100 个专业术语 · 每题仅 A/B 两个选项 · 中英日对照 · 原创学习练习，非官方试题
What does “Machine Learning (ML)” mean?
“Machine Learning (ML)”的含义是什么？
「Machine Learning (ML)」はどの意味ですか？
正确答案 B
Machine Learning (ML): Learning patterns from data to predict or decide. The other choice describes Deep Learning: Learning representations with multilayer neural networks.
Machine Learning (ML)：从数据学习规律以进行预测或决策。另一选项描述的是 Deep Learning：使用多层神经网络学习表示。
Machine Learning (ML)：データから規則を学び予測や判断を行う。もう一方は Deep Learning（多層ニューラルネットワークで表現を学ぶ）の説明です。
What does “Deep Learning” mean?
“Deep Learning”的含义是什么？
「Deep Learning」はどの意味ですか？
正确答案 A
Deep Learning: Learning representations with multilayer neural networks. The other choice describes Machine Learning (ML): Learning patterns from data to predict or decide.
Deep Learning：使用多层神经网络学习表示。另一选项描述的是 Machine Learning (ML)：从数据学习规律以进行预测或决策。
Deep Learning：多層ニューラルネットワークで表現を学ぶ。もう一方は Machine Learning (ML)（データから規則を学び予測や判断を行う）の説明です。
What does “Natural Language Processing (NLP)” mean?
“Natural Language Processing (NLP)”的含义是什么？
「Natural Language Processing (NLP)」はどの意味ですか？
正确答案 A
Natural Language Processing (NLP): Processing and understanding human language. The other choice describes Computer Vision: Analyzing visual information in images or video.
Natural Language Processing (NLP)：处理和理解人类语言。另一选项描述的是 Computer Vision：分析图像或视频中的视觉信息。
Natural Language Processing (NLP)：人間の言語を処理・理解する。もう一方は Computer Vision（画像や動画の視覚情報を分析する）の説明です。
What does “Computer Vision” mean?
“Computer Vision”的含义是什么？
「Computer Vision」はどの意味ですか？
正确答案 B
Computer Vision: Analyzing visual information in images or video. The other choice describes Natural Language Processing (NLP): Processing and understanding human language.
Computer Vision：分析图像或视频中的视觉信息。另一选项描述的是 Natural Language Processing (NLP)：处理和理解人类语言。
Computer Vision：画像や動画の視覚情報を分析する。もう一方は Natural Language Processing (NLP)（人間の言語を処理・理解する）の説明です。
What does “Supervised Learning” mean?
“Supervised Learning”的含义是什么？
「Supervised Learning」はどの意味ですか？
正确答案 A
Supervised Learning: Learning input-target relationships from labeled examples. The other choice describes Unsupervised Learning: Finding structure in data without target labels.
Supervised Learning：从带标签的样本学习输入与目标的关系。另一选项描述的是 Unsupervised Learning：在没有目标标签的数据中寻找结构。
Supervised Learning：ラベル付きの例から入力と正解の関係を学ぶ。もう一方は Unsupervised Learning（正解ラベルのないデータから構造を見つける）の説明です。
What does “Unsupervised Learning” mean?
“Unsupervised Learning”的含义是什么？
「Unsupervised Learning」はどの意味ですか？
正确答案 A
Unsupervised Learning: Finding structure in data without target labels. The other choice describes Supervised Learning: Learning input-target relationships from labeled examples.
Unsupervised Learning：在没有目标标签的数据中寻找结构。另一选项描述的是 Supervised Learning：从带标签的样本学习输入与目标的关系。
Unsupervised Learning：正解ラベルのないデータから構造を見つける。もう一方は Supervised Learning（ラベル付きの例から入力と正解の関係を学ぶ）の説明です。
What does “Reinforcement Learning” mean?
“Reinforcement Learning”的含义是什么？
「Reinforcement Learning」はどの意味ですか？
正确答案 A
Reinforcement Learning: Learning a policy from rewards after actions. The other choice describes Supervised Learning: Learning input-target relationships from labeled examples.
Reinforcement Learning：通过行动后的奖励反馈学习策略。另一选项描述的是 Supervised Learning：从带标签的样本学习输入与目标的关系。
Reinforcement Learning：行動後の報酬から方策を学ぶ。もう一方は Supervised Learning（ラベル付きの例から入力と正解の関係を学ぶ）の説明です。
What does “Classification” mean?
“Classification”的含义是什么？
「Classification」はどの意味ですか？
正确答案 B
Classification: Predicting categories, such as spam or legitimate email. The other choice describes Regression: Predicting a continuous value, such as a house price.
Classification：预测离散类别，例如垃圾邮件或正常邮件。另一选项描述的是 Regression：预测连续数值，例如房价。
Classification：迷惑メールか通常メールかなどのカテゴリを予測する。もう一方は Regression（住宅価格などの連続した数値を予測する）の説明です。
What does “Regression” mean?
“Regression”的含义是什么？
「Regression」はどの意味ですか？
正确答案 A
Regression: Predicting a continuous value, such as a house price. The other choice describes Classification: Predicting categories, such as spam or legitimate email.
Regression：预测连续数值，例如房价。另一选项描述的是 Classification：预测离散类别，例如垃圾邮件或正常邮件。
Regression：住宅価格などの連続した数値を予測する。もう一方は Classification（迷惑メールか通常メールかなどのカテゴリを予測する）の説明です。
What does “Clustering” mean?
“Clustering”的含义是什么？
「Clustering」はどの意味ですか？
正确答案 B
Clustering: Grouping similar data without predefined class labels. The other choice describes Classification: Predicting categories, such as spam or legitimate email.
Clustering：按相似性将数据分组，无需预先给定类别标签。另一选项描述的是 Classification：预测离散类别，例如垃圾邮件或正常邮件。
Clustering：事前のクラスラベルなしに類似データをグループ化する。もう一方は Classification（迷惑メールか通常メールかなどのカテゴリを予測する）の説明です。
What does “Training” mean?
“Training”的含义是什么？
「Training」はどの意味ですか？
正确答案 A
Training: Adjusting model parameters using data. The other choice describes Inference: Using a trained model to produce output for new input.
Training：利用数据调整模型的参数。另一选项描述的是 Inference：用已训练模型处理新输入并产生输出。
Training：データを使ってモデルのパラメータを調整する。もう一方は Inference（学習済みモデルで新しい入力から出力を得る）の説明です。
What does “Inference” mean?
“Inference”的含义是什么？
「Inference」はどの意味ですか？
正确答案 A
Inference: Using a trained model to produce output for new input. The other choice describes Training: Adjusting model parameters using data.
Inference：用已训练模型处理新输入并产生输出。另一选项描述的是 Training：利用数据调整模型的参数。
Inference：学習済みモデルで新しい入力から出力を得る。もう一方は Training（データを使ってモデルのパラメータを調整する）の説明です。
What does “Overfitting” mean?
“Overfitting”的含义是什么？
「Overfitting」はどの意味ですか？
正确答案 B
Overfitting: Fitting training data too closely and generalizing poorly. The other choice describes Underfitting: Failing to capture sufficient patterns in the data.
Overfitting：过度贴合训练数据，对新数据泛化较差。另一选项描述的是 Underfitting：模型未能充分学到数据中的规律。
Overfitting：訓練データに適合しすぎ未知データへの汎化が弱い。もう一方は Underfitting（モデルがデータの規則を十分に学べていない）の説明です。
What does “Underfitting” mean?
“Underfitting”的含义是什么？
「Underfitting」はどの意味ですか？
正确答案 A
Underfitting: Failing to capture sufficient patterns in the data. The other choice describes Overfitting: Fitting training data too closely and generalizing poorly.
