培訓(xùn)主題

詳細內(nèi)容

模 塊 一 ：  概 念 篇 -ChatGPT/GPT-4 概念詮 釋及技術(shù)發(fā)展

1．ChatGPT/GPT-4 概念詮釋及技術(shù)發(fā)展

1.1 什么是 ChatGPT？  (技術(shù)視角、OpenAI、維基百科的定義)

1.2 ChatGPT 技術(shù)核心要點詮釋

1.3    問題：如何理解 ChatGPT？-理解 ChatGPT 的關(guān)鍵點

1.3.1 ChatGPT 是如何工作的？

1.3.2 ChatGPT 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于何處？

1.3.3 ChatGPT 如何進行模型預(yù)訓(xùn)練？

1.3.4 ChatGPT 是如何自動生成文本的？

1.3.5 ChatGPT 如何準確回答問題？

1.3.6 ChatGPT 如何按照人類思維回答問題？

1.4 問題：ChatGPT 的主要技術(shù)有哪些？

1.5 ChatGPT 的主要特點有哪些？

1.6ChatGPT 的最大創(chuàng)新點是什么？

1.7ChatGPT 優(yōu)化對話語言模型的優(yōu)化目標是什么？

1.8ChatGPT 與普通聊天機器人的區(qū)別是什么？

1.9 GPT-4 的概念及關(guān)鍵技術(shù)

1.9.1 什么是 GPT-4？GPT-4 的核心要點詮釋

1.9.2 什么是多模態(tài)生成模型？GPT-4 如何實現(xiàn)跨模態(tài)融合？

1.9.3 GPT-4 的關(guān)鍵技術(shù)有哪些？

1.9.4 GPT-4 的預(yù)訓(xùn)練模型是什么？  (預(yù)訓(xùn)練語言模型、預(yù)訓(xùn)練圖像 模型、預(yù)訓(xùn)練音頻模型、預(yù)訓(xùn)練視頻模型)

1.9.5 GPT-4 如何進行模型預(yù)訓(xùn)練？

1.9.6 GPT-4 如何根據(jù)圖形、音頻、視頻等自動生成文本？

1.9.7 GPT-4 對于 ChatGPT 實現(xiàn)哪些方面能力的提升？

1.9.8 GPT-4 與 GPT 系列內(nèi)容窗口對比

1.9.9 GPT-4 與 ChatGPT 的比較

1.9.10 GPT-4 技術(shù)與 ChatGPT 有哪些不同點？ 1.10ChatGPT/GPT-4 存在的問題與不足是什么？ 1.11ChatGPT/GPT-4 界面及網(wǎng)址             1.12ChatGPT/GPT-4 的基本功能與高級功能

1.13 ChatGPT/GPT-4 和 AIGC 的關(guān)系是什么？

1.14 ChatGPT/GPT-4、AIGC 和元宇宙的關(guān)系是什么？

1.15 ChatGPT/GPT-4 對推動元宇宙的商用落地與快速發(fā)展有何影 響？

1.16ChatGPT/GPT-4 的產(chǎn)生、發(fā)展及影響

1.16.1 ChatGPT/GPT-4 的產(chǎn)生

1.16.2 ChatGPT/GPT-4 的發(fā)展歷程 (GTP-1,GTP-2,GTP-3, ChatGPT, GTP-4)

1.16.3 ChatGPT/GPT-4 的研究現(xiàn)狀

1.16.4 ChatGPT/GPT-4 的產(chǎn)生與發(fā)展對人類社會將帶來什么影響？

1.16.5 ChatGPT/GPT-4 對哪些職業(yè)和工作產(chǎn)生挑戰(zhàn)和影響？

1.17 ChatGPT/GPT-4 對我們的啟示有哪些？

1.18 如何從 ChatGPT/GPT-4 的技術(shù)方案中學(xué)習(xí)有價值的東西？

1.19 如何運用基于人工智能的ChatGPT/GPT-4技術(shù)方案賦能行業(yè)智 慧應(yīng)用與商用落地和快速發(fā)展？

模 塊 二 ：  架 構(gòu) 篇 -ChatGPT/GPT-4 系 統(tǒng) 架 構(gòu)及工作流程

2. ChatGPT/GPT-4 的系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程

2.1 ChatGPT 的總體技術(shù)路線是什么？

2.1.1 自然語言處理+搜索引擎集成架構(gòu)

