2025年智能Agent任務(wù)規(guī)劃能力試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪項(xiàng)技術(shù)能夠有效減少通信開銷并提高訓(xùn)練效率？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.梯度累積

答案：B

解析：模型并行通過(guò)將模型的不同部分分布在不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，可以有效減少通信開銷并提高訓(xùn)練效率，參考《分布式訓(xùn)練框架技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)。

2.關(guān)于參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA），以下哪種說(shuō)法是正確的？

A.LoRA和QLoRA都是基于模型壓縮的技術(shù)

B.LoRA和QLoRA都是通過(guò)降低模型參數(shù)精度來(lái)減少模型大小

C.LoRA和QLoRA都是通過(guò)添加額外的參數(shù)來(lái)微調(diào)模型

D.LoRA和QLoRA都是用于提高模型推理速度

答案：C

解析：LoRA和QLoRA都是通過(guò)添加額外的參數(shù)來(lái)微調(diào)模型，實(shí)現(xiàn)參數(shù)高效微調(diào)，參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)白皮書》2025版3.1節(jié)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助模型更好地適應(yīng)新任務(wù)？

A.遷移學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.對(duì)抗性訓(xùn)練

D.多任務(wù)學(xué)習(xí)

答案：A

解析：遷移學(xué)習(xí)可以幫助模型在新任務(wù)上獲得更好的表現(xiàn)，通過(guò)利用在舊任務(wù)上學(xué)習(xí)到的知識(shí)，參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)。

4.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以有效地提高模型的魯棒性？

A.梯度下降

B.梯度正則化

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.輸入掩碼

答案：C

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過(guò)引入噪聲、旋轉(zhuǎn)、縮放等操作來(lái)提高模型的魯棒性，參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)白皮書》2025版6.3節(jié)。

5.推理加速技術(shù)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的低精度推理？

A.INT8量化

B.INT4量化

C.FP16量化

D.FP32量化

答案：A

解析：INT8量化通過(guò)將FP32參數(shù)映射到INT8范圍，可以在不顯著降低模型精度的前提下加速推理過(guò)程，參考《推理加速技術(shù)白皮書》2025版7.2節(jié)。

6.模型并行策略中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備的模型并行？

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.代碼并行

答案：C

解析：混合并行結(jié)合了數(shù)據(jù)并行和模型并行的優(yōu)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備的模型并行，參考《模型并行策略技術(shù)指南》2025版8.2節(jié)。

7.低精度推理中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)INT8量化？

A.知識(shí)蒸餾

B.知識(shí)提取

C.量化感知訓(xùn)練

D.梯度修正

答案：C

解析：量化感知訓(xùn)練可以在模型訓(xùn)練過(guò)程中進(jìn)行量化，實(shí)現(xiàn)INT8量化，參考《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版9.3節(jié)。

8.云邊端協(xié)同部署中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的快速部署？

A.微服務(wù)架構(gòu)

B.容器化技術(shù)

C.服務(wù)網(wǎng)格

D.DevOps

答案：B

解析：容器化技術(shù)可以將模型封裝在容器中，實(shí)現(xiàn)快速部署和遷移，參考《云邊端協(xié)同部署技術(shù)白皮書》2025版10.2節(jié)。

9.知識(shí)蒸餾中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型壓縮？

A.知識(shí)提取

B.知識(shí)歸納

C.知識(shí)增強(qiáng)

D.知識(shí)融合

答案：A

解析：知識(shí)蒸餾通過(guò)提取教師模型的知識(shí)，將其傳遞給學(xué)生模型，實(shí)現(xiàn)模型壓縮，參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書》2025版11.2節(jié)。

10.模型量化（INT8/FP16）中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)參數(shù)的動(dòng)態(tài)量化？

A.INT8量化

B.INT4量化

C.FP16量化

D.動(dòng)態(tài)量化

答案：D

解析：動(dòng)態(tài)量化可以在運(yùn)行時(shí)根據(jù)模型的表現(xiàn)調(diào)整量化參數(shù)，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的動(dòng)態(tài)量化，參考《模型量化技術(shù)白皮書》2025版12.3節(jié)。

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型的簡(jiǎn)化？

A.參數(shù)剪枝

B.權(quán)重剪枝

C.神經(jīng)元剪枝

D.混合剪枝

答案：D

解析：混合剪枝結(jié)合了參數(shù)剪枝和權(quán)重剪枝的優(yōu)點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)模型的簡(jiǎn)化，參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)白皮書》2025版13.2節(jié)。

