2025年人工智能末考試題及答案一、單項選擇題（每題3分，共15分）1.以下關(guān)于機器學習模型正則化的描述，錯誤的是：A.L1正則化通過在損失函數(shù)中添加權(quán)重絕對值之和，傾向于產(chǎn)生稀疏權(quán)重B.批量歸一化（BatchNormalization）通過對每層輸入進行歸一化，可緩解內(nèi)部協(xié)變量偏移C.隨機深度（StochasticDepth）通過隨機丟棄整個殘差塊，屬于數(shù)據(jù)增強的一種形式D.早停（EarlyStopping）通過驗證集誤差停止訓練，本質(zhì)是控制模型復雜度2.在Transformer模型中，多頭注意力（Multi-HeadAttention）的核心作用是：A.增加模型參數(shù)量以提升表達能力B.并行計算不同子空間的上下文信息C.替代循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡處理長序列依賴D.減少自注意力機制中的計算復雜度3.關(guān)于擴散模型（DiffusionModel）的訓練過程，正確的描述是：A.前向擴散過程（ForwardProcess）向數(shù)據(jù)逐步添加高斯噪聲，最終得到純噪聲B.逆向過程（ReverseProcess）使用生成對抗網(wǎng)絡（GAN）學習從噪聲恢復數(shù)據(jù)C.訓練目標函數(shù)僅包含逆向過程的似然估計，與前向過程無關(guān)D.擴散模型的采樣速度顯著快于GAN，因為無需迭代去噪4.在自然語言處理中，以下哪項技術(shù)最適合解決低資源語言的命名實體識別問題？A.基于規(guī)則的模式匹配B.多語言預訓練模型（如mBERT）的遷移學習C.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡的端到端訓練D.條件隨機場（CRF）的特征工程5.2024年歐盟《人工智能法案》（AIAct）正式生效后，以下哪類AI系統(tǒng)需接受最嚴格的“高風險”監(jiān)管？A.社交媒體的內(nèi)容推薦算法B.用于招聘篩選的自動化決策系統(tǒng)C.面向兒童的教育類對話機器人D.電商平臺的商品銷量預測模型二、填空題（每空2分，共20分）1.在ResNet網(wǎng)絡中，殘差塊（ResidualBlock）通過引入______連接，有效解決了深層網(wǎng)絡的梯度消失問題。2.多模態(tài)大模型（如PaLM-E）的核心設計是將不同模態(tài)（文本、圖像、點云等）的輸入統(tǒng)一映射到______空間，實現(xiàn)跨模態(tài)信息融合。3.強化學習中，策略梯度（PolicyGradient）方法直接優(yōu)化策略函數(shù)，其目標函數(shù)的梯度計算依賴于______（填“動作價值”或“狀態(tài)價值”）的估計。4.生成式AI內(nèi)容（AIGC）的版權(quán)判定中，若AI生成內(nèi)容的______（填“創(chuàng)作過程”或“輸出結(jié)果”）體現(xiàn)人類作者的獨創(chuàng)性貢獻，則可能被認定為受版權(quán)保護的作品。5.在視覺-語言模型（如BLIP-2）中，視覺編碼器（如ViT）輸出的特征通常需要經(jīng)過______（填“投影層”或“歸一化層”）處理，以匹配語言編碼器的輸入維度。6.2024年發(fā)布的RT-2模型（RobotTransformer2）通過______（填“行為克隆”或“提示學習”）將語言指令與機器人控制策略結(jié)合，顯著提升了泛化能力。7.對抗樣本（AdversarialExample）的生成方法中，F(xiàn)GSM（快速梯度符號法）通過計算損失函數(shù)對輸入的______（填“梯度符號”或“梯度模長”）來添加擾動。8.大模型微調(diào)（Fine-tuning）時，LoRA（低秩適應）方法通過在______（填“全連接層”或“注意力層”）插入低秩矩陣，僅訓練少量參數(shù)即可實現(xiàn)高效適配。9.聯(lián)邦學習（FederatedLearning）的核心挑戰(zhàn)是______（填“數(shù)據(jù)隱私保護”或“模型收斂速度”），通常通過加密聚合或差分隱私技術(shù)解決。10.神經(jīng)輻射場（NeRF）通過______（填“體積渲染”或“特征提取”）技術(shù)將三維場景表示為連續(xù)的神經(jīng)函數(shù)，實現(xiàn)高真實感新視角合成。三、簡答題（每題10分，共30分）1.請簡述對比學習（ContrastiveLearning）的核心思想，并說明其在自監(jiān)督學習中的優(yōu)勢。2.解釋多模態(tài)大模型訓練中“對齊（Alignment）”的具體含義，并舉出兩種實現(xiàn)對齊的技術(shù)手段。