Underfitting：模型未能充分学到数据中的规律。另一选项描述的是 Overfitting：过度贴合训练数据，对新数据泛化较差。
Underfitting：モデルがデータの規則を十分に学べていない。もう一方は Overfitting（訓練データに適合しすぎ未知データへの汎化が弱い）の説明です。
What does “Precision” mean?
“Precision”的含义是什么？
「Precision」はどの意味ですか？
正确答案 A
Precision: The fraction of positive predictions that are truly positive. The other choice describes Recall: The fraction of actual positives correctly detected.
Precision：预测为正的样本中，真正为正的比例。另一选项描述的是 Recall：实际为正的样本中，被正确检出的比例。
Precision：陽性と予測した例のうち実際に陽性である割合。もう一方は Recall（実際に陽性の例のうち正しく検出できた割合）の説明です。
What does “Recall” mean?
“Recall”的含义是什么？
「Recall」はどの意味ですか？
正确答案 A
Recall: The fraction of actual positives correctly detected. The other choice describes Precision: The fraction of positive predictions that are truly positive.
Recall：实际为正的样本中，被正确检出的比例。另一选项描述的是 Precision：预测为正的样本中，真正为正的比例。
Recall：実際に陽性の例のうち正しく検出できた割合。もう一方は Precision（陽性と予測した例のうち実際に陽性である割合）の説明です。
What does “Generative AI (GenAI)” mean?
“Generative AI (GenAI)”的含义是什么？
「Generative AI (GenAI)」はどの意味ですか？
正确答案 A
Generative AI (GenAI): Creating new content from learned patterns. The other choice describes Classification: Predicting categories, such as spam or legitimate email.
Generative AI (GenAI)：根据学到的模式生成新内容。另一选项描述的是 Classification：预测离散类别，例如垃圾邮件或正常邮件。
Generative AI (GenAI)：学習したパターンに基づき新しいコンテンツを生成する。もう一方は Classification（迷惑メールか通常メールかなどのカテゴリを予測する）の説明です。
What does “Foundation Model (FM)” mean?
“Foundation Model (FM)”的含义是什么？
「Foundation Model (FM)」はどの意味ですか？
正确答案 A
Foundation Model (FM): A broadly pretrained model adaptable to many tasks. The other choice describes Embedding: Representing content as vectors for semantic similarity.
Foundation Model (FM)：大规模预训练、可适配多种任务的模型。另一选项描述的是 Embedding：用数值向量表示内容以比较语义相似性。
Foundation Model (FM)：大規模に事前学習され複数のタスクに適応できるモデル。もう一方は Embedding（内容を数値ベクトルで表し意味の類似性を比較する）の説明です。
What does “Large Language Model (LLM)” mean?
“Large Language Model (LLM)”的含义是什么？
「Large Language Model (LLM)」はどの意味ですか？
正确答案 A
Large Language Model (LLM): A large-scale model for language understanding and generation. The other choice describes Computer Vision: Analyzing visual information in images or video.
Large Language Model (LLM)：大规模训练、面向语言理解与生成的模型。另一选项描述的是 Computer Vision：分析图像或视频中的视觉信息。
Large Language Model (LLM)：大規模に学習された言語理解・生成向けモデル。もう一方は Computer Vision（画像や動画の視覚情報を分析する）の説明です。
What does “Token” mean?
“Token”的含义是什么？
「Token」はどの意味ですか？
正确答案 A
Token: A text processing unit that may be part of a word. The other choice describes Embedding: Representing content as vectors for semantic similarity.
Token：模型处理的文本单元，可能是词的一部分。另一选项描述的是 Embedding：用数值向量表示内容以比较语义相似性。
Token：単語の一部にもなるモデルのテキスト処理単位。もう一方は Embedding（内容を数値ベクトルで表し意味の類似性を比較する）の説明です。
What does “Embedding” mean?
“Embedding”的含义是什么？
「Embedding」はどの意味ですか？
正确答案 A
Embedding: Representing content as vectors for semantic similarity. The other choice describes Token: A text processing unit that may be part of a word.
Embedding：用数值向量表示内容以比较语义相似性。另一选项描述的是 Token：模型处理的文本单元，可能是词的一部分。
Embedding：内容を数値ベクトルで表し意味の類似性を比較する。もう一方は Token（単語の一部にもなるモデルのテキスト処理単位）の説明です。
What does “Prompt” mean?
“Prompt”的含义是什么？
「Prompt」はどの意味ですか？
正确答案 B
Prompt: Instructions, questions or context supplied to a model. The other choice describes Inference: Using a trained model to produce output for new input.
Prompt：提供给模型的指令、问题或上下文输入。另一选项描述的是 Inference：用已训练模型处理新输入并产生输出。
Prompt：モデルに与える指示・質問・文脈の入力。もう一方は Inference（学習済みモデルで新しい入力から出力を得る）の説明です。
What does “Prompt Engineering” mean?
“Prompt Engineering”的含义是什么？
「Prompt Engineering」はどの意味ですか？
正确答案 B
Prompt Engineering: Designing and improving prompts to guide model output. The other choice describes Fine-tuning: Further training on task data to adjust model parameters.
Prompt Engineering：设计并改进输入提示以引导模型输出。另一选项描述的是 Fine-tuning：使用任务数据继续训练并调整模型参数。
Prompt Engineering：モデルの出力を導くためにプロンプトを設計・改善する。もう一方は Fine-tuning（タスク用データで追加学習しモデルのパラメータを調整する）の説明です。
What does “Zero-shot Prompting” mean?
“Zero-shot Prompting”的含义是什么？
「Zero-shot Prompting」はどの意味ですか？
正确答案 A
Zero-shot Prompting: Requesting a task without providing examples in the prompt. The other choice describes Few-shot Prompting: Providing a few examples in the prompt to show the desired behavior.
Zero-shot Prompting：提示中不给任务示例，直接要求完成任务。另一选项描述的是 Few-shot Prompting：在提示中给出少量示例来说明预期行为。
Zero-shot Prompting：プロンプトに例を示さずタスクの実行を求める。もう一方は Few-shot Prompting（プロンプト内の少数の例で期待する振る舞いを示す）の説明です。
What does “Few-shot Prompting” mean?
“Few-shot Prompting”的含义是什么？
「Few-shot Prompting」はどの意味ですか？
正确答案 B
Few-shot Prompting: Providing a few examples in the prompt to show the desired behavior. The other choice describes Zero-shot Prompting: Requesting a task without providing examples in the prompt.
Few-shot Prompting：在提示中给出少量示例来说明预期行为。另一选项描述的是 Zero-shot Prompting：提示中不给任务示例，直接要求完成任务。
Few-shot Prompting：プロンプト内の少数の例で期待する振る舞いを示す。もう一方は Zero-shot Prompting（プロンプトに例を示さずタスクの実行を求める）の説明です。
What does “Fine-tuning” mean?
“Fine-tuning”的含义是什么？
「Fine-tuning」はどの意味ですか？
正确答案 A
Fine-tuning: Further training on task data to adjust model parameters. The other choice describes Retrieval-Augmented Generation (RAG): Retrieving information into context before generating an answer.
Fine-tuning：使用任务数据继续训练并调整模型参数。另一选项描述的是 Retrieval-Augmented Generation (RAG)：检索资料加入上下文，再由模型生成回答。
Fine-tuning：タスク用データで追加学習しモデルのパラメータを調整する。もう一方は Retrieval-Augmented Generation (RAG)（情報を検索して文脈に加えモデルで回答を生成する）の説明です。
What does “Retrieval-Augmented Generation (RAG)” mean?
“Retrieval-Augmented Generation (RAG)”的含义是什么？
「Retrieval-Augmented Generation (RAG)」はどの意味ですか？
正确答案 B
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Retrieving information into context before generating an answer. The other choice describes Fine-tuning: Further training on task data to adjust model parameters.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)：检索资料加入上下文，再由模型生成回答。另一选项描述的是 Fine-tuning：使用任务数据继续训练并调整模型参数。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)：情報を検索して文脈に加えモデルで回答を生成する。もう一方は Fine-tuning（タスク用データで追加学習しモデルのパラメータを調整する）の説明です。
What does “Hallucination” mean?