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的稀疏化？

A.通道稀疏化

B.層次稀疏化

C.時(shí)間稀疏化

D.空間稀疏化

答案：D

解析：空間稀疏化通過(guò)降低網(wǎng)絡(luò)中激活單元的密度，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的稀疏化，參考《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)技術(shù)白皮書》2025版14.3節(jié)。

13.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，以下哪項(xiàng)指標(biāo)更適合衡量生成文本的流暢性？

A.準(zhǔn)確率

B.困惑度

C.BLEU

D.ROUGE

答案：B

解析：困惑度可以衡量模型生成文本的流暢性，困惑度越低，說(shuō)明文本越流暢，參考《評(píng)估指標(biāo)體系技術(shù)白皮書》2025版15.2節(jié)。

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以幫助檢測(cè)模型中的偏見？

A.梯度正則化

B.隨機(jī)梯度下降

C.模型審計(jì)

D.深度學(xué)習(xí)可解釋性

答案：C

解析：模型審計(jì)可以幫助檢測(cè)模型中的偏見，確保模型的公平性和透明度，參考《倫理安全風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)白皮書》2025版16.3節(jié)。

15.內(nèi)容安全過(guò)濾中，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)和過(guò)濾違規(guī)內(nèi)容？

A.基于規(guī)則的方法

B.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

C.基于圖的方法

D.基于專家系統(tǒng)的方法

答案：B

解析：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法可以通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)自動(dòng)檢測(cè)和過(guò)濾違規(guī)內(nèi)容，參考《內(nèi)容安全過(guò)濾技術(shù)白皮書》2025版17.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，以下哪些技術(shù)可以提升訓(xùn)練效率和擴(kuò)展性？（多選）

A.數(shù)據(jù)并行

B.模型并行

C.混合并行

D.硬件加速

E.通信優(yōu)化

答案：ABCE

解析：數(shù)據(jù)并行（A）、模型并行（B）、混合并行（C）和通信優(yōu)化（E）都是提升分布式訓(xùn)練框架效率和擴(kuò)展性的關(guān)鍵技術(shù)。硬件加速（D）雖然可以提高性能，但不是框架本身的特性。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，以下哪些策略有助于提高微調(diào)效果？（多選）

A.額外參數(shù)的隨機(jī)初始化

B.教師模型參數(shù)的逐步釋放

C.學(xué)生模型參數(shù)的梯度更新

D.蒸餾過(guò)程中的知識(shí)蒸餾

E.耐用性測(cè)試

答案：ABCD

解析：額外參數(shù)的隨機(jī)初始化（A）、教師模型參數(shù)的逐步釋放（B）、學(xué)生模型參數(shù)的梯度更新（C）和蒸餾過(guò)程中的知識(shí)蒸餾（D）都是提高LoRA/QLoRA微調(diào)效果的關(guān)鍵策略。耐用性測(cè)試（E）雖然重要，但與參數(shù)高效微調(diào)的直接關(guān)系較小。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法可以幫助模型更好地適應(yīng)新任務(wù)？（多選）

A.遷移學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.對(duì)抗性訓(xùn)練

D.多任務(wù)學(xué)習(xí)

E.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

答案：ABCD

解析：遷移學(xué)習(xí)（A）、自監(jiān)督學(xué)習(xí)（B）、對(duì)抗性訓(xùn)練（C）和多任務(wù)學(xué)習(xí)（D）都是幫助模型適應(yīng)新任務(wù)的有效方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（E）通常用于決策問(wèn)題，與持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略關(guān)聯(lián)性較弱。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些技術(shù)可以提高模型的魯棒性？（多選）

A.梯度正則化

B.輸入擾動(dòng)

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型封裝

E.網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗訓(xùn)練

答案：ABCE

解析：梯度正則化（A）、輸入擾動(dòng)（B）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）和模型封裝（E）都是提高模型魯棒性的常用技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗訓(xùn)練（E）雖然也是提高魯棒性的方法，但不是最直接的技術(shù)。

5.推理加速技術(shù)中，以下哪些方法可以實(shí)現(xiàn)低精度推理？（多選）

A.INT8量化

B.INT4量化

C.FP16量化

D.知識(shí)蒸餾

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABCE

解析：INT8量化（A）、INT4量化（B）、FP16量化（C）和結(jié)構(gòu)剪枝（E）都是實(shí)現(xiàn)低精度推理的技術(shù)。知識(shí)蒸餾（D）主要用于模型壓縮，不直接用于低精度推理。

6.云邊端協(xié)同部署中，以下哪些技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)高效的服務(wù)提供？（多選）

A.容器化技術(shù)

B.微服務(wù)架構(gòu)

C.服務(wù)網(wǎng)格

D.DevOps

E.低代碼平臺(tái)

