an output when that matters?
    • Only the user’s name
    • The color of the interface
    • Время суток
    • The model version, prompt, source material and settings