“Hallucination”的含义是什么？
「Hallucination」はどの意味ですか？
正确答案 A
Hallucination: Generating plausible but incorrect or unsupported content. The other choice describes Overfitting: Fitting training data too closely and generalizing poorly.
Hallucination：生成看似可信但不正确或缺乏依据的内容。另一选项描述的是 Overfitting：过度贴合训练数据，对新数据泛化较差。
Hallucination：もっともらしいが誤っている、または根拠のない内容を生成する。もう一方は Overfitting（訓練データに適合しすぎ未知データへの汎化が弱い）の説明です。
What does “Temperature” mean?
“Temperature”的含义是什么？
「Temperature」はどの意味ですか？
正确答案 B
Temperature: An inference parameter controlling sampling randomness. The other choice describes Context Window: The token capacity for context in a model call.
Temperature：控制生成采样随机性的推理参数。另一选项描述的是 Context Window：一次调用可处理的上下文 token 容量上限。
Temperature：生成時のサンプリングのランダムさを制御する推論パラメータ。もう一方は Context Window（モデル呼び出しで扱える文脈のトークン容量上限）の説明です。
What does “Context Window” mean?
“Context Window”的含义是什么？
「Context Window」はどの意味ですか？
正确答案 A
Context Window: The token capacity for context in a model call. The other choice describes Temperature: An inference parameter controlling sampling randomness.
Context Window：一次调用可处理的上下文 token 容量上限。另一选项描述的是 Temperature：控制生成采样随机性的推理参数。
Context Window：モデル呼び出しで扱える文脈のトークン容量上限。もう一方は Temperature（生成時のサンプリングのランダムさを制御する推論パラメータ）の説明です。
What does “Fairness” mean?
“Fairness”的含义是什么？
「Fairness」はどの意味ですか？
正确答案 B
Fairness: Considering group impacts and reducing unfair bias. The other choice describes Explainability: Understanding why a model produces a prediction or behavior.
Fairness：关注不同群体的影响，减少不公平偏差。另一选项描述的是 Explainability：理解模型为何产生某项预测或行为。
Fairness：集団ごとの影響を考慮し不公平な偏りを減らす。もう一方は Explainability（モデルが予測や振る舞いを生む理由を理解する）の説明です。
What does “Explainability” mean?
“Explainability”的含义是什么？
「Explainability」はどの意味ですか？
正确答案 A
Explainability: Understanding why a model produces a prediction or behavior. The other choice describes Transparency: Disclosing capabilities and limitations for informed choices.
Explainability：理解模型为何产生某项预测或行为。另一选项描述的是 Transparency：披露系统能力和限制，帮助用户作知情选择。
Explainability：モデルが予測や振る舞いを生む理由を理解する。もう一方は Transparency（能力と制限を開示し利用者の情報に基づく選択を助ける）の説明です。
What does “Transparency” mean?
“Transparency”的含义是什么？
「Transparency」はどの意味ですか？
正确答案 A
Transparency: Disclosing capabilities and limitations for informed choices. The other choice describes Explainability: Understanding why a model produces a prediction or behavior.
Transparency：披露系统能力和限制，帮助用户作知情选择。另一选项描述的是 Explainability：理解模型为何产生某项预测或行为。
Transparency：能力と制限を開示し利用者の情報に基づく選択を助ける。もう一方は Explainability（モデルが予測や振る舞いを生む理由を理解する）の説明です。
What does “Robustness” mean?
“Robustness”的含义是什么？
「Robustness」はどの意味ですか？
正确答案 A
Robustness: Maintaining reliable behavior with varied or unexpected inputs. The other choice describes Fairness: Considering group impacts and reducing unfair bias.
Robustness：面对输入变化或意外输入仍保持可靠表现。另一选项描述的是 Fairness：关注不同群体的影响，减少不公平偏差。
Robustness：入力の変化や予期しない入力でも信頼できる性能を保つ。もう一方は Fairness（集団ごとの影響を考慮し不公平な偏りを減らす）の説明です。
What does “Privacy” mean?
“Privacy”的含义是什么？
「Privacy」はどの意味ですか？
正确答案 A
Privacy: Appropriately collecting, using and managing personal or sensitive data. The other choice describes Safety: Reducing harmful output and misuse risks.
Privacy：适当收集、使用和管理个人或敏感数据。另一选项描述的是 Safety：减少有害输出及系统滥用风险。
Privacy：個人情報や機密データを適切に収集・利用・管理する。もう一方は Safety（有害な出力やシステムの悪用リスクを減らす）の説明です。
What does “Safety” mean?
“Safety”的含义是什么？
「Safety」はどの意味ですか？
正确答案 B
Safety: Reducing harmful output and misuse risks. The other choice describes Privacy: Appropriately collecting, using and managing personal or sensitive data.
Safety：减少有害输出及系统滥用风险。另一选项描述的是 Privacy：适当收集、使用和管理个人或敏感数据。
Safety：有害な出力やシステムの悪用リスクを減らす。もう一方は Privacy（個人情報や機密データを適切に収集・利用・管理する）の説明です。
What does “Amazon Bedrock” mean?
“Amazon Bedrock”的含义是什么？
「Amazon Bedrock」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Bedrock: A managed service for building generative AI apps with foundation models. The other choice describes Amazon SageMaker AI: A platform for building, training and deploying ML models.
Amazon Bedrock：通过托管服务使用基础模型构建生成式 AI 应用。另一选项描述的是 Amazon SageMaker AI：构建、训练和部署机器学习模型的平台。
Amazon Bedrock：基盤モデルで生成AIアプリを構築するマネージドサービス。もう一方は Amazon SageMaker AI（機械学習モデルの構築・学習・デプロイ向けプラットフォーム）の説明です。
What does “Amazon SageMaker AI” mean?
“Amazon SageMaker AI”的含义是什么？
「Amazon SageMaker AI」はどの意味ですか？
正确答案 A
Amazon SageMaker AI: A platform for building, training and deploying ML models. The other choice describes Amazon Bedrock: A managed service for building generative AI apps with foundation models.
Amazon SageMaker AI：构建、训练和部署机器学习模型的平台。另一选项描述的是 Amazon Bedrock：通过托管服务使用基础模型构建生成式 AI 应用。
Amazon SageMaker AI：機械学習モデルの構築・学習・デプロイ向けプラットフォーム。もう一方は Amazon Bedrock（基盤モデルで生成AIアプリを構築するマネージドサービス）の説明です。
What does “Amazon Comprehend” mean?
“Amazon Comprehend”的含义是什么？
「Amazon Comprehend」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Comprehend: Analyzing sentiment, entities and other information in text. The other choice describes Amazon Textract: Extracting text, tables and form data from documents.
Amazon Comprehend：分析文本中的情感、实体等语言信息。另一选项描述的是 Amazon Textract：从文档提取文字、表格和表单数据。
Amazon Comprehend：テキストの感情・エンティティなどの言語情報を分析する。もう一方は Amazon Textract（文書からテキスト・表・フォームデータを抽出する）の説明です。
What does “Amazon Rekognition” mean?
“Amazon Rekognition”的含义是什么？
「Amazon Rekognition」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Rekognition: Recognizing objects and other visual content in images and video. The other choice describes Amazon Comprehend: Analyzing sentiment, entities and other information in text.
Amazon Rekognition：识别图像和视频中的对象等视觉内容。另一选项描述的是 Amazon Comprehend：分析文本中的情感、实体等语言信息。
Amazon Rekognition：画像や動画内の物体などの視覚内容を認識する。もう一方は Amazon Comprehend（テキストの感情・エンティティなどの言語情報を分析する）の説明です。
What does “Amazon Textract” mean?
