2025年全國(guó)大學(xué)生人工智能知識(shí)競(jìng)賽題庫(kù)及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20題）1.人工智能（AI）的核心目標(biāo)是：A.模擬人類的所有行為B.開(kāi)發(fā)能夠執(zhí)行通常需要人類智能的任務(wù)的系統(tǒng)C.完全替代人類決策D.僅處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)答案：B2.以下哪項(xiàng)屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)？A.對(duì)未標(biāo)記的客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類B.根據(jù)標(biāo)注的圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型C.從用戶點(diǎn)擊日志中發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則D.生成一段自然語(yǔ)言文本答案：B3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，卷積層的主要作用是：A.降低數(shù)據(jù)維度B.提取局部空間特征C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)的非線性表達(dá)D.實(shí)現(xiàn)全連接的特征融合答案：B4.自然語(yǔ)言處理（NLP）中，詞嵌入（WordEmbedding）的主要目的是：A.將單詞轉(zhuǎn)換為固定長(zhǎng)度的向量，捕捉語(yǔ)義關(guān)聯(lián)B.統(tǒng)計(jì)單詞在文本中的出現(xiàn)頻率C.識(shí)別句子中的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)D.生成符合語(yǔ)法規(guī)則的新句子答案：A5.以下哪種算法屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)？A.K-meansB.決策樹(shù)C.Q-learningD.主成分分析（PCA）答案：C6.大語(yǔ)言模型（如GPT-4）的訓(xùn)練過(guò)程中，“自回歸”指的是：A.模型自動(dòng)糾正訓(xùn)練中的錯(cuò)誤B.基于前序生成的token預(yù)測(cè)下一個(gè)tokenC.同時(shí)處理所有輸入位置的信息D.通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)生成標(biāo)簽答案：B7.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)與圖像分類任務(wù)的主要區(qū)別是：A.目標(biāo)檢測(cè)需要定位目標(biāo)位置，分類僅判斷類別B.目標(biāo)檢測(cè)僅處理單目標(biāo)，分類處理多目標(biāo)C.目標(biāo)檢測(cè)使用CNN，分類使用RNND.目標(biāo)檢測(cè)不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)，分類需要答案：A8.機(jī)器學(xué)習(xí)中，“過(guò)擬合”現(xiàn)象是指：A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)差，測(cè)試集上表現(xiàn)好B.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，測(cè)試集上表現(xiàn)差C.模型無(wú)法處理高維數(shù)據(jù)D.模型訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)答案：B9.以下哪項(xiàng)是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的核心思想？A.通過(guò)兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)（生成器與判別器）的博弈提升生成效果B.使用監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練單一網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)據(jù)C.通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化生成策略D.僅生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)答案：A10.人工智能倫理中，“算法公平性”主要關(guān)注：A.算法運(yùn)行速度是否公平B.算法對(duì)不同群體（如性別、種族）的決策結(jié)果是否公正C.算法是否符合所有用戶的使用習(xí)慣D.算法開(kāi)發(fā)成本是否公平分配答案：B11.遷移學(xué)習(xí)的主要應(yīng)用場(chǎng)景是：A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)量不足時(shí)，利用源任務(wù)的知識(shí)提升性能B.僅用于圖像數(shù)據(jù)跨模態(tài)遷移C.必須使用相同的特征空間D.要求源任務(wù)與目標(biāo)任務(wù)完全無(wú)關(guān)答案：A12.