Bài kiểm tra có liên kết hướng dẫn · Trung bình Cấp độ

Google Câu đố về AI

Xem lại vai trò của các mô hình, ứng dụng, API và triển khai đám mây Gemini, cùng với tính khả dụng của tính năng, đánh giá đa phương thức và kiểm soát dữ liệu.

Đường dẫn hướng dẫn liên quanGoogle Trí tuệ nhân tạo
Câu hỏi 1 của 8

Hướng dẫn đưa ra sự khác biệt nào về Gemini?

Xem trước mọi câu hỏi8 câu hỏi

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

  1. Hướng dẫn đưa ra sự khác biệt nào về Gemini?
    • Các mô hình Gemini, ứng dụng Gemini và các công cụ dành cho nhà phát triển có các vai trò khác nhau
    • Tất cả các dịch vụ Gemini đều có các tính năng giống hệt nhau
    • Tên model đảm bảo mọi công cụ đều được kích hoạt
    • Ứng dụng dành cho người tiêu dùng cũng giống như triển khai trên đám mây
  2. Một tính năng xuất hiện trong ứng dụng tiêu dùng Gemini. Nhà phát triển nên làm gì trước khi dựa vào nó thông qua API?
    • Giả sử tính năng tương tự được hiển thị trong API
    • Dựa vào thông báo sản phẩm cũ
    • Kiểm tra tài liệu API có liên quan và tính khả dụng của dự án
    • Sử dụng tên tính năng trong lời nhắc
  3. Tại sao cần kiểm tra tính khả dụng của mô hình và tính năng cho dự án dự định?
    • Tất cả các dự án đều có chung hạn ngạch
    • Hạn mức và quyền truy cập có thể khác nhau tùy theo kiểu máy, điểm cuối, tài khoản hoặc khu vực
    • Tính khả dụng chỉ phụ thuộc vào số lượng lời nhắc được viết
    • Danh sách tính năng của ứng dụng tiêu dùng kiểm soát mọi API
  4. Nhà phát triển nên xem xét những gì trước khi gửi tài liệu riêng tư tới dịch vụ AI Google?
    • Chỉ liệu dự án có sử dụng mô hình lớn nhất hay không
    • Giả sử cài đặt quyền riêng tư của ứng dụng tiêu dùng áp dụng cho mọi dự án của nhà phát triển
    • Giả sử không có dữ liệu yêu cầu nào được giữ lại bất cứ khi nào việc sử dụng đào tạo bị vô hiệu hóa
    • Xem lại các điều khoản dữ liệu và biện pháp kiểm soát lưu giữ cho dịch vụ API đã chọn
  5. Hình ảnh báo cáo có chứa một chú thích nhỏ. Nhà phát triển nên tính đến điều gì khi sử dụng mô hình đa phương thức?
    • Mô hình có thể thiếu văn bản đẹp; chất lượng đầu vào và độ phân giải có thể ảnh hưởng đến nội dung nó đọc
    • API tự động xác minh mọi số so với báo cáo gốc
    • Bước xử lý hình ảnh đảm bảo mọi từ hiển thị đều trở thành đầu vào mô hình
    • Việc lặp lại cùng một lời nhắc đảm bảo rằng tất cả văn bản nhỏ sẽ được nhận dạng
  6. Hỗ trợ truy xuất hoặc tìm kiếm có loại bỏ nhu cầu xác minh câu trả lời không?
    • Đúng; việc thu hồi đảm bảo mọi yêu cầu bồi thường
    • Chỉ khi nguồn là chính thức
    • KHÔNG; kiểm tra các tuyên bố cuối cùng đối với các nguồn
    • Có, nếu câu trả lời bao gồm các liên kết
  7. Khả năng của mô hình thiết lập điều gì về quy trình làm việc của ứng dụng cụ thể?
    • Tính năng này được kích hoạt tự động ở mọi nơi
    • Chỉ có tiềm năng năng lực; quyền tài khoản và các tính năng được kích hoạt cũng quan trọng
    • Quy trình làm việc hoàn chỉnh đã được thử nghiệm
    • Kiểm soát dữ liệu đó giống hệt nhau
  8. Cần ghi lại những gì khi đánh giá cấu hình AI Google?
    • Tên công ty không có mô hình hoặc điểm cuối của nó
    • Chỉ có câu trả lời cuối cùng được tạo ra trong một lần chạy thành công
    • Tên dự án không có mô hình và cài đặt đã chọn
    • Mô hình, cài đặt dự án, đầu vào và ngày đánh giá