“Amazon Textract”的含义是什么？
「Amazon Textract」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Textract: Extracting text, tables and form data from documents. The other choice describes Amazon Comprehend: Analyzing sentiment, entities and other information in text.
Amazon Textract：从文档提取文字、表格和表单数据。另一选项描述的是 Amazon Comprehend：分析文本中的情感、实体等语言信息。
Amazon Textract：文書からテキスト・表・フォームデータを抽出する。もう一方は Amazon Comprehend（テキストの感情・エンティティなどの言語情報を分析する）の説明です。
What does “Amazon Transcribe” mean?
“Amazon Transcribe”的含义是什么？
「Amazon Transcribe」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Transcribe: Converting speech into text. The other choice describes Amazon Polly: Converting text into speech.
Amazon Transcribe：将语音转换为文字。另一选项描述的是 Amazon Polly：将文字转换为语音。
Amazon Transcribe：音声をテキストに変換する。もう一方は Amazon Polly（テキストを音声に変換する）の説明です。
What does “Amazon Polly” mean?
“Amazon Polly”的含义是什么？
「Amazon Polly」はどの意味ですか？
正确答案 A
Amazon Polly: Converting text into speech. The other choice describes Amazon Transcribe: Converting speech into text.
Amazon Polly：将文字转换为语音。另一选项描述的是 Amazon Transcribe：将语音转换为文字。
Amazon Polly：テキストを音声に変換する。もう一方は Amazon Transcribe（音声をテキストに変換する）の説明です。
What does “Amazon Translate” mean?
“Amazon Translate”的含义是什么？
「Amazon Translate」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Translate: Translating text between languages. The other choice describes Amazon Transcribe: Converting speech into text.
Amazon Translate：将文本从一种语言翻译成另一种语言。另一选项描述的是 Amazon Transcribe：将语音转换为文字。
Amazon Translate：テキストを別の言語に翻訳する。もう一方は Amazon Transcribe（音声をテキストに変換する）の説明です。
What does “Amazon Lex” mean?
“Amazon Lex”的含义是什么？
「Amazon Lex」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Lex: Building conversational interfaces with speech or text. The other choice describes Amazon Polly: Converting text into speech.
Amazon Lex：构建语音或文本对话交互机器人。另一选项描述的是 Amazon Polly：将文字转换为语音。
Amazon Lex：音声やテキストの対話インターフェースを構築する。もう一方は Amazon Polly（テキストを音声に変換する）の説明です。
What does “Amazon Bedrock Guardrails” mean?
“Amazon Bedrock Guardrails”的含义是什么？
「Amazon Bedrock Guardrails」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Bedrock Guardrails: Checking model inputs and outputs against configured content policies. The other choice describes Amazon Bedrock Knowledge Bases: Connecting data sources and retrieving information for RAG.
Amazon Bedrock Guardrails：按配置检查模型输入输出并过滤不符合策略的内容。另一选项描述的是 Amazon Bedrock Knowledge Bases：连接数据源并检索信息以支持 RAG。
Amazon Bedrock Guardrails：設定されたコンテンツポリシーでモデルの入出力を検査する。もう一方は Amazon Bedrock Knowledge Bases（データソースを接続しRAG用の情報を検索する）の説明です。
What does “Amazon Bedrock Knowledge Bases” mean?
“Amazon Bedrock Knowledge Bases”的含义是什么？
「Amazon Bedrock Knowledge Bases」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Bedrock Knowledge Bases: Connecting data sources and retrieving information for RAG. The other choice describes Amazon Bedrock Guardrails: Checking model inputs and outputs against configured content policies.
Amazon Bedrock Knowledge Bases：连接数据源并检索信息以支持 RAG。另一选项描述的是 Amazon Bedrock Guardrails：按配置检查模型输入输出并过滤不符合策略的内容。
Amazon Bedrock Knowledge Bases：データソースを接続しRAG用の情報を検索する。もう一方は Amazon Bedrock Guardrails（設定されたコンテンツポリシーでモデルの入出力を検査する）の説明です。
What does “AWS Identity and Access Management (IAM)” mean?
“AWS Identity and Access Management (IAM)”的含义是什么？
「AWS Identity and Access Management (IAM)」はどの意味ですか？
正确答案 A
AWS Identity and Access Management (IAM): Controlling who can perform which actions on AWS resources. The other choice describes AWS Key Management Service (KMS): Creating and managing cryptographic keys.
AWS Identity and Access Management (IAM)：控制谁能对 AWS 资源执行哪些操作。另一选项描述的是 AWS Key Management Service (KMS)：创建和管理用于加密的密钥。
AWS Identity and Access Management (IAM)：誰がAWSリソースにどの操作を行えるかを制御する。もう一方は AWS Key Management Service (KMS)（暗号化に使う鍵を作成・管理する）の説明です。
What does “AWS Key Management Service (KMS)” mean?
“AWS Key Management Service (KMS)”的含义是什么？
「AWS Key Management Service (KMS)」はどの意味ですか？
正确答案 B
AWS Key Management Service (KMS): Creating and managing cryptographic keys. The other choice describes AWS Identity and Access Management (IAM): Controlling who can perform which actions on AWS resources.
AWS Key Management Service (KMS)：创建和管理用于加密的密钥。另一选项描述的是 AWS Identity and Access Management (IAM)：控制谁能对 AWS 资源执行哪些操作。
AWS Key Management Service (KMS)：暗号化に使う鍵を作成・管理する。もう一方は AWS Identity and Access Management (IAM)（誰がAWSリソースにどの操作を行えるかを制御する）の説明です。
What does “AWS CloudTrail” mean?
“AWS CloudTrail”的含义是什么？
「AWS CloudTrail」はどの意味ですか？
正确答案 B
AWS CloudTrail: Recording AWS account API activity for auditing. The other choice describes AWS Key Management Service (KMS): Creating and managing cryptographic keys.
AWS CloudTrail：记录 AWS 账号中的 API 活动以支持审计。另一选项描述的是 AWS Key Management Service (KMS)：创建和管理用于加密的密钥。
AWS CloudTrail：監査のためAWSアカウントのAPIアクティビティを記録する。もう一方は AWS Key Management Service (KMS)（暗号化に使う鍵を作成・管理する）の説明です。
What does “Artificial Intelligence (AI)” mean?
“Artificial Intelligence (AI)”的含义是什么？
「Artificial Intelligence (AI)」はどの意味ですか？
正确答案 A
Artificial Intelligence (AI): The field of enabling computers to perform tasks associated with human intelligence. The other choice describes AWS Key Management Service (KMS): Creating and managing cryptographic keys.
Artificial Intelligence (AI)：使计算机执行通常需要人类智能的任务的技术领域。另一选项描述的是 AWS Key Management Service (KMS)：创建和管理用于加密的密钥。
Artificial Intelligence (AI)：通常は人間の知能を要するタスクをコンピュータで行う技術分野。もう一方は AWS Key Management Service (KMS)（暗号化に使う鍵を作成・管理する）の説明です。
What does “Neural Network” mean?
“Neural Network”的含义是什么？
「Neural Network」はどの意味ですか？
正确答案 B
Neural Network: A model structure with interconnected nodes and learnable weights. The other choice describes Algorithm: A defined set of steps or rules for solving a problem.
Neural Network：由互连节点和可学习权重构成的模型结构。另一选项描述的是 Algorithm：用于解决问题的一组明确步骤或规则。
Neural Network：相互接続されたノードと学習可能な重みを持つモデル構造。もう一方は Algorithm（問題を解くための明確な手順や規則の集合）の説明です。
What does “Algorithm” mean?
