考核说明
- 题目数
- 25
- 考核时间
- 35 分钟
- 及格线
- 70 分
- 建议经验
- 无
所有题目均为五选一，在 OMR 答题卡上填涂。多选题和正误判断题以方框内选项组合的形式出题，排序题和匹配题以排列形式出题。判断型题目（L3）每题 3 分，其余每题 2 分；原始分换算为百分制后评定为 1~9 等级。
考核领域
1. 生成式AI的工作原理与局限25%
2. 有效指令与迭代改进25%
3. 产品形态与功能选择20%
4. 负责任的使用与数据15%
5. 引入价值与组织视角15%
比例以晋级考核为准。修炼和模拟考核的领域构成可能不同。
考核什么
- 用token、上下文窗口、概率性生成和知识截止日期解释AI的局限
- 根据任务性质选择合适的产品形态（聊天、项目、自定义助手、智能体、API）
- 通过清晰的指令、背景信息、示例和输出格式提升结果质量
- 遵守敏感信息处理与AI生成内容核查的原则
- 比较业务场景中引入AI的价值与风险
适合人群
- 无论岗位如何，正在或计划在工作中使用生成式AI的所有人
- 正在评估引入AI的管理者、产品经理和企业负责人
- 无需编程经验
不涉及编写代码、系统设计和模型训练。
领域详情
领域 1. 生成式AI的工作原理与局限
- 知识：token、上下文窗口、概率性生成、知识截止日期、幻觉的成因、推理模型与普通模型、多模态输入
- 技能：识别不能直接相信模型输出的情形、按任务难度选择合适档位的模型
领域 2. 有效指令与迭代改进
- 知识：具体指令、角色与背景、提供示例、指定输出格式、拆分步骤
- 技能：把模糊的请求改写为具体的请求、附上资料以提供背景信息、根据结果反复改进
领域 3. 产品形态与功能选择
- 知识：聊天、项目（知识空间）、自定义助手、连接器、智能体功能、API
- 技能：针对重复性工作、基于文档的问答和外部应用联动等场景选择合适的形态
领域 4. 负责任的使用与数据
- 知识：使用政策中共同的禁止类别、个人版与企业版套餐在数据保留和训练使用上的差异、管理员控制
- 技能：判断能否输入敏感信息、核实出处与事实
领域 5. 引入价值与组织视角
- 知识：订阅制计费与按token计费、用例选择标准、引入效果指标
- 技能：按效果与风险对业务场景分类、提出可衡量的引入指标
官方文档
白带教材 · AI素养
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