模型在工业应用时会有准确率的要求,所以为了保证准确率,模型越大越好。A. 正确B. 错误

考查要点：本题主要考查对机器学习模型在工业应用中实际部署的理解，特别是模型大小与准确率之间的平衡关系。

核心思路：虽然模型增大通常能提升准确率，但工业应用中需综合考虑计算资源、部署环境、成本等限制条件，不能单纯追求模型大小。

关键点：

1. 模型大小的双刃剑效应：更大模型可能带来更高准确率，但也会显著增加计算资源消耗和部署难度。
2. 工业场景的特殊需求：工业应用需兼顾实时性、硬件限制、成本控制，需在性能与效率间找到平衡。

错误原因分析：
题目认为“模型越大越好”，但这一观点忽略了工业应用中的实际约束条件：

1. 计算资源限制：更大模型需要更多算力支持，可能导致硬件成本上升或推理延迟增加。
2. 过拟合风险：模型过大可能在数据不足时过拟合，实际准确率未必提升。
3. 部署可行性：工业场景（如嵌入式设备）可能无法承载超大模型，需通过模型压缩、量化等技术优化。

正确结论：工业应用中需根据具体需求权衡模型大小，而非一味追求最大。