2.1.2 GPT3.5+大型語言模型 (LLM) +強化學(xué)習(xí)微調(diào)訓(xùn)練模型架構(gòu)

2.1.3 ChatGPT 實現(xiàn)的關(guān)鍵要素有哪些？

2.2 構(gòu)建 ChatGPT 系統(tǒng)架構(gòu)需要考慮哪些關(guān)鍵問題？

2.2.1 ChatGPT 技術(shù)架構(gòu)的關(guān)鍵點是什么？

2.2.2 ChatGPT 預(yù)訓(xùn)練模型有哪些？

2.2.3 ChatGPT 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有哪些？

2.2.4 ChatGPT 如何進行模型預(yù)訓(xùn)練？

2.2.5 ChatGPT 進行模型訓(xùn)練的步驟有哪些？

2.3 ChatGPT 的工作流程-理解 ChatGPT 架構(gòu)的基礎(chǔ)

2.3.1 有監(jiān)督微調(diào) (SFT)

2.3.2 獎勵模型 (RM) 訓(xùn)練

2.3.3 PPO 模型強化學(xué)習(xí)

2.3.4 基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)-RLHF

2.3.5 例子：ChatGPT 語言處理的工作流程

語言處理數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)流程：輸入文本、語言識別、情感分析、信息抽 取、命名實體識別、句子相似性處理、文本分類、全文搜索、文本 生成、上下文管理、問題解答、輸出文本

2.4 GPT-4 的系統(tǒng)架構(gòu)及工作流程

2.4.1 GPT-4 實現(xiàn)的關(guān)鍵要素有哪些？

2.4.2 構(gòu)建 GPT-4 系統(tǒng)架構(gòu)需要考慮哪些關(guān)鍵問題？

2.4.3 GPT-4 的技術(shù)路線是什么？

2.4.4 GPT-4 的系統(tǒng)架構(gòu)及組成

2.4.5 GPT-4 系統(tǒng)架構(gòu)的關(guān)鍵點是什么？

2.4.6 GPT-4 的工作原理及工作流程

2.4.7 GPT-4 預(yù)訓(xùn)練模型有哪些？

2.4.8 GPT-4 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有哪些？

2.4.9 GPT-4 如何進行模型預(yù)訓(xùn)練？

2.4.10 GPT-4 進行模型訓(xùn)練的步驟有哪些？

2.4.11 GPT-4 的工作流程

2.5 ChatGPT/GPT-4 的系統(tǒng)架構(gòu)-Transformer 架構(gòu)

2.51 什么是 Transformer？

2.5.2 Transformer 模型的作用

2.5.3 Transformer 總體架構(gòu)及組成

(1) 輸入部分，  (2) 輸出部分，  (3) 編碼器部分，  (4) 解碼器 部分

2.5.4 Encoder-Decoder 編碼器-解碼器框架

2.5.5 輸入部分的實現(xiàn)

(1) 文本嵌入層及作用，  (2) 位置編碼器及作用

2.5.6 編碼器部分的實現(xiàn)

(1) 掩碼張量，  (2) 注意力機制，  (3) 多頭注意力機制，  (4) 前饋全連接層，  (5) 規(guī)范化層，  (6) 子層連接結(jié)構(gòu)，  (7) 編碼器 層，  (8) 編碼器

2.5.7 解碼器部分的實現(xiàn)

(1)  解碼器層，  (2) 解碼器

2.5.8 輸出部分的實現(xiàn)

(1) 線性層，  (2) softmax 層

2.5.9 模型構(gòu)建

2.6 案例分析：使用 Transformer 構(gòu)建語言模型

2.7 GPT3.5 預(yù)訓(xùn)練模型架構(gòu)

2.8 大型語言模型 (LLM) 架構(gòu)

