5. 在超長上下文任務中使用自動提示工程(Automatic Prompt Engineer,APE)時，可能面臨的最大限制是什麼？

(A)迭代優化難以因應上下文的不斷變動，導致調整失效；

(B)模型的記憶容量有限，無法完整保留所有長篇資訊；

(C)提示內容難以有效分解，無法支援複雜任務拆解；

(D)回饋機制通常僅針對局部片段，難以全面評估最終輸出品質

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相關試題

1. 在 Low Code 平台的開發應用設計中，關於「模型(Model)」，下列敘述何者最符合實際情況？ (A)模型僅扮演設計視覺化的輔助工具，對應用邏輯的影響有限； (B)模型是用來抽象描述資料結構、業務流程與介面邏輯的核心元素，影響應用的設計與維護； (C)模型僅依循 UML(Unified Modeling Language)等傳統建模方式，缺乏針對 Low Code 環境的延展性； (D)模型在 Low Code 平台中已被自動程式碼生成全面取代，實際價值有限

2. 企業在導入生成式 AI 平台時，往往需要利用分散於不同部門或機構中的大量敏感文本資料。若希望在確保隱私的前提下，仍能讓模型持續優化並降低資料外洩風險，下列哪一種方法最適合？ (A)同態加密(Homomorphic Encryption)； (B)安全多方計算(Secure Multi-party Computation)； (C)零知識證明(Zero-knowledge Proofs)； (D)聯邦學習(Federated Learning)

3. 某企業利用 No Code/Low Code 平台開發內部營運系統。為確保系統在跨部門流程與外部服務整合下仍具良好的可測試性(Testability)，下列哪一項作法最為合適？ (A)依賴 No Code/Low Code 平台提供的即時預覽與基本單元測試功能，快速驗證常見流程； (B)導入可重複執行的自動化測試流程，並透過 API 或服務虛擬化進行模組化驗證； (C)將測試聚焦於使用者介面互動與操作流程驗證，檢查系統表面功能； (D)依靠使用者回饋與正式上線後的監控資料，作為修正依據

4. 某社交平台嘗試結合自動提示工程(Automatic Prompt Engineer,APE)與圖提示(Graph Prompting)，讓 AI 協助分析使用者之間的互動關係。在這個過程中，下列何者為最可能遇到的挑戰？ (A)圖結構轉換為文字提示時，可能導致部分關聯資訊遺失； (B)APE 在圖資料上無法產生任何提示內容； (C)圖轉文字後能完整保留所有上下文，對推理不造成影響； (D)Graph Prompting 僅能處理線性路徑，限制多分支探索

6. 某設計團隊計畫在短時間內完成一款行動應用程式，必須同時達到高度個人化體驗、快速生成介面與行銷內容自動產出等需求。若結合 No Code/Low Code 平台與生成式 AI 技術，以下哪一種整合策略最能符合目標？ (A)使用生成式 AI 自動產生 API 呼叫與元件配置，並由開發者手動整合至 No Code 平台流程； (B)透過生成式 AI 在 No Code 平台中自動建立介面模板，並結合使用者數據即時生成個人化功能與行銷推播內容； (C)在 No Code 平台中導入生成式 AI，快速建立跨專案可重用的通用模組，專注於提升開發速度； (D)在 No Code 平台中完全依賴生成式 AI 自動產生所有應用功能與流程，不經人工設計或驗證

7. 某團隊希望讓 AI 自動查詢 GitHub 上的程式碼庫，並生成摘要給使用者參考。開發者決定透過 Model Context Protocol(MCP)來實現，AI 需先發出請求，再經由 MCP 架構逐步完成查詢與回傳。在此情境下， MCP 運作流程的正確順序為何？ (A)MCP Server→AI Host→MCP Client→資料查詢→結果回傳 AI Host； (B)MCP Client→AI Host→MCP Server→資料查詢→結果回傳 AI Host； (C)AI Host→MCP Client→ MCP Server→資料查詢→結果回傳 AI Host； (D)AI Host→MCP Server→MCP Client→資料查詢→結果回傳 AI Host

8. 在 Agent-to-Agent(A2A)架構中，不同代理人之間會分工合作。一般而言，下列敘述何者最符合 Client Agent 與 Remote Agent 的互動流程？ (A)Remote Agent 主動分派任務給 Client Agent； (B)由人工事先設定 Client Agent 與 Remote Agent 處理任務的先後順序； (C)Client Agent 發起任務，Remote Agent 執行並回傳結果； (D)Client Agent 與 Remote Agent 同時處理任務並同步處理結果

9. 在導入生成式 AI 的應用規劃中，上下文工程(Context Engineering) 的核心目的為何？ (A)縮短模型訓練時間； (B)優化提示與上下文； (C)增加模型參數數量； (D)優化 Fine-tuning 正確率

10. 某公司在導入生成式 AI 協助撰寫內部報告時，測試人員刻意在輸入的上下文中放入互相矛盾的資訊(例如：同一位員工在不同段落被描述為「入職三年」與「入職五年」)。在這種情況下，最常見的模型行為會是什麼？ (A)永遠選擇第一段資訊作為答案依據； (B)可能生成幻覺或隨機採信其中一方的內容； (C)拒絕回答，並要求提供更一致的輸入； (D)自動判斷並只選擇正確的資訊

11.Agentic AI 在解決方案圖譜(Solution Graph)上尋找最佳解決路徑時，通常會使用什麼樣的搜尋策略？ (A)使用廣度優先、深度優先或最佳優先等演算法進行探索； (B)每一步都隨機選擇動作，反覆嘗試直到找到一條可行路徑； (C)只執行事先假定的一條路徑，失敗就停止； (D)完全依靠 LLM 一次性推斷最優完整路徑

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