“Algorithm”的含义是什么？
「Algorithm」はどの意味ですか？
正确答案 B
Algorithm: A defined set of steps or rules for solving a problem. The other choice describes Embedding: Representing content as vectors for semantic similarity.
Algorithm：用于解决问题的一组明确步骤或规则。另一选项描述的是 Embedding：用数值向量表示内容以比较语义相似性。
Algorithm：問題を解くための明確な手順や規則の集合。もう一方は Embedding（内容を数値ベクトルで表し意味の類似性を比較する）の説明です。
What does “Machine Learning Model” mean?
“Machine Learning Model”的含义是什么？
「Machine Learning Model」はどの意味ですか？
正确答案 B
Machine Learning Model: A system learned from data that maps inputs to predictions. The other choice describes Label: The target value or correct class of a supervised example.
Machine Learning Model：从数据学得、用于将输入映射到预测的系统。另一选项描述的是 Label：监督学习样本的目标值或正确类别。
Machine Learning Model：データから学習し入力を予測に対応付けるシステム。もう一方は Label（教師あり学習の例に付いた目標値や正解クラス）の説明です。
What does “Feature” mean?
“Feature”的含义是什么？
「Feature」はどの意味ですか？
正确答案 A
Feature: An input attribute used by a model, such as age or length. The other choice describes Label: The target value or correct class of a supervised example.
Feature：供模型使用的输入属性，例如年龄或长度。另一选项描述的是 Label：监督学习样本的目标值或正确类别。
Feature：年齢や長さなどモデルが使う入力属性。もう一方は Label（教師あり学習の例に付いた目標値や正解クラス）の説明です。
What does “Label” mean?
“Label”的含义是什么？
「Label」はどの意味ですか？
正确答案 A
Label: The target value or correct class of a supervised example. The other choice describes Feature: An input attribute used by a model, such as age or length.
Label：监督学习样本的目标值或正确类别。另一选项描述的是 Feature：供模型使用的输入属性，例如年龄或长度。
Label：教師あり学習の例に付いた目標値や正解クラス。もう一方は Feature（年齢や長さなどモデルが使う入力属性）の説明です。
What does “Structured Data” mean?
“Structured Data”的含义是什么？
「Structured Data」はどの意味ですか？
正确答案 B
Structured Data: Data organized into predefined fields or a schema, such as a database table. The other choice describes Unstructured Data: Content without a fixed tabular schema, such as free text or images.
Structured Data：按固定字段或模式组织的数据，例如数据库表。另一选项描述的是 Unstructured Data：没有固定表格模式的内容，例如自由文本或图像。
Structured Data：データベース表など定義済みの項目やスキーマで整理されたデータ。もう一方は Unstructured Data（自由文や画像など固定の表形式スキーマを持たない内容）の説明です。
What does “Unstructured Data” mean?
“Unstructured Data”的含义是什么？
「Unstructured Data」はどの意味ですか？
正确答案 B
Unstructured Data: Content without a fixed tabular schema, such as free text or images. The other choice describes Structured Data: Data organized into predefined fields or a schema, such as a database table.
Unstructured Data：没有固定表格模式的内容，例如自由文本或图像。另一选项描述的是 Structured Data：按固定字段或模式组织的数据，例如数据库表。
Unstructured Data：自由文や画像など固定の表形式スキーマを持たない内容。もう一方は Structured Data（データベース表など定義済みの項目やスキーマで整理されたデータ）の説明です。
What does “Training Dataset” mean?
“Training Dataset”的含义是什么？
「Training Dataset」はどの意味ですか？
正确答案 A
Training Dataset: The dataset used to fit model parameters. The other choice describes Test Dataset: A held-out dataset for final evaluation after model selection.
Training Dataset：用于拟合模型参数的数据集。另一选项描述的是 Test Dataset：在模型选择完成后独立评估泛化表现的数据集。
Training Dataset：モデルのパラメータを学習するためのデータセット。もう一方は Test Dataset（モデル選択後に汎化性能を独立評価するために取っておくデータセット）の説明です。
What does “Validation Dataset” mean?
“Validation Dataset”的含义是什么？
「Validation Dataset」はどの意味ですか？
正确答案 B
Validation Dataset: A development dataset for model selection or hyperparameter tuning. The other choice describes Test Dataset: A held-out dataset for final evaluation after model selection.
Validation Dataset：开发中用于选择模型或调整超参数的数据集。另一选项描述的是 Test Dataset：在模型选择完成后独立评估泛化表现的数据集。
Validation Dataset：開発中にモデル選択やハイパーパラメータ調整に使うデータセット。もう一方は Test Dataset（モデル選択後に汎化性能を独立評価するために取っておくデータセット）の説明です。
What does “Test Dataset” mean?
“Test Dataset”的含义是什么？
「Test Dataset」はどの意味ですか？
正确答案 B
Test Dataset: A held-out dataset for final evaluation after model selection. The other choice describes Training Dataset: The dataset used to fit model parameters.
Test Dataset：在模型选择完成后独立评估泛化表现的数据集。另一选项描述的是 Training Dataset：用于拟合模型参数的数据集。
Test Dataset：モデル選択後に汎化性能を独立評価するために取っておくデータセット。もう一方は Training Dataset（モデルのパラメータを学習するためのデータセット）の説明です。
What does “Data Leakage” mean?
“Data Leakage”的含义是什么？
「Data Leakage」はどの意味ですか？
正确答案 A
Data Leakage: Using information unavailable at prediction time or reserved for evaluation, inflating measured performance. The other choice describes Model Drift: Changes in predictive performance as data relationships or conditions change.
Data Leakage：训练或开发中错误使用了不应可见的信息，使评估过于乐观。另一选项描述的是 Model Drift：随环境或数据关系变化，模型预测表现发生变化。
Data Leakage：予測時に使えない情報や評価用情報を学習に混ぜ性能を過大評価すること。もう一方は Model Drift（データの関係や環境の変化に伴うモデルの予測性能の変化）の説明です。
What does “Accuracy” mean?
“Accuracy”的含义是什么？
「Accuracy」はどの意味ですか？
正确答案 A
Accuracy: The fraction of all classification predictions that are correct. The other choice describes Precision: The fraction of positive predictions that are truly positive.
Accuracy：分类预测中，预测正确的样本占全部样本的比例。另一选项描述的是 Precision：预测为正的样本中，真正为正的比例。
Accuracy：分類予測全体のうち正しかった予測の割合。もう一方は Precision（陽性と予測した例のうち実際に陽性である割合）の説明です。
What does “F1 Score” mean?
“F1 Score”的含义是什么？
「F1 Score」はどの意味ですか？
正确答案 B
F1 Score: The harmonic mean of precision and recall. The other choice describes Accuracy: The fraction of all classification predictions that are correct.
F1 Score：精确率与召回率的调和平均值。另一选项描述的是 Accuracy：分类预测中，预测正确的样本占全部样本的比例。
F1 Score：適合率と再現率の調和平均。もう一方は Accuracy（分類予測全体のうち正しかった予測の割合）の説明です。
What does “Model Drift” mean?
“Model Drift”的含义是什么？
「Model Drift」はどの意味ですか？
正确答案 A
Model Drift: Changes in predictive performance as data relationships or conditions change. The other choice describes Overfitting: Fitting training data too closely and generalizing poorly.
Model Drift：随环境或数据关系变化，模型预测表现发生变化。另一选项描述的是 Overfitting：过度贴合训练数据，对新数据泛化较差。
Model Drift：データの関係や環境の変化に伴うモデルの予測性能の変化。もう一方は Overfitting（訓練データに適合しすぎ未知データへの汎化が弱い）の説明です。
What does “Data Bias” mean?
“Data Bias”的含义是什么？
「Data Bias」はどの意味ですか？
正确答案 A
Data Bias: Systematic skew in sampling or labels that can lead to unfair outcomes. The other choice describes Hallucination: Generating plausible but incorrect or unsupported content.