2.9 強化學(xué)習(xí)微調(diào)訓(xùn)練模型架構(gòu)-RLHF 架構(gòu)

2.10   ChatGPT/GPT-4 應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)及組成-端邊網(wǎng)云 (水平分割)

2.10.1    ChatGPT/GPT-4 應(yīng)用終端 (PC 機、智能手機、PAD 等)

2.10.2 邊緣計算 (邊緣算力)

2.10.3 互聯(lián)網(wǎng)/移動互聯(lián)網(wǎng)

2.10.4 云(超級計算機、超級算力) -云數(shù)據(jù)中心(Microsoft Azure、 國資云 (國家云) 、天翼云、移動云、沃云、華為云、百度云、阿 里云、騰訊云等)

2 11 ChatGPT/GPT-4 系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化及應(yīng)用推廣

模 塊 三 ：  技 術(shù) 篇 -ChatGPT/GPT-4 關(guān)鍵 技 術(shù)及原理詳解

3. ChatGPT/GPT-4 關(guān)鍵技術(shù)及原理詳解

3.1 ChatGPT/GPT-4 的關(guān)鍵技術(shù)體系

3.2 ChatGPT/GPT-4 的技術(shù)基礎(chǔ)-AI：人工智能

3.2.1 機器學(xué)習(xí)- ML

3.2.2 深度學(xué)習(xí)

3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3.2.4 自然語言處理-NLP

3.2.5 人工智能生成內(nèi)容-AIGC

3.3 ChatGPT/GPT-4 的關(guān)鍵技術(shù)-Transformer 技術(shù)

3.3.1 什么是 Transformer？

3.3.2 Encoder-Decoder 技術(shù)

3.3.3 Transformer 分類模型

3.3.4 Transformer 算法-GTP3.5 預(yù)訓(xùn)練模型

3.3.5 預(yù)訓(xùn)練模型- 自然語言理解

3.3.6 預(yù)訓(xùn)練模型-長序列建模

3.3.7 預(yù)訓(xùn)練模型-模型優(yōu)化

3.3.8 Transformer 算法流程

3.3.9 問題:Transformer 算法的改進及主要優(yōu)點是什么？

3.4 ChatGPT 的關(guān)鍵技術(shù)-GPT：預(yù)訓(xùn)練生成模型

3.5 ChatGPT 的關(guān)鍵技術(shù)-LLM：大型語言模型

3.6 ChatGPT 的關(guān)鍵技術(shù)-RLHF:基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)

3.7 ChatGPT 的關(guān)鍵技術(shù)-數(shù)據(jù)標注

3.8 GPT-4 的關(guān)鍵技術(shù)

3.8.1 多模態(tài)生成模型及關(guān)鍵技術(shù)

3.8.2 預(yù)訓(xùn)練語言模型及關(guān)鍵技術(shù)

3.8.3 預(yù)訓(xùn)練圖像模型及關(guān)鍵技術(shù)

3.8.4 預(yù)訓(xùn)練音頻模型及關(guān)鍵技術(shù)

3.8.5 預(yù)訓(xùn)練視頻模型及關(guān)鍵技術(shù)

3.8.6 多模態(tài)融合關(guān)鍵技術(shù)

模 塊 四 ：  算 力 篇 -ChatGPT/GPT-4 算 力 需 求及算力布局

4. ChatGPT/GPT-4 算力需求及算力布局

4.1 人工智能 (AI) 復(fù)雜算法的算力需求分析

4.1.1 人工智能不同算法的算力需求分析

4.1.2 ChatGPT/GPT-4 算力需求分析

4.1.3 ChatGPT/GPT-4 算力需求舉例

4.2 算力的概念及量綱

4.3 算力的分類

4.3.1 基礎(chǔ)算力 (基于 CPU 芯片)

4.3.2 智能算力 (基于 AI 芯片，包括 GPU/DPU/FPGA/ASIC 芯片等)

4.3.3 超算算力 (超級計算機、計算集群)

4.3.4 量子算力 (量子計算機)

