当你希望使用 Qwen-Max 来生成一个关于“学习率是深度学习中重要的超参数”的插图提示词时，以下哪个选项最佳？在使用 FFmpeg 和 MoviePy 进行音视频处理时，下列哪几项操作是可以实现的？使用基于 Markdown 的工具 Marp 创建演示文稿时，以下哪些做法是推荐的？若想将冗长的课程文本提炼成简洁的 PPT 脚本要点，以下哪种 Prompt 更有效？下列关于大规模语言模型如 GP

2.1 用大模型构建新人答疑机器人-模拟题-真题，阿里云大模型ACP-考试回忆，包含10题，下这些考题都是大部分基于AI生成

这两天通过了阿里云大模型ACP考试，由于之前在网上没有找到真题，导致第一次考试没有过，后面又重新学习了一遍文档才顺利通过考试，这两次考试内容感觉考试题目90%内容是覆盖的，后面准备分享一下每一章的考题，方便大家学习。（只能尽力回忆一下😂，会列举一下重要的知识点）

量化通过降低参数精度减少资源消耗，但对精度影响较小（<2%）：训练集loss下降但验证集loss上升是典型过拟合表现。：增大dropout和早停是有效手段，C/D与题意无关。：学习率过大或数据异常是常见原因，增加训练会恶化问题。：ROUGE通过n-gram重叠率计算R/P/F1。：LoRA通过添加额外参数而非修改原权重实现微调。：前三项均为模型压缩技术，D项会增大模型。：PEFT通过参数冻结或低秩

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