Data Bias：采样、标签等环节的系统性偏差，可能导致不公平结果。另一选项描述的是 Hallucination：生成看似可信但不正确或缺乏依据的内容。
Data Bias：標本抽出やラベルなどの系統的な偏りで不公平な結果につながり得るもの。もう一方は Hallucination（もっともらしいが誤っている、または根拠のない内容を生成する）の説明です。
What does “Batch Inference” mean?
“Batch Inference”的含义是什么？
「Batch Inference」はどの意味ですか？
正确答案 A
Batch Inference: Processing accumulated inputs in batches without requiring immediate responses. The other choice describes Real-time Inference: Returning predictions with low latency after receiving requests.
Batch Inference：批量处理积累的输入，通常不要求即时返回结果。另一选项描述的是 Real-time Inference：接收请求后以较低延迟返回预测。
Batch Inference：蓄積した入力をまとめて処理し通常は即時応答を要求しない推論。もう一方は Real-time Inference（リクエストを受けて低遅延で予測を返す推論）の説明です。
What does “Real-time Inference” mean?
“Real-time Inference”的含义是什么？
「Real-time Inference」はどの意味ですか？
正确答案 A
Real-time Inference: Returning predictions with low latency after receiving requests. The other choice describes Batch Inference: Processing accumulated inputs in batches without requiring immediate responses.
Real-time Inference：接收请求后以较低延迟返回预测。另一选项描述的是 Batch Inference：批量处理积累的输入，通常不要求即时返回结果。
Real-time Inference：リクエストを受けて低遅延で予測を返す推論。もう一方は Batch Inference（蓄積した入力をまとめて処理し通常は即時応答を要求しない推論）の説明です。
What does “Transformer” mean?
“Transformer”的含义是什么？
「Transformer」はどの意味ですか？
正确答案 A
Transformer: A neural architecture using attention to model relationships between input elements. The other choice describes Diffusion Model: A model that learns progressive denoising to generate content from noise.
Transformer：利用注意力机制建模输入元素关系的神经网络架构。另一选项描述的是 Diffusion Model：学习逐步去噪以从噪声生成内容的模型。
Transformer：注意機構で入力要素間の関係をモデル化するニューラルネットワーク構造。もう一方は Diffusion Model（段階的なノイズ除去を学びノイズから内容を生成するモデル）の説明です。
What does “Multimodal Model” mean?
“Multimodal Model”的含义是什么？
「Multimodal Model」はどの意味ですか？
正确答案 A
Multimodal Model: A model that can handle multiple data modalities, such as text and images. The other choice describes Regression: Predicting a continuous value, such as a house price.
Multimodal Model：能够处理多种数据类型，例如文本与图像的模型。另一选项描述的是 Regression：预测连续数值，例如房价。
Multimodal Model：テキストや画像など複数のデータ形式を扱えるモデル。もう一方は Regression（住宅価格などの連続した数値を予測する）の説明です。
What does “Diffusion Model” mean?
“Diffusion Model”的含义是什么？
「Diffusion Model」はどの意味ですか？
正确答案 B
Diffusion Model: A model that learns progressive denoising to generate content from noise. The other choice describes Transformer: A neural architecture using attention to model relationships between input elements.
Diffusion Model：学习逐步去噪以从噪声生成内容的模型。另一选项描述的是 Transformer：利用注意力机制建模输入元素关系的神经网络架构。
Diffusion Model：段階的なノイズ除去を学びノイズから内容を生成するモデル。もう一方は Transformer（注意機構で入力要素間の関係をモデル化するニューラルネットワーク構造）の説明です。
What does “Chunking” mean?
“Chunking”的含义是什么？
「Chunking」はどの意味ですか？
正确答案 A
Chunking: Splitting long documents into smaller pieces for retrieval or context. The other choice describes Embedding: Representing content as vectors for semantic similarity.
Chunking：将长文档拆成较小片段，以便检索或放入上下文。另一选项描述的是 Embedding：用数值向量表示内容以比较语义相似性。
Chunking：検索や文脈への入力のため長い文書を小さな断片に分けること。もう一方は Embedding（内容を数値ベクトルで表し意味の類似性を比較する）の説明です。
What does “Vector Database” mean?
“Vector Database”的含义是什么？
「Vector Database」はどの意味ですか？
正确答案 A
Vector Database: A data store for vector representations and similarity retrieval. The other choice describes AWS CloudTrail: Recording AWS account API activity for auditing.
Vector Database：存储向量表示并支持相似性检索的数据存储。另一选项描述的是 AWS CloudTrail：记录 AWS 账号中的 API 活动以支持审计。
Vector Database：ベクトル表現を保存し類似度検索を行うデータストア。もう一方は AWS CloudTrail（監査のためAWSアカウントのAPIアクティビティを記録する）の説明です。
What does “Semantic Search” mean?
“Semantic Search”的含义是什么？
「Semantic Search」はどの意味ですか？
正确答案 B
Semantic Search: Retrieval based on meaning and relevance, not only keyword matching. The other choice describes Classification: Predicting categories, such as spam or legitimate email.
Semantic Search：按查询与内容的语义相关性检索，而非仅比较关键词。另一选项描述的是 Classification：预测离散类别，例如垃圾邮件或正常邮件。
Semantic Search：キーワードの一致だけでなく意味の関連性に基づいて検索すること。もう一方は Classification（迷惑メールか通常メールかなどのカテゴリを予測する）の説明です。
What does “Pre-training” mean?
“Pre-training”的含义是什么？
「Pre-training」はどの意味ですか？
正确答案 A
Pre-training: Learning general representations from broad data before task adaptation. The other choice describes Few-shot Prompting: Providing a few examples in the prompt to show the desired behavior.
Pre-training：在适配具体任务前，使用广泛数据学习通用表示。另一选项描述的是 Few-shot Prompting：在提示中给出少量示例来说明预期行为。
Pre-training：特定タスクへ適応する前に広範なデータから汎用表現を学ぶこと。もう一方は Few-shot Prompting（プロンプト内の少数の例で期待する振る舞いを示す）の説明です。
What does “Continued Pre-training” mean?
“Continued Pre-training”的含义是什么？
「Continued Pre-training」はどの意味ですか？
正确答案 B
Continued Pre-training: Continuing pretraining on an existing model with new domain data. The other choice describes Retrieval-Augmented Generation (RAG): Retrieving information into context before generating an answer.
Continued Pre-training：在已有模型上继续预训练，以学习新的领域或语料分布。另一选项描述的是 Retrieval-Augmented Generation (RAG)：检索资料加入上下文，再由模型生成回答。
Continued Pre-training：既存モデルに新たな分野のデータを使い事前学習を継続すること。もう一方は Retrieval-Augmented Generation (RAG)（情報を検索して文脈に加えモデルで回答を生成する）の説明です。
What does “Model Distillation” mean?
“Model Distillation”的含义是什么？
「Model Distillation」はどの意味ですか？
正确答案 A
Model Distillation: Transferring a teacher model's capabilities to a typically smaller student model. The other choice describes Chunking: Splitting long documents into smaller pieces for retrieval or context.
Model Distillation：将教师模型的能力迁移到通常更小的学生模型。另一选项描述的是 Chunking：将长文档拆成较小片段，以便检索或放入上下文。
Model Distillation：教師モデルの能力を通常はより小さい生徒モデルへ移すこと。もう一方は Chunking（検索や文脈への入力のため長い文書を小さな断片に分けること）の説明です。
What does “Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)” mean?
“Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)”的含义是什么？
「Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)」はどの意味ですか？
正确答案 A
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Optimizing model behavior with reward signals derived from human feedback. The other choice describes Retrieval-Augmented Generation (RAG): Retrieving information into context before generating an answer.