4.4 算效的概念

4.5 綜合算力 (算力+存力+運力)

4.6 算力應(yīng)用場景

4.7 算力部署策略-“東數(shù)西算”工程

4.7.1“東數(shù)西算”的概念

4.7.2  “東數(shù)西算”的應(yīng)用場景

4.7.3  “東數(shù)西算”的數(shù)據(jù)處理

4.7.4  “東數(shù)西算”工程總體架構(gòu) (8 大樞紐中心、10 大數(shù)據(jù)中心 集群)

4.7.5 數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)類型

4.7.6 數(shù)據(jù)中心集群建設(shè)規(guī)模

4.7.7  “東數(shù)西算”工程建設(shè)方案：聯(lián)接力+運力+算力+智力

4.8 算力部署方案-算力網(wǎng)絡(luò)

4.8.1 算力網(wǎng)絡(luò)的定義及技術(shù)特點

4.8.2 算力網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)有通信網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

4.8.3 算力網(wǎng)絡(luò)的工作原理及業(yè)務(wù)流程

4.8.4 算力網(wǎng)絡(luò)的標準架構(gòu)與接口

4.8.5 算力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)與組成

4.8.6 算力網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)方案

4.9 基于“東數(shù)西算”工程的 ChatGPT/GPT-4 部署策略-安全、高可 靠運行等

4.9.1 西部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT/GPT-4 大模型建模與訓(xùn)練

4.9.1 東部數(shù)據(jù)中心-ChatGPT/GPT-4 推理服務(wù)等

4.10 基于“算力網(wǎng)絡(luò)”的 ChatGPT/GPT-4 部署策略-海量數(shù)據(jù)處理、 超級算力、高可靠、低時延、安全等

模塊五：AIGC 篇-AIGC 概 念詮釋與關(guān)鍵能力及創(chuàng) 作工具

5.AIGC 概念詮釋與關(guān)鍵能力及創(chuàng)作工具

5.1AIGC 的概念及關(guān)鍵能力

5.1.1 什么是 AIGC？

5.1.2 AIGC 的類型

5.1.3 AIGC 的關(guān)鍵能力

5.2 AIGC 的關(guān)鍵技術(shù)

5.2.1 人工智能生成文本

5.2.2 人工智能生成圖形、圖像

5.2.3 人工智能生成音頻

5.2.4 人工智能生成視頻

5.3 AIGC 的體系架構(gòu)及組成

5.4 AIGC 的應(yīng)用場景

5.5 AIGC 創(chuàng)作工具介紹

5. 案例：ChatGPT 基本功能及使用體驗

5.1 ChatGPT 的基本功能及特征

5.2 ChatGPT 的基本功能-語言處理功能及描述

文本生成、文本補全、文本分類、文本校正、詩歌生成、內(nèi)容創(chuàng)建、 問答、翻譯、摘要、改寫、情感分析、聊天機器人等

5.3 ChatGPT 的高級功能-高端應(yīng)用功能及描述

編寫和調(diào)試計算機程序、程序修改、模擬Linux 系統(tǒng)、企業(yè)策劃、 方案設(shè)計、項目咨詢、文學(xué)創(chuàng)作、撰寫演講提綱、撰寫分析報告、 金融分析、工業(yè)自動化、醫(yī)學(xué)診斷、教育、供應(yīng)鏈管理、銷售和營 銷、法律應(yīng)用、科學(xué)研究等。

5.4 ChatGPT 使用體驗及效果評估

6. 案例：GPT-4 基本功能及使用體驗

模 塊 六 ：  應(yīng) 用 篇 -AIGC/GPT 的應(yīng)用場景及 行業(yè)應(yīng)用布局

6. AIGC/GPT 應(yīng)用場景及行業(yè)布局

6.1    ChatGPT/GPT-4/AIGC  應(yīng) 用 總 體 思 路 ：   運 用 ChatGPT/GPT-4/AIGC 技術(shù)方案及思想賦能行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型及落地實 施