3.分析大語言模型（LLM）在醫(yī)療診斷場景中可能面臨的倫理風險，并提出至少兩項緩解措施。四、編程題（20分）使用PyTorch框架實現(xiàn)一個用于圖像分類的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），要求：（1）網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)包含3個卷積層（Conv2d），每個卷積層后接ReLU激活函數(shù)和最大池化（MaxPool2d）；（2）最后一個卷積層的輸出通過全局平均池化（AdaptiveAvgPool2d）轉(zhuǎn)換為特征向量；（3）添加一個全連接層（Linear）作為分類頭；（4）給出模型訓練的基本代碼框架（包括數(shù)據(jù)加載、損失函數(shù)、優(yōu)化器設置和單輪訓練循環(huán)）。五、綜合分析題（15分）2024年，某科技公司推出了一款基于大語言模型的“智能法律助手”，聲稱能為用戶提供合同條款審查、法律風險評估等服務。請結(jié)合AI技術(shù)原理與社會倫理，分析該系統(tǒng)可能存在的技術(shù)缺陷與倫理爭議，并提出改進建議。---答案一、單項選擇題1.C（隨機深度屬于模型正則化，而非數(shù)據(jù)增強）2.B（多頭注意力通過不同頭學習不同子空間的注意力分布，并行捕捉多維度上下文）3.A（前向過程逐步加噪至純噪聲，逆向過程通過神經(jīng)網(wǎng)絡迭代去噪；擴散模型采樣需多步迭代，速度慢于GAN）4.B（多語言預訓練模型通過跨語言遷移，可緩解低資源語言的標注數(shù)據(jù)不足問題）5.B（歐盟AI法案將影響基本權(quán)利的自動化決策系統(tǒng)（如招聘、教育評估）列為高風險，需符合嚴格透明度與準確性要求）二、填空題1.跳躍（或殘差）2.共享（或統(tǒng)一）3.動作價值4.創(chuàng)作過程5.投影層6.提示學習7.梯度符號8.注意力層9.數(shù)據(jù)隱私保護10.體積渲染三、簡答題1.對比學習的核心思想是通過構(gòu)造正樣本對（相似數(shù)據(jù)）和負樣本對（不相似數(shù)據(jù)），訓練模型將正樣本對的特征表示拉近、負樣本對的特征表示推遠。在自監(jiān)督學習中，其優(yōu)勢體現(xiàn)在：①無需人工標注，僅需利用數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)（如圖像的不同增強視圖）生成監(jiān)督信號；②通過對比目標迫使模型學習更魯棒的語義特征，而非表面統(tǒng)計模式；③適用于多種模態(tài)（如圖像、文本、語音），具有廣泛的適用性。例如，在圖像領(lǐng)域的SimCLR通過隨機裁剪、顏色變換等增強生成正樣本對，負樣本對則來自同一批次的其他樣本，最終學習到的特征在下游任務中表現(xiàn)優(yōu)異。2.多模態(tài)大模型的“對齊”指通過訓練使模型理解不同模態(tài)（如文本與圖像）之間的語義關(guān)聯(lián)，確保模型生成的內(nèi)容在跨模態(tài)場景下邏輯一致。兩種實現(xiàn)對齊的技術(shù)手段：①跨模態(tài)對比學習（如CLIP）：將圖像和文本分別編碼為特征向量，通過對比損失使相似內(nèi)容的特征向量在嵌入空間中靠近；②多模態(tài)指令微調(diào)：使用包含多模態(tài)指令（如“描述這張圖片”“根據(jù)這段文字生成圖像”）的數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，約束模型生成符合人類意圖的跨模態(tài)輸出（如FLAVA模型通過混合文本-圖像-視頻的指令數(shù)據(jù)對齊多模態(tài)能力）。3.大語言模型在醫(yī)療診斷中的倫理風險：①診斷準確性風險：LLM基于文本訓練，可能因醫(yī)學知識更新滯后（如新藥療效）或數(shù)據(jù)偏差（如訓練數(shù)據(jù)中某類疾病樣本不足）導致錯誤診斷；②責任歸屬模糊：若模型輸出錯誤建議導致醫(yī)療事故，難以界定開發(fā)者、醫(yī)院或用戶的責任；③隱私泄露風險：診斷過程需處理患者敏感信息（如病歷、基因數(shù)據(jù)），模型可能通過記憶訓練數(shù)據(jù)或推理泄露隱私；④公平性問題：模型可能因訓練數(shù)據(jù)中不同人群（如種族、地域）的醫(yī)療記錄分布不均，對特定群體產(chǎn)生診斷偏見。