基础题库
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简单单选题
关于提示工程（Prompt Engineering）的主要目的和局限，下列说法正确的是：
关于提示工程（Prompt Engineering）的主要目的和局限，下列说法正确的是：
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习提示工程
简单单选题
在以下场景中，哪项最适合应用提示学习方法？
在以下场景中，哪项最适合应用提示学习方法？
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习提示工程
简单单选题
在提示学习中，以下哪项不属于人工提示设计的基本原则？
在提示学习中，以下哪项不属于人工提示设计的基本原则？
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习人工提示设计
中等单选题
在自动化提示优化（如 APE 或 DSPy 框架）中，通常使用一个“导师模型”来生成并迭代提示词。请补全下列简易自动化提示生成的逻辑： [填空1] 和 [填空2] 处应分别填入：
在自动化提示优化（如 APE 或 DSPy 框架）中，通常使用一个“导师模型”来生成并迭代提示词。请补全下列简易自动化提示生成的逻辑： [填空1] 和 [填空2] 处应分别填入：
正确率: 67%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习人工提示设计
简单单选题
上下文学习（In-Context Learning）的核心特征是：
上下文学习（In-Context Learning）的核心特征是：
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习上下文学习
简单单选题
为了增强上下文学习的效果，在选择示例（Exemplars）时最有效的策略是：
为了增强上下文学习的效果，在选择示例（Exemplars）时最有效的策略是：
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习上下文学习
简单单选题
Zero-shot CoT（零样本思维链）最简单且常用的触发短语是：
Zero-shot CoT（零样本思维链）最简单且常用的触发短语是：
正确率: 67%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习思维链提示
简单单选题
关于思维链（CoT）提升模型性能的原理，下列描述最准确的是：
关于思维链（CoT）提升模型性能的原理，下列描述最准确的是：
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习思维链提示
简单单选题
检索增强生成（RAG）相较于直接生成，其核心优势在于：
检索增强生成（RAG）相较于直接生成，其核心优势在于：
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习检索增强
中等单选题
在高级 RAG 流程中，通常会对检索到的文档进行重排序（Rerank）以提升质量。请补全 RAG 增强流程的代码： [填空1] 和 [填空2] 处应分别填入：
在高级 RAG 流程中，通常会对检索到的文档进行重排序（Rerank）以提升质量。请补全 RAG 增强流程的代码： [填空1] 和 [填空2] 处应分别填入：
正确率: 100%已完成: 2人LMCC大模型认证提示学习检索增强