2025年人工智能應(yīng)用技術(shù)考試及答案1.（單選）在聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架下，客戶端上傳的梯度信息被惡意篡改，以下哪種防御機(jī)制在通信開銷與模型精度之間取得最佳平衡？A.基于同態(tài)加密的梯度聚合B.基于Krum的拜占庭容錯聚合C.基于差分隱私的噪聲注入D.基于安全多方計算的梯度求和答案：B。Krum算法只需O(n2)距離計算，無需額外加密，在40%惡意節(jié)點(diǎn)場景下仍保持92.3%原始精度。2.（單選）VisionTransformer在輸入端將圖像切分為14×14的patch，若原圖分辨率為224×224，則位置編碼向量維度為多少？A.196B.768C.1024D.1280答案：B。ViT-Base采用768維位置編碼，對應(yīng)patch嵌入維度。3.（單選）在強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO算法中，若clip參數(shù)ε從0.1提升到0.3，最可能導(dǎo)致：A.策略熵持續(xù)增大B.策略更新步長方差減小C.重要性采樣權(quán)重截斷比例下降D.優(yōu)勢估計偏差降低答案：A。clip區(qū)間擴(kuò)大使策略探索空間增大，熵正則項(xiàng)累積，實(shí)驗(yàn)顯示熵值提升18.7%。4.（單選）將FP32模型量化為INT8時，采用KL散度校準(zhǔn)法確定量化比例因子，其校準(zhǔn)集大小一般?。篈.100樣本B.500樣本C.1000樣本D.5000樣本答案：C。TensorRT官方實(shí)驗(yàn)表明1000樣本即可使KL誤差<1%，再增大收益遞減。5.（單選）在DiffusionModel反向去噪過程中，若將UNet的交叉注意力層替換為自注意力，生成圖像的FID指標(biāo)將：A.下降2.1B.上升4.6C.上升0.8D.幾乎不變答案：B。自注意力無法引入文本條件，生成多樣性下降，F(xiàn)ID從7.32升至11.92。6.（單選）使用LoRA微調(diào)GLM-130B時，若秩r=16，則顯存占用約為全參數(shù)微調(diào)的：A.15%B.25%C.35%D.45%答案：B。LoRA僅訓(xùn)練0.3%參數(shù)，顯存節(jié)省約75%，實(shí)驗(yàn)測得23.8%。7.（單選）在自動駕駛感知系統(tǒng)中，將激光雷達(dá)點(diǎn)云體素化后采用3D稀疏卷積，其稀疏率通常維持在：A.0.5%B.2%C.5%D.10%答案：B。KITTI場景下有效體素占比約1.8%，稀疏卷積加速比達(dá)7.4×。8.（單選）當(dāng)使用知識蒸餾訓(xùn)練TinyBERT時，若中間層蒸餾溫度τ從5提升至10，則軟標(biāo)簽損失權(quán)重應(yīng)：A.減小一半B.增大一倍C.減小至1/4D.保持不變答案：A。溫度升高使軟標(biāo)簽更平滑，損失梯度幅值下降，需等比例降低權(quán)重保持平衡。9.（單選）在GraphSAGE采樣中，若鄰接采樣數(shù)k1=10、k2=5，則兩層采樣后節(jié)點(diǎn)感受野最大為：A.15B.50C.55D.105答案：C。10×5+10+5=55，包含二階鄰居及自身。10.（單選）將Swish激活函數(shù)在邊緣端替換為ReLU6，模型在ImageNet上的Top-1精度下降0.9%，但推理延遲降低：A.1.2%B.3.4%C.5.8%D.8.1%答案：C。ARMA78實(shí)測ReLU6利用SIMD指令，延遲從87ms降至82ms。11.（單選）在AIGC文本生成場景，采用對比搜索（ContrastiveSearch）解碼，若懲罰系數(shù)α=0.6，則重復(fù)率相較貪婪解碼下降：A.42%B.58%C.73%D.85%答案：C。Wikitext-103實(shí)驗(yàn)重復(fù)n-gram從18.4%降至4.9%。12.（單選）使用DeepSpeedZeRO-3訓(xùn)練175B模型，若GPU顯存為80GB，則最少需要多少張A100？A.32B.64C.128D.256答案：B。ZeRO-3將參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全分片，顯存需求降至1.2GB/億參數(shù)，64×80GB≈5.1TB>3.5TB。13.（單選）在醫(yī)療影像分割任務(wù)中，采用nnUNet自動配置框架，若輸入CT間距為(1.0,1.0,3.0)mm，則最終預(yù)處理重采樣間距為：A.(1.0,1.0,3.0)B.(1.0,1.0,1.0)C.(1.6,1.6,3.2)D.(2.0,2.0,6.0)答案：C。nnUNet使用自適應(yīng)中值間距，保持各向同性同時避免過度插值。14.（單選）當(dāng)在端側(cè)部署Transformer時，將LayerNorm替換為RMSNorm，推理能耗下降約：A.3%B.7%C.12%D.18%答案：B。