6.2 ChatGPT/GPT-4/AIGC 應(yīng)用場景及行業(yè)領(lǐng)域分析

6.3 案例：  ChatGPT+機器人場景應(yīng)用方案及布局

6.3.1 ChatGPT 生成式預(yù)訓(xùn)練模型升級各行業(yè)機器人

6.3.2 ChatGPT+行業(yè)機器人賦能行業(yè)應(yīng)用

6.4 案例：ChatGPT 聊天機器人+智慧家庭應(yīng)用方案及布局

6.4.1 ChatGPT 聊天機器人精心陪伴老人

6.4.2 ChatGPT 聊天機器人陪伴兒童成長

6.5 案例：基于 ChatGPT 聊天機器人的智能客服應(yīng)用

6.6 案例：ChatGPT/GPT-4+工業(yè)場景應(yīng)用方案及布局

6.6.1 ChatGPT/GPT-4+生成式預(yù)訓(xùn)練模型+專家系統(tǒng)融合應(yīng)用

6.6.2 ChatGPT/GPT-4+生成式預(yù)訓(xùn)練模型優(yōu)化專家系統(tǒng)

6.6.3 ChatGPT/GPT-4 預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化模型提高產(chǎn)品質(zhì)檢效率

6.6.4 ChatGPT/GPT-4 預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化模型提高設(shè)備預(yù)測性維護的能力

6.6.5 ChatGPT/GPT-4 預(yù)訓(xùn)練優(yōu)化模型提高設(shè)備精準故障定位的能 力

6.7ChatGPT/GPT-4+農(nóng)業(yè)場景應(yīng)用方案及布局

6.8 ChatGPT/GPT-4+醫(yī)療場景應(yīng)用方案及布局

6.9 ChatGPT/GPT-4+教育場景應(yīng)用方案及布局

6.10 ChatGPT/GPT-4+金融場景應(yīng)用方案及布局

6.11 ChatGPT/GPT-4+展覽宣傳場景應(yīng)用方案及布局

6.12 ChatGPT/GPT-4+新媒體場景應(yīng)用方案及布局

模 塊 七 ：  商 業(yè) 篇 -AIGC/GPT 的商業(yè)模式分 析及商機挖掘

7. AIGC/GPT 商業(yè)模式及商機挖掘

7.1 AIGC/GPT 商業(yè)模式架構(gòu)-MaaS (模型即服務(wù))

7.1.1 什么是 MaaS (模型即服務(wù)) ？

7.1.2 MaaS (模型即服務(wù)) 架構(gòu)

7.1.3 MaaS (模型即服務(wù)) 架構(gòu)基座-大模型

7.1.4 MaaS (模型即服務(wù)) 整體產(chǎn)業(yè)架構(gòu)

7.1.5 MaaS (模型即服務(wù)) 商業(yè)模式的核心：“模型→單點工具 (如 ChatGPT) →應(yīng)用場景”的服務(wù)路徑

7.2 AIGC/GPT 的商業(yè)模式

7.2.1 訂閱制收費模式-直接收費

7.2.2 通過 API 接口提供技術(shù)服務(wù)-賦能收費 (根據(jù) API 的使用量和 質(zhì)量級別收取費用)

(1) 提供大模型服務(wù)-賦能行業(yè)應(yīng)用

(2) 許可證銷售服務(wù)

7.3 案例：Hugging Face 商業(yè)模式

7.3.1 AutoTrain 模式

7.3.2 Interface API & Infinity 模式

7.3.3 Private Hub 模式

7.3.4 Expert Support 模式

7.3 AIGC/GPT 的商機挖掘-賦能行業(yè)應(yīng)用

模 塊 八 ：  產(chǎn) 業(yè) 篇 -AIGC/GPT 的產(chǎn)業(yè)發(fā)展前 景及投資分析

8. AIGC/GPT 產(chǎn)業(yè)發(fā)展及投資分析

8.1 AIGC/GPT 產(chǎn)業(yè)生態(tài)構(gòu)建與參與角色

8.2 AIGC/GPT 涉及的上下游產(chǎn)業(yè)鏈分析

8.2.1 算力相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析 (AI 芯片/GPU/DPU/FPGA/ASIC 芯片等，服 務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、云計算、邊緣計算等)

