单选题

  1. 在调用 Qwen-Max 生成“文生图”提示词时,以下哪种方式最能提升图像质量?
    A. 仅使用关键词“学习率”
    B. 描述场景与风格(如“学习率曲线图,科技风格,高分辨率”)
    C. 添加反向提示词(如“不要生成抽象艺术”)
    D. 直接复制现有图像链接
    答案:B
    解析:详细描述场景、风格和细节(如选项B)能有效引导模型生成符合预期的图像,而选项C的反向提示词可辅助优化,但核心仍需正向描述。
  2. 使用 CosyVoice 将课程文本转换为音频时,以下哪项是关键参数?
    A. 视频分辨率
    B. 语音合成模型选择
    C. 字幕对齐精度
    D. PPT页切换速度
    答案:B
    解析:CosyVoice主要用于语音生成,核心参数涉及语音模型、语调等,其他选项与音频合成无关。
  3. 在电影py中,若需合并多个视频片段,应使用以下哪个函数?
    A. VideoClip
    B. concatenate_videoclips
    C. write_videofile
    D. add_text
    答案:B
    解析:concatenate_videoclips用于拼接视频片段,其他选项分别用于创建视频对象、输出文件或添加文字。

多选题

  1. 以下哪些是优化 Qwen-Turbo 输出质量的有效方法?(多选)
    A. 使用“生成-评估-优化”循环
    B. 增加文本输入长度
    C. 添加具体领域术语
    D. 启用模型自带的校验功能
    答案:A, C, D
    解析:选项A和D符合反思方法的核心流程,选项C通过领域术语提升准确性;选项B可能冗余信息,反而降低效率。
  2. 使用 Marp 将课程内容转为 PPT 时,需注意哪些事项?(多选)
    A. 避免复杂Markdown语法
    B. 统一图片尺寸与排版
    C. 添加自定义主题样式
    D. 确保代码块正确渲染
    答案:A, B, D
    解析:Marp对Markdown兼容性有限,复杂语法可能影响生成效果,图片尺寸和代码渲染是常见问题,选项C需根据工具支持情况而定。
  3. 整合大模型生成的视频、音频和字幕时,哪些工具可帮助解决同步问题?(多选)
    A. ffmpeg
    B. moviepy
    C. CosyVoice
    D. Marp
    答案:A, B
    解析:ffmpeg和moviepy具备音视频对齐功能,CosyVoice仅生成音频,Marp用于PPT生成。

单选题

  1. 以下哪种提示词结构最符合“文生图”的最佳实践?
    A. “深度学习”
    B. “学习率曲线,科技风格,高细节,比例16:9”
    C. “生成一张图表”
    D. “超参数”
    答案:B
    解析:选项B包含主题、风格、细节和画幅比例,符合文章1和文章2中强调的详细描述原则。
  2. 在电影py中,若需调整视频的帧率,应修改哪个参数?
    A. fps
    B. bitrate
    C. duration
    D. resolution
    答案:A
    解析:fps(帧率)直接影响视频流畅度,其他参数涉及码率、时长或分辨率。

多选题

  1. 以下哪些是大模型生成内容的版权风险?(多选)
    A. 使用未经授权的训练数据
    B. 生成内容与现有作品高度相似
    C. 自动添加水印标识
    D. 用户未明确授权使用场景
    答案:A, B, D
    解析:选项C是降低风险的措施,而非风险本身。
  2. 在调用 OpenAI 客户端时,以下哪些参数是必须配置的?(多选)
    A. api_key
    B. base_url
    C. model_name
    D. timeout
    答案:A, B
    解析:根据代码示例,api_keybase_url是初始化必填参数,其余参数可选。

核心知识点测试

单选题

3.1. 文本生成模型 Qwen-Max 的应用

3.1.1. 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?

  • A. 学习率
  • B. 深度学习
  • C. 一个图表,展示不同学习率对模型训练的影响
  • D. 超参数

答案: C [[3.1.1]]

3.2. 翻译课程内容

3.2.1. 使用 Qwen-Turbo 进行文本翻译时,哪种方法能有效提高输出质量?

  • A. 直接翻译
  • B. 使用“生成-评估-优化”过程进行改进
  • C. 增加输入文本长度
  • D. 减少输入文本长度

答案: B

3.3. 将课程内容转为PPT

3.3.1. 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?

  • A. "请阅读以下文本:[文本内容]"
  • B. "请将以下文本总结成 PPT 脚本要点,每页 PPT 对应一个要点:[文本内容]"
  • C. "请生成一张 PPT"
  • D. "使用 Marp 生成 PPT"

答案: B [[3.3.1]]

多选题

3.4. 将课程内容转为音频

3.4.1. 在使用 CosyVoice 将文本转化为语音的过程中,可能遇到哪些挑战?(多选)

  • A. 音质不佳
  • B. 发音不准确
  • C. 语调不够自然
  • D. 支持的语言种类有限

答案: A, B, C, D

3.5. 将课程内容转为视频

3.5.1. 整合大模型生成的视频、音频和字幕时,可能会遇到哪些挑战?(多选)

  • A. 生成的视频画面与音频或字幕的节奏不匹配。
  • B. 字幕翻译不准确。
  • C. 存在杂音或失真,影响观感。
  • D. 计算资源消耗过大,生成速度慢。
  • E. 确保所有元素版权合规,且大模型生成的内容仍有可能存在版权风险。

答案: A, B, C, D, E [[3.5.1]]

3.6. 视频生成技术的应用

3.6.1. 关于当前主流的文生视频模型,以下哪些描述是正确的?(多选)

  • A. MiniMax-Video-01 和 Kling 1.5 已达到 Sora 模型级别。
  • B. Dream Machine 1.5 提供了高质量的逼真视频生成能力。
  • C. Gen-3 Alpha Turbo 在运动控制方面表现出色。
  • D. 所有上述模型都依赖于 DiT 架构。

答案: A, B, C

3.7. Markdown 和 Marp 的使用

3.7.1. 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?(多选)

  • A. 利用标题来组织内容层次
  • B. 在列表项前添加空格以确保正确显示
  • C. 使用代码块来突出代码示例
  • D. 忽略注释,因为它们不会被渲染到最终的PPT中

答案: A, B, C

3.8. 大规模语言模型的理解

3.8.1. 下列关于大规模语言模型如 GPT 的陈述哪些是正确的?(多选)

  • A. GPT 是一种自回归语言模型
  • B. 它通过预测下一个单词来生成文本
  • C. GPT 只支持英语
  • D. 最新的 GPT 版本集成了多模态功能

答案: A, B, D ty-reference

3.9. 音视频处理工具的使用

3.9.1. 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?(多选)

  • A. 视频剪辑
  • B. 添加字幕
  • C. 调整音频音量
  • D. 图像识别

答案: A, B, C

原文链接

https://github.com/AlibabaCloudDocs/aliyun_acp_learning/tree/main/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8BACP%E8%AE%A4%E8%AF%81%E6%95%99%E7%A8%8B/p3_%E5%80%9F%E5%8A%A9%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BE%85%E5%8A%A9%E5%86%85%E5%AE%B9%E7%94%9F%E4%BA%A7

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