一家跨國醫療研究機構希望利用各地醫院的病患資料，建立一個能夠預測疾病早期風險的機器學習模型。由於各國法規限制，病患的原始資料無法集中到單一伺服器。在此情境下，下列哪一種方法最能同時滿足 「各醫院保留資料不外流」與「模型仍能跨院學習」的需求？

在少樣本提示（Few-shot Prompting）僅能提供 1–2 個範例的情況下，若遇到領域偏移（Domain Shift） ，下列何者為模型最可能面臨的核心挑戰？

某企業將機器學習模型部署於線上推薦系統。模型在測試階段表現良好，但上線數月後，點擊率與預測準確度逐漸下降。經分析發現，近期使用者行為模式與模型訓練期間的資料特徵出現顯著變化。此現象最可能屬於下列何者？

某法律科技公司開發一套合約風險審查系統，可自動分析合約內容並標示潛在的高風險條款。律師在使用過程中，希望了解模型做出風險判斷的依據，因此系統導入顯著性圖（Saliency Map）作為可解釋 AI 的方法。請問在此自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）應用情境中，顯著性圖主要用來標示什麼？

一家會計師事務所希望透過 Low-Code 工具，自動處理客戶提交的各類費用報銷單據，格式涵蓋手寫、PDF 掃描、電子發票等多種形式，且各企業的科目分類規則均不相同。負責評估的專案經理正在比較兩種方案：方案甲為「直接呼叫基礎語言模型 API 進行單據內容解析與分類」 ，方案乙為「使用內建 RAG 元件，比對過去已正確分類的報銷單據」 。下列分析何者最為正確？