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)：利用人类反馈产生的奖励信号优化模型行为。另一选项描述的是 Retrieval-Augmented Generation (RAG)：检索资料加入上下文，再由模型生成回答。
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)：人間のフィードバックに基づく報酬信号でモデルの振る舞いを最適化すること。もう一方は Retrieval-Augmented Generation (RAG)（情報を検索して文脈に加えモデルで回答を生成する）の説明です。
What does “Chain-of-thought Prompting” mean?
“Chain-of-thought Prompting”的含义是什么？
「Chain-of-thought Prompting」はどの意味ですか？
正确答案 A
Chain-of-thought Prompting: A prompting technique encouraging stepwise handling of multi-step problems. The other choice describes Zero-shot Prompting: Requesting a task without providing examples in the prompt.
Chain-of-thought Prompting：引导模型逐步处理多步骤问题的提示技术。另一选项描述的是 Zero-shot Prompting：提示中不给任务示例，直接要求完成任务。
Chain-of-thought Prompting：複数段階の問題を段階的に扱うよう促すプロンプト技法。もう一方は Zero-shot Prompting（プロンプトに例を示さずタスクの実行を求める）の説明です。
What does “Prompt Injection” mean?
“Prompt Injection”的含义是什么？
「Prompt Injection」はどの意味ですか？
正确答案 B
Prompt Injection: Instructions embedded in input that try to redirect application behavior or bypass constraints. The other choice describes Prompt Engineering: Designing and improving prompts to guide model output.
Prompt Injection：输入中夹带指令，企图改变应用原定行为或绕过限制。另一选项描述的是 Prompt Engineering：设计并改进输入提示以引导模型输出。
Prompt Injection：入力に指示を混ぜアプリの本来の動作や制限を逸脱させようとする攻撃。もう一方は Prompt Engineering（モデルの出力を導くためにプロンプトを設計・改善する）の説明です。
What does “Agentic AI” mean?
“Agentic AI”的含义是什么？
「Agentic AI」はどの意味ですか？
正确答案 A
Agentic AI: An AI approach involving goal-directed planning, action and feedback. The other choice describes Generative AI (GenAI): Creating new content from learned patterns.
Agentic AI：面向目标进行规划、行动和反馈调整的 AI 系统方法。另一选项描述的是 Generative AI (GenAI)：根据学到的模式生成新内容。
Agentic AI：目標に向けて計画・行動・フィードバック調整を行うAIの方式。もう一方は Generative AI (GenAI)（学習したパターンに基づき新しいコンテンツを生成する）の説明です。
What does “AI Agent” mean?
“AI Agent”的含义是什么？
「AI Agent」はどの意味ですか？
正确答案 B
AI Agent: An application using a model, tools and context to carry out goal-directed tasks. The other choice describes Large Language Model (LLM): A large-scale model for language understanding and generation.
AI Agent：使用模型、工具及上下文执行目标任务的应用。另一选项描述的是 Large Language Model (LLM)：大规模训练、面向语言理解与生成的模型。
AI Agent：モデル・ツール・文脈を用いて目標に向けたタスクを実行するアプリ。もう一方は Large Language Model (LLM)（大規模に学習された言語理解・生成向けモデル）の説明です。
What does “Agent Orchestration” mean?
“Agent Orchestration”的含义是什么？
「Agent Orchestration」はどの意味ですか？
正确答案 A
Agent Orchestration: Coordinating model, tool or multi-agent calls and workflows. The other choice describes Agent Memory: Retaining and retrieving conversation, experience or state for later tasks.
Agent Orchestration：协调模型、工具或多个智能体的调用与工作流程。另一选项描述的是 Agent Memory：保存并调用对话、经验或状态信息，支持后续任务。
Agent Orchestration：モデル・ツール・複数エージェントの呼び出しと処理の流れを調整すること。もう一方は Agent Memory（後のタスクに備えて会話・経験・状態を保存し参照すること）の説明です。
What does “Agent Memory” mean?
“Agent Memory”的含义是什么？
「Agent Memory」はどの意味ですか？
正确答案 A
Agent Memory: Retaining and retrieving conversation, experience or state for later tasks. The other choice describes Agent Orchestration: Coordinating model, tool or multi-agent calls and workflows.
Agent Memory：保存并调用对话、经验或状态信息，支持后续任务。另一选项描述的是 Agent Orchestration：协调模型、工具或多个智能体的调用与工作流程。
Agent Memory：後のタスクに備えて会話・経験・状態を保存し参照すること。もう一方は Agent Orchestration（モデル・ツール・複数エージェントの呼び出しと処理の流れを調整すること）の説明です。
What does “Tool Use” mean?
“Tool Use”的含义是什么？
「Tool Use」はどの意味ですか？
正确答案 B
Tool Use: Calling external functions or services to act or obtain information. The other choice describes Pre-training: Learning general representations from broad data before task adaptation.
Tool Use：由 AI 应用调用外部函数或服务执行操作或取得信息。另一选项描述的是 Pre-training：在适配具体任务前，使用广泛数据学习通用表示。
Tool Use：AIアプリが外部の関数やサービスを呼び出し操作や情報取得を行うこと。もう一方は Pre-training（特定タスクへ適応する前に広範なデータから汎用表現を学ぶこと）の説明です。
What does “Model Context Protocol (MCP)” mean?
“Model Context Protocol (MCP)”的含义是什么？
「Model Context Protocol (MCP)」はどの意味ですか？
正确答案 A
Model Context Protocol (MCP): A standardized protocol connecting AI applications with tools and data sources. The other choice describes AWS Identity and Access Management (IAM): Controlling who can perform which actions on AWS resources.
Model Context Protocol (MCP)：连接 AI 应用与工具、数据来源的标准化协议。另一选项描述的是 AWS Identity and Access Management (IAM)：控制谁能对 AWS 资源执行哪些操作。
Model Context Protocol (MCP)：AIアプリとツール・データソースを接続する標準化プロトコル。もう一方は AWS Identity and Access Management (IAM)（誰がAWSリソースにどの操作を行えるかを制御する）の説明です。
What does “BLEU” mean?
“BLEU”的含义是什么？
「BLEU」はどの意味ですか？
正确答案 A
BLEU: A text overlap metric using n-gram precision and a brevity penalty. The other choice describes ROUGE: A family of text overlap metrics commonly used to evaluate summaries.
BLEU：通过 n-gram 精确率和长度惩罚衡量生成文本与参考文本的重合。另一选项描述的是 ROUGE：比较生成文本与参考文本重合度的一组指标，常用于摘要评估。
BLEU：n-gramの適合率と短さへのペナルティで生成文と参照文の一致を測る指標。もう一方は ROUGE（生成文と参照文の一致を測り要約評価によく使う指標群）の説明です。
What does “ROUGE” mean?
“ROUGE”的含义是什么？
「ROUGE」はどの意味ですか？
正确答案 A
ROUGE: A family of text overlap metrics commonly used to evaluate summaries. The other choice describes F1 Score: The harmonic mean of precision and recall.
ROUGE：比较生成文本与参考文本重合度的一组指标，常用于摘要评估。另一选项描述的是 F1 Score：精确率与召回率的调和平均值。
ROUGE：生成文と参照文の一致を測り要約評価によく使う指標群。もう一方は F1 Score（適合率と再現率の調和平均）の説明です。
What does “Strands Agents” mean?
“Strands Agents”的含义是什么？
「Strands Agents」はどの意味ですか？
正确答案 A
Strands Agents: An open-source SDK for building model-driven AI agents with tools. The other choice describes Amazon Bedrock AgentCore: Managed infrastructure and services to deploy, run and manage AI agents.
Strands Agents：用于构建基于模型和工具的 AI 智能体的开源 SDK。另一选项描述的是 Amazon Bedrock AgentCore：用于部署、运行及管理 AI 智能体的托管基础设施与服务。
Strands Agents：モデルとツールに基づくAIエージェントを構築するオープンソースSDK。もう一方は Amazon Bedrock AgentCore（AIエージェントのデプロイ・実行・管理向けマネージド基盤とサービス）の説明です。
What does “Amazon Bedrock AgentCore” mean?
