单元测验：AI 素养关卡
里程碑约 30 分钟
本课导读
第一个关卡到了。这份测验共 10 题，覆盖本单元全部 6 课——它不是考试，是一次"认知体检"：帮你确认这套 AI 认知框架是否已经真正装进了脑子。全部答对即通过关卡；哪题卡住了，就顺着解析回对应的课补一眼再来。
赛前热身：本单元的知识地图
| 课 | 一句话回顾 |
|---|---|
| 1. 四个套娃 | AI 是目标 ⊃ 机器学习是方法 ⊃ 深度学习是分支 ⊃ LLM 是产物 |
| 2. 神经网络的直觉 | 学习 = 用损失打分 + 梯度下降调权重，模式检测器自己长出来 |
| 3. 大模型三部曲 | 预训练（博学）→ SFT（会对话）→ RLHF（合人意）；用它时它不学习 |
| 4. Token/窗口/参数 | 积木、工作台、体格——模型的三项"配置表" |
| 5. 幻觉与边界 | 概率引擎求"像真"不求"是真"；绿区大胆用，红区必验证 |
| 6. 高手用法 | 四要素提问 + 迭代追问 + 10 个导师模板 |
准备好了就开始。不限时，做错可以重选——但建议先想清楚再选，把它当一次真实的自我检验。
关卡测验
1. 同事说：“我们公司想用 AI，是不是就是接一下 ChatGPT？”从概念层面看，这句话混淆了什么？
2. 垃圾邮件过滤器从“工程师手写关键词规则”升级为“从十万封标注邮件中自动学习”，这个转变对应什么？
3. 训练神经网络时，“损失”和“梯度下降”的分工是？
4. 训练好的图像识别网络能认出一张它从未见过的手写“7”，这是因为？
5. 基座模型被问“怎么煮溏心蛋？”时，可能回答“类似的问题还有：怎么煎牛排？”这暴露了什么？
6. 你昨天在对话里教会了 AI 你们团队的黑话，今天开新对话它又不认识了。原因是？
7. 让模型统计一篇长文的精确字数，它给出的数字经常不对。最合理的解释是？
8. AI 为你的报告生成了一段引用某研究机构数据的文字，数字精确到小数点后一位。发布前正确的做法是？
9. “帮我写一份周报”产出很差。按四要素框架诊断，最可能缺了什么？
10. AI 给的方案你觉得“方向对但不够好”。下面哪个是最高效的下一步？
通关之后
全部答对的这一刻，你已经拥有了一套完整的 AI 认知框架：知道它是什么（套娃图）、它怎么学（调旋钮）、它怎么炼成（三部曲）、它的配置表（Token/窗口/参数）、它的脾气（幻觉与边界）、以及怎么把它用好（四要素与追问）。
这套框架会陪你走完全程：后面每个阶段学到的新知识，都能在这张图上找到自己的位置。
下一个单元，换一种完全不同的学法——不再是读和想，而是写代码、跑代码、改代码。Python，正式开始。
提示
建议在进入下一单元前休息一下，回想这 6 课里哪个类比让你印象最深（下山？工作台？考试不留空的学生？）——能想起类比，概念就丢不了。
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