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“还要大力研发反作弊技术,精准识别应聘者是否使用AI外挂等作弊工具。通过分析面试者语言表达模式、回答速度与逻辑等特征,构建智能作弊识别模型。运用自然语言处理技术剖析应聘者回答的语义语法结构,判断是否符合人类思维表达习惯。结合大数据分析与机器学习算法,对大量正常与疑似作弊数据进行学习训练,提升反作弊模型的准确性与灵敏度。”岳震说。
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针对选题,他们探索出了结合大模型做大小协同检测的方案。对于输入的待检印刷电路板PCB图片,可以使用不同小模型检测,对小模型的检测结果,用大模型协同复用,实现质检效率和性能的平衡。为应对多变的真实工业生产场景中出现的新缺陷类型,还设计了动态核心集和知识复用等技术。
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