考试大纲:智能体与大模型的增程路线

考试目的

本考试旨在评估考生对智能体概念、大模型技术及其增程路线的理解和应用能力,确保考生能够掌握相关理论知识并应用于实际问题解决中。

考试内容

1. 智能体基础知识

智能体的定义与分类

智能体的基本结构与功能

智能体在不同领域的应用案例分析

2. 大模型技术概述

大模型的定义与特点

大模型的构建方法与技术

大模型在人工智能领域的应用现状

3. 大模型的增程路线

增程路线的概念与目标

增程路线的关键技术与方法

模型优化与扩展

数据增强与处理

计算资源管理与优化

增程路线的实际应用案例分析

4. 智能体与大模型的结合应用

智能体与大模型协同工作的机制

结合应用的实际案例分析

结合应用中的挑战与解决方案

考试形式

选择题:30%

简答题:30%

应用题:40%

考试要求

考生需具备扎实的理论基础,能够准确理解并应用智能体与大模型的相关知识。

考生应具备分析和解决实际问题的能力,能够结合案例进行深入分析。

考生需熟悉增程路线的关键技术和方法,并能够提出有效的解决方案。

参考书目

《智能体原理与应用》

《大规模模型技术与应用》

《人工智能前沿技术》

考试时间

总时长:120分钟

通过本考试大纲的制定,旨在确保考生能够全面掌握智能体与大模型的相关知识,并能够在实际应用中灵活运用,推动相关技术的发展与创新。

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