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理長(zhǎng)序列時(shí)的主要缺陷是：A.無(wú)法處理可變長(zhǎng)度的序列B.長(zhǎng)距離依賴導(dǎo)致的梯度消失或爆炸C.計(jì)算復(fù)雜度隨序列長(zhǎng)度線性增長(zhǎng)D.只能處理文本數(shù)據(jù)答案：B13.以下哪項(xiàng)屬于多模態(tài)人工智能任務(wù)？A.僅基于文本生成圖像B.僅對(duì)單張圖像進(jìn)行分類C.僅分析用戶語(yǔ)音中的情感D.結(jié)合文本、圖像和語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析答案：D14.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)”的作用是：A.定義智能體的目標(biāo)，指導(dǎo)其學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.僅用于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的誤差計(jì)算C.控制模型的學(xué)習(xí)速率D.防止模型過(guò)擬合答案：A15.知識(shí)圖譜的核心組成是：A.大量無(wú)結(jié)構(gòu)文本B.實(shí)體、關(guān)系和屬性構(gòu)成的三元組C.單一領(lǐng)域的專家規(guī)則D.隨機(jī)生成的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)答案：B16.人工智能系統(tǒng)的“可解釋性”指的是：A.系統(tǒng)運(yùn)行速度可被解釋B.系統(tǒng)決策過(guò)程和依據(jù)能夠被人類理解C.系統(tǒng)代碼完全開(kāi)源D.系統(tǒng)輸出結(jié)果與人類完全一致答案：B17.以下哪種技術(shù)常用于解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題？A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）B.過(guò)采樣（Oversampling）或欠采樣（Undersampling）C.主成分分析（PCA）降維D.增加模型層數(shù)答案：B18.自動(dòng)駕駛中的“感知-決策-控制”鏈路中，“決策”環(huán)節(jié)主要依賴：A.攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器B.路徑規(guī)劃算法與規(guī)則推理C.電機(jī)與制動(dòng)系統(tǒng)D.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)答案：B19.聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）的核心優(yōu)勢(shì)是：A.集中所有用戶數(shù)據(jù)訓(xùn)練全局模型B.在用戶本地訓(xùn)練模型，僅上傳參數(shù)更新，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私C.僅適用于同構(gòu)設(shè)備（相同硬件配置）D.不需要協(xié)調(diào)中心答案：B20.以下哪項(xiàng)是人工智能發(fā)展的三要素？A.計(jì)算能力、數(shù)據(jù)、算法B.芯片、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)C.硬件、軟件、服務(wù)D.理論、實(shí)驗(yàn)、應(yīng)用答案：A二、判斷題（每題1分，共10題）1.人工智能系統(tǒng)一定具有人類意識(shí)。（）答案：×2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)需要使用標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。（）答案：×3.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，主要依賴深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。（）答案：√4.自然語(yǔ)言處理中的“詞袋模型”能捕捉詞語(yǔ)的順序信息。（）答案：×5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“探索（Exploration）”與“利用（Exploitation）”是相互矛盾的，需完全放棄其中一個(gè)。（）答案：×6.生成式AI（如DALL·E）只能生成圖像，無(wú)法生成文本或視頻。（）答案：×7.算法偏見(jiàn)可能源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)。（）答案：√8.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的池化層（Pooling）主要用于減少參數(shù)數(shù)量，保留主要特征。（）答案：√9.知識(shí)圖譜中的“實(shí)體”只能是具體的物理對(duì)象（如“蘋(píng)果”），不能是抽象概念（如“人工智能”）。（）答案：×10.人工智能倫理中的“責(zé)任歸屬”問(wèn)題指當(dāng)AI系統(tǒng)造成損害時(shí)，需明確開(kāi)發(fā)者、使用者或系統(tǒng)本身的責(zé)任。