在深度学习模型训练中，以下哪种方法主要用于缓解梯度消失问题？
使用Sigmoid激活函数
使用ReLU激活函数
增加网络层数
使用较小的学习率
Transformer模型中的Self-Attention机制，其核心计算不包括以下哪一项？
Query、Key、Value向量的线性变换
计算Query与Key的点积相似度
应用Softmax函数进行归一化
使用卷积核进行特征提取
对于一个二分类任务，模型预测为正类的概率为0.8，实际标签为负类（0），则使用交叉熵损失函数计算出的损失值（log以e为底）最接近以下哪个值？
在强化学习中，用于平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）的经典策略是？
Epsilon-Greedy策略
蒙特卡洛树搜索
策略梯度法
时序差分学习
以下哪项技术不属于当前主流的模型轻量化或部署优化技术？
在机器学习项目的生命周期中，将原始数据转换为更适合模型训练的格式的过程通常被称为？
关于生成对抗网络（GAN），以下描述正确的是？
包含一个生成器和一个判别器，二者目标一致
训练过程非常稳定，不会出现模式崩溃
判别器的目标是尽可能好地区分真实数据和生成数据
生成器的输入通常是随机噪声，输出是判别结果
以下哪个指标通常不用于评估目标检测模型的性能？
准确率（Accuracy）
平均精度（mAP）
交并比（IoU）
F1-Score
在大型语言模型的预训练阶段，最核心的目标任务是？
情感分析
文本摘要
掩码语言建模或自回归语言建模
机器翻译
以下关于多模态人工智能的描述，错误的是？
旨在整合和理解来自多种模态（如文本、图像、语音）的信息
CLIP模型通过对比学习对齐图像和文本的表示
技术的挑战之一是如何有效融合不同模态的特征
当前技术已完美解决所有模态间的“语义鸿沟”问题
在机器学习中，用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，通常被称为______函数。
PyTorch或TensorFlow中，用于自动计算神经网络参数梯度的核心技术称为______。
在自然语言处理中，将文本中的单词或子词转换为计算机可处理的数字向量的过程叫做______。
一种通过合并多个弱学习器来构建一个强学习器的集成学习技术，其典型代表是______。
在软件开发中，用于构建、测试和部署AI模型及其相关流水线的一套自动化实践与工具链，常被称为ML______。
神经网络中，用于在训练过程中更新模型参数以最小化损失函数的优化算法，最常用的是______及其变种。
在计算机视觉中，一种常用于提取图像局部特征和空间层次结构的神经网络架构是______网络。
为了防止机器学习模型在训练集上表现过好而在未见数据上表现不佳的现象，常采用______技术。
评估分类模型时，真正例（TP）与假正例（FP）之间的权衡关系，通常用______曲线来可视化。
在AI伦理与治理中，要求算法决策过程透明、可解释、可追溯的原则，通常被称为______。