答案：ABCD

解析：容器化技術(shù)（A）、微服務(wù)架構(gòu)（B）、服務(wù)網(wǎng)格（C）和DevOps（D）都是實(shí)現(xiàn)高效云邊端協(xié)同部署的關(guān)鍵技術(shù)。低代碼平臺(tái)（E）雖然可以提高開發(fā)效率，但不是部署的關(guān)鍵技術(shù)。

7.知識(shí)蒸餾中，以下哪些技術(shù)可以增強(qiáng)蒸餾效果？（多選）

A.知識(shí)提取

B.知識(shí)歸納

C.教師模型參數(shù)共享

D.學(xué)生模型參數(shù)更新

E.量化感知訓(xùn)練

答案：ABCD

解析：知識(shí)提?。ˋ）、知識(shí)歸納（B）、教師模型參數(shù)共享（C）和學(xué)生模型參數(shù)更新（D）都是增強(qiáng)知識(shí)蒸餾效果的關(guān)鍵技術(shù)。量化感知訓(xùn)練（E）更多用于模型壓縮。

8.模型量化（INT8/FP16）中，以下哪些技術(shù)可以優(yōu)化量化過(guò)程？（多選）

A.模型感知量化

B.知識(shí)蒸餾

C.量化感知訓(xùn)練

D.權(quán)重共享

E.參數(shù)共享

答案：ABC

解析：模型感知量化（A）、知識(shí)蒸餾（B）和量化感知訓(xùn)練（C）都是優(yōu)化模型量化過(guò)程的關(guān)鍵技術(shù)。權(quán)重共享（D）和參數(shù)共享（E）雖然有助于模型優(yōu)化，但不是量化過(guò)程的直接技術(shù)。

9.異常檢測(cè)中，以下哪些方法可以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性？（多選）

A.特征選擇

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.模型集成

D.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

E.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

答案：ABCD

解析：特征選擇（A）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）、模型集成（C）和自監(jiān)督學(xué)習(xí)（D）都是提高異常檢測(cè)準(zhǔn)確性的有效方法。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（E）通常用于決策問(wèn)題，與異常檢測(cè)關(guān)聯(lián)性較弱。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以確保數(shù)據(jù)隱私？（多選）

A.同態(tài)加密

B.安全多方計(jì)算

C.加密模型更新

D.混合精度訓(xùn)練

E.分布式模型訓(xùn)練

答案：ABC

解析：同態(tài)加密（A）、安全多方計(jì)算（B）和加密模型更新（C）都是確保聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)?；旌暇扔?xùn)練（D）和分布式模型訓(xùn)練（E）雖然對(duì)隱私保護(hù)有幫助，但不是直接的技術(shù)。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，通過(guò)引入額外的___________來(lái)微調(diào)模型參數(shù)。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)在預(yù)訓(xùn)練模型上添加___________任務(wù)來(lái)提高模型對(duì)新任務(wù)的適應(yīng)性。

答案：遷移學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，使用___________技術(shù)來(lái)生成對(duì)抗樣本，以增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

5.推理加速技術(shù)中，通過(guò)將模型參數(shù)從___________精度轉(zhuǎn)換為___________精度來(lái)提高推理速度。

答案：FP32，INT8

6.模型并行策略中，將模型的不同部分分布到多個(gè)設(shè)備上，通常分為___________和___________兩種方式。

答案：數(shù)據(jù)并行，模型并行

7.低精度推理中，為了減少內(nèi)存占用，通常采用___________技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行量化。

答案：INT8量化

8.云邊端協(xié)同部署中，___________技術(shù)可以將應(yīng)用程序封裝成標(biāo)準(zhǔn)化的容器，便于部署和遷移。

答案：容器化

9.知識(shí)蒸餾中，通過(guò)___________技術(shù)將教師模型的知識(shí)傳遞給學(xué)生模型。

答案：知識(shí)蒸餾

10.模型量化（INT8/FP16）中，___________量化通常用于推理階段，以減少計(jì)算量。

答案：INT8

11.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過(guò)移除___________來(lái)減少模型復(fù)雜度，從而提高推理速度。

答案：冗余參數(shù)

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)降低___________的密度來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的稀疏化。

答案：激活單元

13.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________用于衡量模型生成文本的流暢性。

答案：困惑度

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，通過(guò)___________技術(shù)來(lái)檢測(cè)模型中的偏見。

答案：偏見檢測(cè)

15.內(nèi)容安全過(guò)濾中，___________技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)和過(guò)濾違規(guī)內(nèi)容。

答案：機(jī)器學(xué)習(xí)