（）答案：√三、簡(jiǎn)答題（每題5分，共10題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。答案：監(jiān)督學(xué)習(xí)使用帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（如“貓”“狗”的標(biāo)注圖像），目標(biāo)是學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)使用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)（如未分類的用戶行為日志），目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)（如聚類、降維）；半監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)，通過(guò)利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)提升模型性能。2.什么是梯度下降算法？其在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用是什么？答案：梯度下降是一種優(yōu)化算法，通過(guò)迭代調(diào)整模型參數(shù)，沿目標(biāo)函數(shù)（如損失函數(shù)）的負(fù)梯度方向更新參數(shù)，以最小化（或最大化）目標(biāo)函數(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，梯度下降用于訓(xùn)練模型（如線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），找到使模型預(yù)測(cè)誤差最小的參數(shù)組合。3.請(qǐng)解釋Transformer模型中“自注意力機(jī)制”的核心原理。答案：自注意力機(jī)制允許模型在處理序列（如句子）時(shí)，為每個(gè)位置的詞計(jì)算與其他所有位置詞的關(guān)聯(lián)權(quán)重。具體來(lái)說(shuō)，每個(gè)詞通過(guò)線性變換得到查詢（Query）、鍵（Key）、值（Value）向量；通過(guò)計(jì)算Query與所有Key的點(diǎn)積（或其他相似度函數(shù)）得到注意力分?jǐn)?shù)，歸一化后與Value加權(quán)求和，得到該位置的上下文感知表示。這一機(jī)制使模型能捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，避免了RNN的序列處理限制。4.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，“目標(biāo)檢測(cè)”與“實(shí)例分割”的區(qū)別是什么？答案：目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)需要定位圖像中目標(biāo)的邊界框（BoundingBox）并分類（如“人”“車”）；實(shí)例分割則進(jìn)一步要求為每個(gè)目標(biāo)實(shí)例生成像素級(jí)的掩碼（Mask），不僅標(biāo)注類別，還精確區(qū)分同一類別中的不同個(gè)體（如區(qū)分兩個(gè)不同的人）。5.請(qǐng)說(shuō)明過(guò)擬合的成因及常用解決方法。答案：過(guò)擬合的成因包括模型復(fù)雜度過(guò)高（如層數(shù)過(guò)多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足、數(shù)據(jù)噪聲干擾等。解決方法包括：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量（數(shù)據(jù)增強(qiáng)）、降低模型復(fù)雜度（減少層數(shù)/神經(jīng)元數(shù)）、正則化（L1/L2正則化、Dropout）、早停（EarlyStopping）、交叉驗(yàn)證等。6.自然語(yǔ)言處理中，“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”（Pretrain-Finetune）范式的優(yōu)勢(shì)是什么？答案：該范式首先在大規(guī)模無(wú)標(biāo)注語(yǔ)料（如維基百科）上進(jìn)行自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（如BERT的掩碼語(yǔ)言模型任務(wù)），學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)言表示；然后在具體任務(wù)（如情感分析）的少量標(biāo)注數(shù)據(jù)上微調(diào)模型。優(yōu)勢(shì)在于：利用海量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)通用特征，減少對(duì)下游任務(wù)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴；提升模型在小樣本場(chǎng)景下的性能；加速訓(xùn)練過(guò)程（預(yù)訓(xùn)練模型提供初始參數(shù)）。7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“馬爾可夫決策過(guò)程（MDP）”包含哪些要素？