3_借助大模型辅助内容生产-大模型ACP模拟题-真题
单选题
- 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。 - 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。 - 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
- 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。 - 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。 - 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
- 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。 - 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
- 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。 - 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_key和base_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