在rpa服务化平台架构中，负责集中管理和调度机器人执行流程，并提供任务队列管理、负载均衡等功能的组件是以下哪一项？

在需要回答关于最新科技动态的问题时，以下哪项最能体现rag相较于传统生成式模型的优势？

在需要提供最新行业动态分析报告的场景下，以下哪种方法最能确保生成内容的准确性和时效性？

以下哪项准确描述了rag（retrieval-augmented generation）系统的核心组成部分及其交互关系？

以下哪项准确描述了rag（检索增强生成）系统的三个核心组成部分及其基本交互关系？

模型量化（Quantization）技术会降低大模型的精度，因此不适合用于对精度要求极高的任务。

在大模型训练中，学习率调度（Learning Rate Scheduling）的主要目的是防止模型过拟合。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）的核心思想是将复杂模型的知识迁移到简单模型中，以提升简单模型的性能。

模型剪枝（Pruning）技术通过移除不重要的神经元，可以显著减少模型参数数量，但不会影响模型推理速度。

在大模型中，增加注意力头（Attention Heads）的数量一定会提高模型性能

人类反馈强化学习（RLHF）技术的主要作用是提高大模型的生成速度