“Amazon Bedrock AgentCore”的含义是什么？
「Amazon Bedrock AgentCore」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Bedrock AgentCore: Managed infrastructure and services to deploy, run and manage AI agents. The other choice describes Strands Agents: An open-source SDK for building model-driven AI agents with tools.
Amazon Bedrock AgentCore：用于部署、运行及管理 AI 智能体的托管基础设施与服务。另一选项描述的是 Strands Agents：用于构建基于模型和工具的 AI 智能体的开源 SDK。
Amazon Bedrock AgentCore：AIエージェントのデプロイ・実行・管理向けマネージド基盤とサービス。もう一方は Strands Agents（モデルとツールに基づくAIエージェントを構築するオープンソースSDK）の説明です。
What does “Amazon SageMaker JumpStart” mean?
“Amazon SageMaker JumpStart”的含义是什么？
「Amazon SageMaker JumpStart」はどの意味ですか？
正确答案 A
Amazon SageMaker JumpStart: Providing pretrained models and solutions to start ML projects quickly. The other choice describes Amazon Polly: Converting text into speech.
Amazon SageMaker JumpStart：提供预训练模型及方案，帮助快速开始机器学习项目。另一选项描述的是 Amazon Polly：将文字转换为语音。
Amazon SageMaker JumpStart：事前学習モデルやソリューションで機械学習プロジェクトの開始を助ける機能。もう一方は Amazon Polly（テキストを音声に変換する）の説明です。
What does “Amazon OpenSearch Service” mean?
“Amazon OpenSearch Service”的含义是什么？
「Amazon OpenSearch Service」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon OpenSearch Service: A managed search and analytics service supporting vector similarity search. The other choice describes Amazon S3: An object storage service organizing data as objects in buckets.
Amazon OpenSearch Service：托管搜索与分析服务，可用于向量相似性检索。另一选项描述的是 Amazon S3：以对象和存储桶组织数据的对象存储服务。
Amazon OpenSearch Service：ベクトル類似度検索にも対応するマネージド検索・分析サービス。もう一方は Amazon S3（オブジェクトとバケットでデータを管理するオブジェクトストレージサービス）の説明です。
What does “Amazon Macie” mean?
“Amazon Macie”的含义是什么？
「Amazon Macie」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon Macie: Discovering and classifying sensitive data in Amazon S3. The other choice describes AWS Key Management Service (KMS): Creating and managing cryptographic keys.
Amazon Macie：发现和分类 Amazon S3 中的敏感数据。另一选项描述的是 AWS Key Management Service (KMS)：创建和管理用于加密的密钥。
Amazon Macie：Amazon S3内の機密データを検出・分類するサービス。もう一方は AWS Key Management Service (KMS)（暗号化に使う鍵を作成・管理する）の説明です。
What does “AWS PrivateLink” mean?
“AWS PrivateLink”的含义是什么？
「AWS PrivateLink」はどの意味ですか？
正确答案 B
AWS PrivateLink: Connecting to services through private endpoints without routing over the public internet. The other choice describes AWS Identity and Access Management (IAM): Controlling who can perform which actions on AWS resources.
AWS PrivateLink：通过私有端点连接服务，而无需经公共互联网路由。另一选项描述的是 AWS Identity and Access Management (IAM)：控制谁能对 AWS 资源执行哪些操作。
AWS PrivateLink：パブリックインターネットを経由せずプライベートエンドポイントでサービスへ接続すること。もう一方は AWS Identity and Access Management (IAM)（誰がAWSリソースにどの操作を行えるかを制御する）の説明です。
What does “Least Privilege” mean?
“Least Privilege”的含义是什么？
「Least Privilege」はどの意味ですか？
正确答案 B
Least Privilege: Granting only the minimum permissions needed for a task. The other choice describes Shared Responsibility Model: Dividing security responsibilities between AWS and customers.
Least Privilege：只授予执行任务所必需的最小权限。另一选项描述的是 Shared Responsibility Model：AWS 与客户分别承担云平台及其使用方式相关的安全责任。
Least Privilege：タスクに必要な最小限の権限だけを与える原則。もう一方は Shared Responsibility Model（AWSと顧客の間でセキュリティの責任を分担するモデル）の説明です。
What does “Encryption at Rest” mean?
“Encryption at Rest”的含义是什么？
「Encryption at Rest」はどの意味ですか？
正确答案 A
Encryption at Rest: Protecting data stored on media such as disks or object storage. The other choice describes Encryption in Transit: Protecting data moving between systems, for example with TLS.
Encryption at Rest：保护保存在磁盘或对象存储等介质上的数据。另一选项描述的是 Encryption in Transit：保护在系统之间传输的数据，例如使用 TLS。
Encryption at Rest：ディスクやオブジェクトストレージなどに保存されたデータの暗号化。もう一方は Encryption in Transit（TLSなどでシステム間を移動するデータを暗号化すること）の説明です。
What does “Encryption in Transit” mean?
“Encryption in Transit”的含义是什么？
「Encryption in Transit」はどの意味ですか？
正确答案 B
Encryption in Transit: Protecting data moving between systems, for example with TLS. The other choice describes Encryption at Rest: Protecting data stored on media such as disks or object storage.
Encryption in Transit：保护在系统之间传输的数据，例如使用 TLS。另一选项描述的是 Encryption at Rest：保护保存在磁盘或对象存储等介质上的数据。
Encryption in Transit：TLSなどでシステム間を移動するデータを暗号化すること。もう一方は Encryption at Rest（ディスクやオブジェクトストレージなどに保存されたデータの暗号化）の説明です。
What does “Shared Responsibility Model” mean?
“Shared Responsibility Model”的含义是什么？
「Shared Responsibility Model」はどの意味ですか？
正确答案 B
Shared Responsibility Model: Dividing security responsibilities between AWS and customers. The other choice describes Least Privilege: Granting only the minimum permissions needed for a task.
Shared Responsibility Model：AWS 与客户分别承担云平台及其使用方式相关的安全责任。另一选项描述的是 Least Privilege：只授予执行任务所必需的最小权限。
Shared Responsibility Model：AWSと顧客の間でセキュリティの責任を分担するモデル。もう一方は Least Privilege（タスクに必要な最小限の権限だけを与える原則）の説明です。
What does “AWS Config” mean?
“AWS Config”的含义是什么？
「AWS Config」はどの意味ですか？
正确答案 A
AWS Config: Recording resource configuration changes and evaluating rule compliance. The other choice describes AWS CloudTrail: Recording AWS account API activity for auditing.
AWS Config：记录资源配置变化并根据规则评估合规性。另一选项描述的是 AWS CloudTrail：记录 AWS 账号中的 API 活动以支持审计。
AWS Config：リソースの設定変更を記録しルールに基づく準拠状況を評価するサービス。もう一方は AWS CloudTrail（監査のためAWSアカウントのAPIアクティビティを記録する）の説明です。
What does “Amazon S3” mean?
“Amazon S3”的含义是什么？
「Amazon S3」はどの意味ですか？
正确答案 B
Amazon S3: An object storage service organizing data as objects in buckets. The other choice describes Amazon OpenSearch Service: A managed search and analytics service supporting vector similarity search.
Amazon S3：以对象和存储桶组织数据的对象存储服务。另一选项描述的是 Amazon OpenSearch Service：托管搜索与分析服务，可用于向量相似性检索。
Amazon S3：オブジェクトとバケットでデータを管理するオブジェクトストレージサービス。もう一方は Amazon OpenSearch Service（ベクトル類似度検索にも対応するマネージド検索・分析サービス）の説明です。
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