緩解措施：①引入醫(yī)學領(lǐng)域?qū)＜覙俗⒌母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)集進行微調(diào)，并結(jié)合實時醫(yī)學數(shù)據(jù)庫（如UpToDate）實現(xiàn)知識動態(tài)更新；②部署“人在環(huán)中”（Human-in-the-Loop）機制，要求醫(yī)生對模型輸出進行最終審核并記錄決策過程；③采用聯(lián)邦學習或差分隱私技術(shù)處理患者數(shù)據(jù)，避免原始信息泄露；④通過公平性評估指標（如不同群體的診斷召回率差異）監(jiān)控并優(yōu)化模型偏見。四、編程題```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader定義輕量級CNN模型classLightCNN(nn.Module):def__init__(self,num_classes=10):super(LightCNN,self).__init__()卷積層1：輸入3通道（RGB），輸出32通道，核大小3，步長1，填充1self.conv1=nn.Sequential(nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)輸出尺寸：(H/2,W/2))卷積層2：輸入32通道，輸出64通道self.conv2=nn.Sequential(nn.Conv2d(32,64,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)輸出尺寸：(H/4,W/4))卷積層3：輸入64通道，輸出128通道self.conv3=nn.Sequential(nn.Conv2d(64,128,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2)輸出尺寸：(H/8,W/8))全局平均池化：將特征圖轉(zhuǎn)換為128維向量（無論輸入尺寸）self.global_avg=nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1))分類頭：128維特征到num_classesself.fc=nn.Linear(128,num_classes)defforward(self,x):x=self.conv1(x)[B,32,H/2,W/2]x=self.conv2(x)[B,64,H/4,W/4]x=self.conv3(x)[B,128,H/8,W/8]x=self.global_avg(x)[B,128,1,1]x=x.view(x.size(0),-1)[B,128]x=self.fc(x)[B,num_classes]returnx模型訓練框架deftrain():數(shù)據(jù)預處理：歸一化（ImageNet統(tǒng)計量）、隨機翻轉(zhuǎn)增強transform=transforms.Compose([transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225])])加載CIFAR-10數(shù)據(jù)集（示例）train_dataset=datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=4)初始化模型、損失函數(shù)、優(yōu)化器model=LightCNN(num_classes=10).cuda()criterion=nn.CrossEntropyLoss()optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)單輪訓練循環(huán)model.train()forepochinrange(10):示例訓練10輪forbatch_idx,(data,target)inenumerate(train_loader):data,target=data.cuda(),target.cuda()數(shù)據(jù)移至GPUoptimizer.zero_grad()梯度清零output=model(data)前向傳播loss=criterion(output,target)計算損失loss.backward()反向傳播optimizer.step()參數(shù)更新打印訓練日志（每100個batch）ifbatch_idx%100==0:print(f'Epoch:{epoch},Batch:{batch_idx},Loss:{loss.item():.4f}')if__name__=='__main__':train()```五、綜合分析題技術(shù)缺陷：①法律知識的時效性與準確性不足：大語言模型的訓練數(shù)據(jù)可能滯后于最新法律法規(guī)（如2024年新修訂的《民事訴訟法》），且無法保證對復雜法律條款（如“合理注意義務”的界定）的準確解讀；②邏輯推理能力局限：合同審查需結(jié)合