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開銷與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信量與設(shè)備數(shù)量不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，隨著設(shè)備數(shù)量的增加，通信開銷增長(zhǎng)速度會(huì)減慢，因?yàn)閿?shù)據(jù)可以并行傳輸。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）中，低秩近似會(huì)導(dǎo)致模型性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)白皮書》2025版3.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過(guò)添加低秩近似參數(shù)來(lái)微調(diào)模型，這種方法在大多數(shù)情況下不會(huì)導(dǎo)致性能下降，反而可以提高微調(diào)效率。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，自監(jiān)督學(xué)習(xí)總是比監(jiān)督學(xué)習(xí)更有效。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略技術(shù)指南》2025版5.1節(jié)，自監(jiān)督學(xué)習(xí)在某些情況下可能比監(jiān)督學(xué)習(xí)更有效，但并不是總是如此，取決于具體任務(wù)和數(shù)據(jù)。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，增加模型的復(fù)雜性可以增強(qiáng)其魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)白皮書》2025版6.1節(jié)，增加模型的復(fù)雜性并不總是能增強(qiáng)魯棒性，過(guò)復(fù)雜的模型可能導(dǎo)致過(guò)擬合，反而降低魯棒性。

5.推理加速技術(shù)中，低精度推理總是比高精度推理更準(zhǔn)確。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《推理加速技術(shù)白皮書》2025版7.1節(jié)，低精度推理（如INT8量化）在大多數(shù)情況下可以提供足夠的準(zhǔn)確性，但并不總是比高精度推理更準(zhǔn)確，具體取決于模型和任務(wù)。

6.云邊端協(xié)同部署中，容器化技術(shù)可以減少部署時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)白皮書》2025版10.1節(jié)，容器化技術(shù)可以將應(yīng)用程序及其依賴項(xiàng)打包成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的容器，從而顯著減少部署時(shí)間。

7.知識(shí)蒸餾中，教師模型和學(xué)生模型的訓(xùn)練過(guò)程是完全相同的。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書》2025版11.1節(jié)，教師模型和學(xué)生模型的訓(xùn)練過(guò)程不同，教師模型通常使用真實(shí)標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練，而學(xué)生模型使用教師模型的輸出作為軟標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。

8.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化會(huì)導(dǎo)致模型精度損失。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書》2025版12.1節(jié)，適當(dāng)?shù)牧炕呗钥梢宰钚』疘NT8量化帶來(lái)的精度損失，甚至在某些情況下可以保持或提高模型的精度。

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，移除所有冗余參數(shù)可以提高模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)白皮書》2025版13.1節(jié)，過(guò)度剪枝可能會(huì)導(dǎo)致模型性能下降，因此需要仔細(xì)選擇要剪枝的參數(shù)。

10.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，模型審計(jì)是檢測(cè)和減少偏見的有效方法。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《倫理安全風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)白皮書》2025版16.1節(jié)，模型審計(jì)是識(shí)別和減少模型偏見的有效手段，有助于提高模型的公平性和可解釋性。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某互聯(lián)網(wǎng)公司希望將其大規(guī)模的BERT模型應(yīng)用于實(shí)時(shí)問(wèn)答系統(tǒng)，但由于服務(wù)器資源有限，需要在不犧牲太多性能的前提下，將模型部署到邊緣設(shè)備上。

問(wèn)題：請(qǐng)針對(duì)該場(chǎng)景設(shè)計(jì)一個(gè)模型壓縮和部署方案，并說(shuō)明如何平衡性能和資源限制。

參考答案：

解決方案設(shè)計(jì)：

1.模型壓縮：采用知識(shí)蒸餾技術(shù)，使用一個(gè)較小的教師模型（例如MobileBERT）來(lái)訓(xùn)練學(xué)生模型（BERT），從而減少學(xué)生模型的大小和計(jì)算復(fù)雜度。

2.低精度推理：將學(xué)生模型的參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為FP16或INT8，以減少模型的大小和推理時(shí)間。

3.模型剪枝：對(duì)BERT模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)剪枝，移除一些對(duì)最終性能影響較小的神經(jīng)元和連接。

4.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）：利用NAS技術(shù)來(lái)探索和選擇更適合邊緣設(shè)備運(yùn)行的模型架構(gòu)。

實(shí)施步驟：

-第一步：選擇合適的教師模型和學(xué)生模型，并進(jìn)行初步的訓(xùn)練。

-第二步：應(yīng)用知識(shí)蒸餾技術(shù)，訓(xùn)練學(xué)生模型以繼承教師模型的知識(shí)。

-第三步：對(duì)學(xué)生模型進(jìn)行參數(shù)量化和模型