答案：MDP包含五個(gè)要素：狀態(tài)集合（S）、動(dòng)作集合（A）、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率（P(s'|s,a)）、獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)（R(s,a,s')）、折扣因子（γ，平衡短期與長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)）。其核心假設(shè)是當(dāng)前狀態(tài)包含決策所需的全部歷史信息（馬爾可夫性質(zhì)）。8.請(qǐng)簡(jiǎn)述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練過(guò)程。答案：GAN由生成器（Generator）和判別器（Discriminator）組成。生成器接收隨機(jī)噪聲（如正態(tài)分布向量），輸出偽造數(shù)據(jù)（如圖像、文本）；判別器接收真實(shí)數(shù)據(jù)和偽造數(shù)據(jù)，輸出“真實(shí)”或“偽造”的概率。訓(xùn)練時(shí)，生成器試圖欺騙判別器（最大化判別器誤判概率），判別器試圖區(qū)分真實(shí)與偽造數(shù)據(jù)（最小化分類誤差）。二者通過(guò)對(duì)抗博弈，最終生成器能生成與真實(shí)數(shù)據(jù)難以區(qū)分的樣本。9.人工智能倫理需要關(guān)注哪些核心問(wèn)題？（至少列出5點(diǎn)）答案：算法公平性（避免對(duì)特定群體的歧視）、隱私保護(hù)（如用戶數(shù)據(jù)的收集與使用）、責(zé)任歸屬（AI決策導(dǎo)致?lián)p害時(shí)的責(zé)任主體）、可解釋性（決策過(guò)程能否被人類理解）、就業(yè)影響（AI替代部分崗位的社會(huì)影響）、安全性（AI系統(tǒng)被惡意攻擊的風(fēng)險(xiǎn)）。10.請(qǐng)解釋“遷移學(xué)習(xí)”與“傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)”的主要差異。答案：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)獨(dú)立同分布，且需為每個(gè)任務(wù)單獨(dú)收集大量標(biāo)注數(shù)據(jù)；遷移學(xué)習(xí)則允許利用源任務(wù)（如自然圖像分類）的知識(shí)（如預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)）來(lái)提升目標(biāo)任務(wù)（如醫(yī)學(xué)圖像分類）的性能，尤其適用于目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)量不足的場(chǎng)景。二者的核心差異在于是否跨任務(wù)/領(lǐng)域復(fù)用知識(shí)。四、案例分析題（每題10分，共5題）1.某醫(yī)院計(jì)劃引入AI輔助診斷系統(tǒng)，用于分析肺部CT影像以識(shí)別肺炎。假設(shè)你是該項(xiàng)目的技術(shù)負(fù)責(zé)人，需回答以下問(wèn)題：（1）該系統(tǒng)可能使用哪些AI技術(shù)？（至少列出3種）（2）需關(guān)注哪些倫理與法律問(wèn)題？（至少列出3點(diǎn)）答案：（1）可能使用的技術(shù)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于圖像特征提??；目標(biāo)檢測(cè)或分割模型（如U-Net）定位肺部病灶區(qū)域；遷移學(xué)習(xí)（基于預(yù)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)影像模型微調(diào)）減少標(biāo)注數(shù)據(jù)需求；不確定性校準(zhǔn)技術(shù)（評(píng)估模型預(yù)測(cè)的置信度）。（2）倫理與法律問(wèn)題：患者隱私保護(hù)（CT影像包含敏感健康信息，需符合《個(gè)人信息保護(hù)法》）；算法公平性（模型是否對(duì)不同年齡、種族患者的診斷準(zhǔn)確率一致）；責(zé)任歸屬（若模型漏診導(dǎo)致醫(yī)療事故，責(zé)任屬于醫(yī)院、開(kāi)發(fā)者還是系統(tǒng)本身）；可解釋性（醫(yī)生需理解模型判斷肺炎的依據(jù)，避免“黑箱”決策）。2.某電商平臺(tái)計(jì)劃用AI優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)，當(dāng)前存在“信息繭房”問(wèn)題（用戶僅看到相似商品，興趣范圍變窄）。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于AI的解決方案，要求：（1）說(shuō)明核心技術(shù)思路；（2）列出需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。答案：（1）核心技術(shù)思路：引入多目標(biāo)優(yōu)化的推薦模型，在傳統(tǒng)的“點(diǎn)擊率/轉(zhuǎn)化率”目標(biāo)基礎(chǔ)上，增加“多樣性”和“探索性”目標(biāo)。