# 1. 法律领域 AI 应用（Harvey、Thomson Reuters CoCounsel）在检索增强、引用溯源与合规审核上的工程要点是什么？ A 应做权威来源的检索增强、强制引用溯源、无依据拒答，并配合权限控制与人工复核的合规审核 ✓ 正确答案 B 法律 AI 追求回答流畅即可 C 引用溯源可弱化以提升速度 D 幻觉在法律场景可接受
# 2. AI 在保险（理赔初审、核保问答）的工程实战，文档抽取与人工复核应如何分工？ A AI 应全自动完成理赔判定 B 所有理赔都需完全人工 C 文档抽取无需人工复核 D 应按金额、风险、置信度分流，低风险高置信度走自动初审，高风险/边缘转人工复核，AI 提效、人工把关 ✓ 正确答案
# 3. 医疗场景（影像分析、临床问答）的 AI 应用如何满足监管审批、责任边界与数据合规要求？ A AI 可直接出具诊断结论 B 医疗数据可随意使用 C 需完成监管审批、明确 AI 辅助医生决策的责任边界，并满足医疗数据脱敏、授权与加密留存 ✓ 正确答案 D 临床 AI 无需监管审批
# 4. 金融领域（研报分析、行情问答）的 AI 应用在数据权限、合规留痕与实时性上有哪些工程挑战？ A 金融 AI 只需保证回答准确 B 金融数据可公开共享 C 需做数据权限分级、全链路合规留痕与实时数据管线，平衡权限、留痕与实时性 ✓ 正确答案 D 投研 AI 无需留痕
# 5. 教育场景（智能辅导、语言练习）的 AI 应用如何设计错误反馈与安全护栏，防止输出不当内容？ A AI 应直接给出正确答案 B 教育场景无需内容安全 C 应设计引导式错误反馈、任务边界约束与输出过滤的安全护栏，并针对未成年人加强内容安全 ✓ 正确答案 D 错误反馈应直接批评学生
# 6. 游戏场景（NPC 对话、角色扮演）的 AI 应用如何控制延迟、成本与内容一致性？ A 应用分层模型路由、缓存、角色记忆与上下文约束，平衡低延迟、低成本和角色一致性 ✓ 正确答案 B 游戏 AI 用最强大模型即可，忽略延迟 C NPC 无需保持人设一致 D 游戏 AI 成本无关紧要
# 7. 零售场景（个性化推荐、订单助手）的 AI 应用如何把模型输出与库存、价格等业务规则结合？ A 应注入库存/价格等实时数据，模型输出结构化意图，由规则引擎校验与执行，防止推荐无货/错价商品 ✓ 正确答案 B 模型的推荐可直接执行 C 库存与模型无关 D 模型可绕过价格规则
# 8. 制造场景（预测、计划）的 AI 应用如何与现有计划系统集成并保证结果可解释？ A 制造 AI 作为独立黑箱运行即可 B 应通过 API 与现有计划系统集成，用特征归因与可读报告保证结果可解释，并支持人工确认调整 ✓ 正确答案 C 可解释性在制造场景不重要 D 预测结果无需与系统数据兼容
# 9. 政务场景，公文生成、政策问答的格式规范、事实核查与留痕要求如何工程化？ A 政务公文可自由生成 B 应用模板约束格式、权威检索+引用做事实核查、全程留痕+人审，保证公文合规可追溯 ✓ 正确答案 C 政策问答无需引用来源 D 政务输出无需留痕
# 10. 能源电力，设备预测性维护的故障预测如何验证误报成本，并与专家复核闭环？ A 应用误报/漏报成本量化验证预测，让 AI 告警经专家复核并回流校准，形成"预测→复核→反馈"闭环 ✓ 正确答案 B 告警越多越安全 C 误报成本无需考虑 D 专家复核与模型优化无关
# 11. 媒体场景（内容生成、编辑辅助）的 AI 应用如何保证事实性、署名规范与 AIGC 标识？ A AI 生成内容可自由发布 B 媒体 AI 无需事实核查 C 应做事实核查管线、遵守署名与版权规范、加 AIGC 标识，并让 AI 拟稿后经人工核实发布 ✓ 正确答案 D AIGC 标识会降低可信度，应去掉
# 12. 垂直行业客户对 AI 按量计费的接受度不同，定价模式应如何与行业付费能力和模型成本匹配？ A 所有行业统一按量计费 B 应结合行业付费能力、模型成本与价值分层定价，高价值行业按量/效果付费，预算敏感行业用订阅/打包 ✓ 正确答案 C 定价与行业付费能力无关 D 模型成本不影响定价
# 13. 垂直行业 AI 应用的毛利模型，token 成本、行业客单价与毛利目标应如何倒推模型选型与路由策略？ A 选型只看模型能力，与毛利无关 B 应从毛利目标与客单价倒推成本上限，再决定模型选型与路由策略，让毛利约束成本 ✓ 正确答案 C 毛利模型与 token 成本无关 D 路由策略与毛利无关
# 14. 垂直行业 AI 应用的数据壁垒如何构建（行业语料、反馈闭环、领域知识库），避免被通用模型能力追平？ A 应通过私有行业语料、领域知识库与反馈闭环三层构建，让通用模型无法复制，形成"越用越准"的飞轮 ✓ 正确答案 B 数据壁垒无法构建 C 通用模型能力会永远追平所有垂直 AI D 反馈闭环对壁垒无用
# 15. 垂直行业 AI 产品如何用试用、模板与行业示例驱动增长，同时控制免费试用的推理成本？ A 免费试用越慷慨越好 B 免费试用成本无法控制 C 模板会降低试用吸引力 D 应用模板与行业示例让用户快速看到价值，并用额度、路由与缓存控制免费试用成本 ✓ 正确答案
# 16. 垂直行业 AI 方案的交付中，行业适配（术语、流程、数据接入）与通用能力的边界应如何划分？ A 每个客户都定制一套完整系统 B 数据接入无需标准化 C 通用能力可被行业定制取代 D 应把可复用能力做通用底座，行业术语/流程/数据接入做可插拔适配层，避免行业定制污染通用底座 ✓ 正确答案
# 17. 行业专属评测集，用行业术语与流程构建验收评测集，行业适配度如何量化？ A 用通用评测集即可验收行业 AI B 术语识别与流程无关 C 行业适配度无法量化 D 应用行业术语、流程与场景构建评测集，用术语识别率、流程正确率、规范符合率量化适配度并作为交付门禁 ✓ 正确答案
# 18. 垂直行业项目制交付中，模型效果调优与客户数据接入的工程工作量应如何评估与排期？ A 模型效果调优是唯一工作量 B 数据接入工作量可精确预估 C 应数据接入 POC 先行、预留数据返工与效果迭代缓冲，用评测集+可验证里程碑管理排期 ✓ 正确答案 D 效果调优无需缓冲时间
# 19. 垂直行业客户的成功标准如何量化（留存、使用深度、业务指标），客户成功的工程支持如何闭环？ A 客户成功只看续费即可 B 工程支持与客户成功无关 C 使用深度无法作为成功指标 D 应从留存、使用深度、业务指标三层量化，并把指标缺口接入工程改进，形成"监测→定位→改进→价值"闭环 ✓ 正确答案
# 20. 人力资源场景，简历筛选与面试评估中的偏见风险、可解释性与人工复核如何设计？ A 应去除敏感属性防偏见、让评分带理由可解释、由人工做最终决策，并把公平指标纳入监控 ✓ 正确答案 B AI 可直接决定录用 C 简历筛选可考虑敏感属性 D 给分无需理由，只看总分
