AI基礎建設與平台選型 解答

重大政策 20 題 · 更新 2026-01-31

以下為「AI基礎建設與平台選型」e等公務園+測驗解答,共 20 題,供公務人員學習參考。

為何建議使用自有 AI 模型處理敏感資料?

  • 比較酷
  • 較容易實作
  • 可離線執行,避免資料外洩
  • 雲端會更快

Red Hat 建議在導入 AI 時應如何避免供應商鎖定?

  • 完全使用 SaaS 模型
  • 選擇閉源架構
  • 建立雲端無關的開放平台
  • 關閉資料日誌記錄

什麼是 Prompt Object?

  • 對資料庫進行視覺化操作
  • 一種資料備份方式
  • 可直接與儲存資料對話的 API
  • 與雲端硬體無關的部署架構

在資料查詢效能上,Trino 相較於 MSSQL 的改善幅度為?

  • 大致相同
  • 效能下降
  • 約 90% 提升以上
  • 僅適用於小型資料集

根據簡報內容,AI 世代的儲存需求特徵是?

  • 低容量、單點傳輸
  • SATA HDD 與 10 GigE
  • TBs 至 EB 級數據量,400-800GbE
  • 完全離線資料操作

在 AI 的演進過程中,AGI 是指:

  • 專為特定任務設計的模型
  • 初階預測分析模型
  • 具備類人理解能力的通用人工智慧
  • 一種語音辨識技術

根據 Red Hat 分類,將外部模型整合進內部流程的方式稱為?

  • Taker
  • Shaper
  • Maker
  • Coder

Red Hat 提出的 MVP 是指?

  • 最大視覺處理量
  • 模型驗證過程
  • 最小可行產品
  • 資料視覺化平台

MinIO AIStor 特別為哪種硬體設備優化?

  • 磁帶機
  • GPU 和 NVMe SSD
  • CPU 與 DRAM
  • MicroSD 儲存卡

下列哪一項不是 AI 平台應該具備的能力?

  • 模型推理運行時
  • 資料遺失模擬器
  • 模型效能監控
  • 模型偏誤偵測

企業選擇自建 AI 模型的風險之一是?

  • 無需維護
  • 成本較低
  • 模型過於彈性
  • 對專業知識需求高

下列何者是「生成式 AI」的主要特徵?

  • 僅能識別輸入資料
  • 能生成全新內容
  • 無需訓練即可使用
  • 適合處理結構化數據

Red Hat 平台如何進行模型監控與解釋?

  • 使用 Google Analytics
  • TrustyAI 工具組
  • 內建防火牆 API
  • SSH 指令列控制台

Hare Runtime 是一種什麼樣的元件?

  • 圖像渲染器
  • SQL 儲存引擎
  • 雲端儲存設備
  • 運算與查詢執行平台

以下哪一項是 AI 導入風險的具體表現?

  • 資料整理成本過低
  • 模型回應太快
  • 隱私洩露與模型偏誤
  • 使用者太熟悉系統

「預測型 AI」主要適合用於哪種情境?

  • 音樂生成
  • 文字創作
  • 表格分析與未來預測
  • 構圖繪畫

Red Hat 提供哪一項服務協助企業建立 AI 平台?

  • SaaS 技術監控
  • AI 加速服務(AI Accelerator)
  • 免費 GPU 租賃計畫
  • 區塊鏈部署工具

MinIO AIStor 提供哪一種儲存技術?

  • 區塊儲存
  • 檔案儲存
  • S3 相容的物件儲存
  • 傳統 HDD 儲存

根據 Red Hat 的簡報,企業導入 AI 需考慮哪三大關鍵支柱?

  • 成本控制、工具選型、資料治理
  • 演算法、資料來源、GPU 效能
  • 導入成熟度、平台準備度、風險管理
  • 預算、人力、供應鏈協同

下列哪一項不是 MinIO AIStor 的特點?

  • 快速部署
  • 與 Kubernetes 不相容
  • 開箱即用的 AI 整合
  • 雲原生設計