例如，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如DQN）作為推薦策略，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)不僅包含用戶點(diǎn)擊行為，還包含推薦商品的類別覆蓋度（如覆蓋10個(gè)以上品類）；或通過(guò)混合模型，將基于協(xié)同過(guò)濾的“利用”推薦（推薦用戶歷史偏好商品）與基于內(nèi)容的“探索”推薦（推薦用戶未接觸過(guò)但潛在感興趣的商品）按一定比例融合。（2）關(guān)鍵問(wèn)題：如何量化“多樣性”（如計(jì)算推薦列表中商品類別的信息熵）；如何平衡短期收益（用戶點(diǎn)擊）與長(zhǎng)期收益（用戶留存）；如何避免過(guò)度探索導(dǎo)致推薦效果下降；如何處理冷啟動(dòng)問(wèn)題（新用戶/新商品的信息不足）。3.自動(dòng)駕駛汽車在行駛中遇到突發(fā)情況（如行人突然橫穿馬路），需快速?zèng)Q策是否剎車或轉(zhuǎn)向。假設(shè)該車輛的決策系統(tǒng)基于AI算法，請(qǐng)分析：（1）該系統(tǒng)可能使用哪些感知與決策技術(shù)？（2）若系統(tǒng)選擇剎車但仍發(fā)生碰撞，可能的技術(shù)原因有哪些？答案：（1）感知技術(shù)：激光雷達(dá)（LiDAR）獲取高精度3D環(huán)境點(diǎn)云，攝像頭（RGB/紅外）捕捉視覺(jué)特征，毫米波雷達(dá)檢測(cè)移動(dòng)物體速度；多傳感器融合技術(shù)（如卡爾曼濾波）融合不同傳感器數(shù)據(jù)，提升目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的準(zhǔn)確性。決策技術(shù)：行為預(yù)測(cè)模型（預(yù)測(cè)行人下一步動(dòng)作）、路徑規(guī)劃算法（如A算法、RRT）生成可行軌跡，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（如深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)）優(yōu)化決策策略以適應(yīng)復(fù)雜交通場(chǎng)景。（2）可能的技術(shù)原因：感知層誤差（如激光雷達(dá)在雨霧天氣下點(diǎn)云稀疏，導(dǎo)致行人檢測(cè)延遲）；決策模型的泛化能力不足（未訓(xùn)練過(guò)類似突發(fā)場(chǎng)景，無(wú)法快速生成最優(yōu)路徑）；執(zhí)行層延遲（剎車系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，超過(guò)模型預(yù)測(cè)的安全制動(dòng)距離）；數(shù)據(jù)標(biāo)注偏差（訓(xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏行人突然橫穿的極端場(chǎng)景，模型對(duì)小概率事件的處理能力弱）。4.某企業(yè)開(kāi)發(fā)了一個(gè)智能客服系統(tǒng)，使用大語(yǔ)言模型（LLM）處理用戶咨詢，但近期用戶投訴“回答不相關(guān)”“重復(fù)話術(shù)”問(wèn)題突出。作為技術(shù)改進(jìn)負(fù)責(zé)人，你會(huì)如何優(yōu)化該系統(tǒng)？答案：優(yōu)化方案可從以下方面入手：（1）數(shù)據(jù)層面：收集真實(shí)用戶對(duì)話日志，構(gòu)建高質(zhì)量的領(lǐng)域微調(diào)數(shù)據(jù)集（如“客服-用戶”多輪對(duì)話對(duì)），加入“意圖識(shí)別”標(biāo)注（如用戶咨詢“退貨流程”“物流狀態(tài)”等），通過(guò)監(jiān)督微調(diào)（SFT）讓模型更聚焦用戶問(wèn)題。（2）模型層面：引入檢索增強(qiáng)機(jī)制（Retrieval-AugmentedGeneration），在生成回答前，從企業(yè)知識(shí)庫(kù)（如產(chǎn)品手冊(cè)、常見(jiàn)問(wèn)題解答）中檢索相關(guān)信息，作為模型輸入的上下文，提升回答的準(zhǔn)確性和相關(guān)性；添加對(duì)話歷史記憶模塊（如使用對(duì)話窗口或緩存機(jī)制），避免重復(fù)回答。（3）訓(xùn)練策略：設(shè)計(jì)多任務(wù)學(xué)習(xí)目標(biāo)，同時(shí)優(yōu)化“相關(guān)性”（如余弦相似度衡量回答與問(wèn)題的匹配度）、“流暢性”（語(yǔ)言模型困惑度）、“實(shí)用性”（人工標(biāo)注的回答質(zhì)量分）；使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類反饋（RLHF）進(jìn)一步優(yōu)化模型，通過(guò)人工標(biāo)注“好/壞”回答作為獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，調(diào)整模型生成策略。（4）后處理：增加意圖分類器作為前置模塊，過(guò)濾無(wú)效問(wèn)題（如與業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的閑聊），引導(dǎo)用戶轉(zhuǎn)向人工客服；設(shè)置回答多樣性約束（如調(diào)整生成時(shí)的temperature參數(shù)，或加入懲罰重復(fù)token的機(jī)制）。5.某高校實(shí)驗(yàn)室研發(fā)了一個(gè)AI論文摘要生成系統(tǒng)，需評(píng)估其性能。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一套評(píng)估方案