生成式 AI 认证的技术原理考核维度介绍
生成式 AI 认证的技术原理考核聚焦于算法底层逻辑与模型架构的深度理解，其维度可拆解为以下层面：
1. 生成机制的核心算法掌握
考核要求学习者系统掌握文本生成、图像生成等任务中的关键算法原理。例如，在文本生成领域，需理解注意力机制如何通过动态权重分配实现上下文关联；在图像生成中，需解析扩散模型如何通过逐步去噪将随机噪声转化为结构化图像。此类考核通常通过复杂场景任务实现，如要求分析模型输出偏差与训练数据分布、超参数设置之间的关联，检验学习者对算法本质的穿透能力。
2. 模型架构的辨识与优化能力
认证强调对不同模型架构的差异化理解，而非简单记忆名称。学习者需掌握生成对抗网络（GAN）的对抗训练机制、自回归模型（如GPT系列）的参数化学习范式，以及多模态生成技术中的跨模态映射原理。考核可能设置模型局限性分析环节，例如要求学习者在特定任务中比较Transformer与CNN架构的适用性，并解释输出质量差异的技术根源。
3. 训练逻辑与数据依赖性的深度解析
学习者需理解模型训练过程中的数据驱动特征，包括训练数据规模、质量、分布对模型性能的影响。考核可能通过案例分析实现，如要求学习者分析医疗领域生成式AI模型输出错误与训练数据偏差的关联，或解释金融文本生成中专业术语缺失与数据覆盖不足的因果关系。这种能力使学习者能够从数据源头诊断模型问题，而非仅停留在表面调试。
4. 多模态生成的技术原理融合
随着生成式AI向多模态方向发展，考核要求学习者掌握跨模态生成的技术原理。例如，需理解文本到图像生成中如何通过语义编码实现模态转换，或视频生成中如何协调时序信息与空间特征。此类考核可能通过设计题实现，如要求学习者设计一个从文本描述生成连贯视频的方案，并解释其中涉及的多模态对齐技术。
5. 技术原理的应用迁移能力
认证强调将理论转化为实践的创新思维。学习者需具备将技术原理应用于新场景的能力，例如通过调整模型架构或训练策略解决特定问题。考核可能设置开放式任务，如要求学习者在资源受限条件下优化模型性能，并解释所采用的技术原理（如知识蒸馏、量化压缩）如何平衡效率与质量。
