資料內(nèi)容：

一、單選題(共15 題)
 

1. 在邊緣端部署A模型時(shí)，以下哪種技術(shù)可以有效減少模型體積面不顯著影響模
型性能？
A.模型壓縮
B. 模型剪枝
c. 模型量化
D. 模型重訓(xùn)練
答案：C
解析模型量化通過(guò)將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為周定點(diǎn)數(shù)表示?？梢杂行p少模
型體積，同時(shí)保持較高的性能。參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié).
 

2. 在AI模型部署邊緣端時(shí)，以下哪種方法可以提高模型的推理速度？
A.使用高性能GPU
B. 模型剪枝
C. 模型量化
D. 模型重訓(xùn)練
 

答案：C
解標(biāo)模型量化通過(guò)減少模型參數(shù)的精度，可以加快模型的推理速度，從而提高邊
緣端的響應(yīng)速度.參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版4.1節(jié)。
 

3. 在邊緣端部署A 模型時(shí)，以下哪種技術(shù)可以減少模型對(duì)帶寬的需求?
A.模型剪枝
B. 模型量化
C.模型壓縮
D模型重訓(xùn)練

答案：C
解標(biāo) 模型壓縮技術(shù)可以減少模型的參數(shù)數(shù)量，從而減少模型在傳輸和存儲(chǔ)時(shí)的帶
寬需求.參考《模型壓縮技術(shù)指南》2025版2.1節(jié).
 

4.在邊緣端部署A模型時(shí)，以下哪種方法可以減少模型對(duì)內(nèi)存的需求？
A. 模型剪枝
B. 模型量化
c.模型壓縮
D. 模型重訓(xùn)練
答案：A
解標(biāo) 模型剪枝技術(shù)通過(guò)移除模型中不重要的神經(jīng)元或連接，可以減少模型對(duì)內(nèi)存
的需求.參考《模型剪枝技術(shù)指南》2025版3.2節(jié).
 

5.在邊緣端部署A模型時(shí)，以下哪種方法可以提高模型的魯棒性？
A.使用高性能GPU
B. 模型剪枝
C. 模型量化
D. 模型重訓(xùn)練
答案：8
解拆模型剪枝技術(shù)可以去除模型中不重要的部分，從而提高模型的魯棒性，使其
對(duì)噪聲和異常值有更好的容忍度.參考【模型剪枝技術(shù)指南》2025版4.3節(jié)。
 

6.在邊緣端部署A模型時(shí)，以下哪種方法可以降低模型的功耗？
A.使用高性能GPU
B. 模型剪枝
C. 模型量化
D. 模型重訓(xùn)練
答案：C