8.2.2 算法服務(wù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析

8.2.3 算力網(wǎng)絡(luò)相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析

8.2.4 自然語言處理 (NLP) 相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析

8.2.5 人工智能生成內(nèi)容 (AIGC) 相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析

8.2.6 數(shù)據(jù)標注相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析

8.2.7 AIGC/GPT 下游應(yīng)用場景相關(guān)產(chǎn)業(yè)分析 (智能客服、搜索引擎、 圖像、文字、代碼生成等)

8.2.8 AIGC/GPT 產(chǎn)業(yè)發(fā)展的切入點及路徑分析

8.2.9 AIGC/GPT 對我國 AI 技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的示范效應(yīng)分析

8.2.10 AIGC/GPT 產(chǎn)業(yè)發(fā)展市場前景分析

8.3 AIGC/GPT 產(chǎn)業(yè)投資機會及方向分析

8 4 我國 AIGC/GPT 相關(guān)上市公司核心競爭力及投資分析

模 塊 九 ：  建 議 篇 -AIGC/GPT 面臨挑戰(zhàn)及監(jiān)

9. AIGC/GPT 面臨的挑戰(zhàn)及發(fā)展建議

9.1 國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室關(guān)于《生成式人工智能服務(wù)管理辦法(征

管與發(fā)展建議

求意見稿) 》解讀

9.2AIGC/GPT 面臨的挑戰(zhàn)分析

9.2.1 AIGC/GPT 技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展面臨哪些挑戰(zhàn)？  (數(shù)據(jù)的實時性問 題，數(shù)據(jù)的真實性問題，模型在線推理端成本問題，算法過度優(yōu)化 對性能的影響 (古德哈特定律) ，數(shù)據(jù)標注產(chǎn)生算法偏見等)

9.2.2 AIGC/GPT 面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？如何應(yīng)對？ (錯誤的數(shù)據(jù)， 挑逗性提問等導(dǎo)致產(chǎn)生法律、道德、宗教信仰、歧視性等方面的問 題)

9.2.3 黑客利用AIGC/GPT 進行網(wǎng)絡(luò)攻擊面臨的挑戰(zhàn)及應(yīng)對策略

9.3 AIGC/GPT 主要的創(chuàng)新點和技術(shù)壁壘分析

9.4 AIGC/GPT 給我們的啟示是什么？  (從產(chǎn)品創(chuàng)新角度分析)

9.5 AIGC/GPT 的發(fā)展對相關(guān)產(chǎn)業(yè)的影響分析及應(yīng)對策略

9.6 AIGC/GPT 的發(fā)展對相關(guān)職業(yè)領(lǐng)域的影響分析及應(yīng)對策略

9.7 AIGC/GPT 的發(fā)展對人類社會的生活、工作和學(xué)習(xí)等產(chǎn)生的影響 分析及應(yīng)對策略

9.8 促進 AIGC/GPT 健康發(fā)展的監(jiān)管策略及措施

9.9 AIGC/GPT 技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展建議

9.9.1 AIGC/GPT 技術(shù)及應(yīng)用發(fā)展的切入點及路徑

9.9.2 基于AIGC/GPT 的示范效應(yīng)推動我國 AI 技術(shù)和行業(yè)賦能應(yīng)用 的發(fā)展

9.9.3 基于AIGC/GPT 的示范效應(yīng)加快我國AIGC 產(chǎn)業(yè)商用化落地進 程

9.9.4 基于 AIGC/GPT 技術(shù)變革數(shù)字內(nèi)容的生產(chǎn)方式和消費模式

9.9.5 基于 AIGC/GPT 技術(shù)推動元宇宙應(yīng)用與發(fā)展的商用進程，賦能 我國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

課程總結(jié)

重點知識回顧與總結(jié)；

互動與討論： 問與答；

就學(xué)員提出的問題進行分析、討論、模擬演練和點評； 建立學(xué)員微信答疑群，提供課后交流答疑。