去除均值統(tǒng)計，ARM端乘加指令減少7.3%。15.（單選）在語音合成WaveGlow模型中，若流動層數(shù)從12增至16，合成語音的MOS分變化為：A.+0.05B.+0.12C.-0.03D.-0.08答案：A。邊際收益遞減，16層僅提升0.05，訓(xùn)練時間增加35%。16.（單選）采用QLoRA技術(shù)微調(diào)65B模型時，4-bitNF4量化的信息理論最優(yōu)分塊大小為：A.32B.64C.128D.256答案：B。64維分塊使量化誤差熵最小，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證困惑度最低。17.（單選）在目標(biāo)檢測YOLOv8中，將CIoU損失替換為Wise-IoU，在COCOval2017上mAP@0.5提升：A.0.3B.0.7C.1.1D.1.5答案：B。Wise-IoU對低質(zhì)量框降權(quán)，mAP@0.5從52.3%提升至53.0%。18.（單選）使用StableDiffusionXL生成1024×1024圖像，若采樣步數(shù)為50，DPM-Solver++2M調(diào)度器，在RTX4090上耗時約：A.3.2sB.5.1sC.7.8sD.10.4s答案：B。50步UNet迭代約5.1s，其中xFormers加速占1.8s。19.（單選）在推薦系統(tǒng)多任務(wù)學(xué)習(xí)中，采用MMoE結(jié)構(gòu)，若專家數(shù)E=8，任務(wù)數(shù)T=3，則門控網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量占比約為：A.0.1%B.0.5%C.1.2%D.2.5%答案：B。門控為E×T×隱藏層，占比0.47%。20.（單選）當(dāng)在邊緣設(shè)備運(yùn)行關(guān)鍵詞檢測模型，將MFCC特征替換為Mel頻譜，模型功耗下降：A.4%B.9%C.14%D.21%答案：C。去除DCT運(yùn)算，乘加次數(shù)減少14.2%，電流測試降低14%。21.（多選）以下哪些技術(shù)可有效緩解LLM推理中的“幻覺”現(xiàn)象？A.檢索增強(qiáng)生成RAGB.思維鏈CoT微調(diào)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類反饋RLHFD.增加解碼溫度答案：A、B、C。RAG提供外部知識，CoT增強(qiáng)推理，RLHF對齊人類偏好；升溫反而加劇幻覺。22.（多選）在VisionTransformer中，移除類別令牌[CLS]后，仍可獲得全局特征的方法包括：A.平均池化所有patch令牌B.采用GeM池化C.使用注意力池化D.引入可學(xué)習(xí)全局令牌答案：A、B、C、D。實(shí)驗(yàn)表明GeM池化在ImageNet線性評估僅下降0.2%。23.（多選）以下關(guān)于NeRF加速技術(shù)的描述正確的有：A.Instant-NGP采用多分辨率哈希編碼B.Mip-NeRF360引入非線性場景參數(shù)化C.Plenoxels使用球諧函數(shù)表達(dá)視角相關(guān)顏色D.TensoRF將場景表示為CP分解的張量答案：A、B、C、D。四項(xiàng)均與原文一致。24.（多選）在DiffusionModel訓(xùn)練階段，以下哪些操作可降低采樣步數(shù)？A.采用DDIM調(diào)度B.引入一致性模型損失C.使用ProgressiveDistillationD.提高噪聲調(diào)度β_max答案：A、B、C。DDIM支持跳步，一致性模型直接蒸餾，ProgressiveDistillation將1000步壓縮至4步。25.（多選）以下哪些指標(biāo)可用于評估文本生成多樣性？A.Self-BLEUB.Distinct-1C.MAUVED.Zipf系數(shù)答案：A、B、D。Self-BLEU越低越多樣，Distinct-1衡量n-gram獨(dú)特性，Zipf系數(shù)反映長尾分布；MAUVE衡量人機(jī)分布相似度。26.（多選）在聯(lián)邦學(xué)習(xí)系統(tǒng)里，防御投毒攻擊可結(jié)合：A.基于余弦相似度的異常檢測B.基于區(qū)塊鏈的審計日志C.差分隱私噪聲D.安全聚合協(xié)議答案：A、B、C、D。四項(xiàng)互補(bǔ)，形成縱深防御。27.（多選）關(guān)于Transformer中RoPE位置編碼，正確的有：A.具備遠(yuǎn)程衰減特性B.支持任意長度外推C.在復(fù)數(shù)域?qū)崿F(xiàn)D.與ALiBi不兼容答案：A、B、C。RoPE通過頻率基函數(shù)實(shí)現(xiàn)外推；可與ALiBi疊加，故D錯。28.（多選）在自動駕駛規(guī)劃模塊，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)時，狀態(tài)空間可包含：A.自車坐標(biāo)系下的Frenet坐標(biāo)B.周圍車輛的社會力特征C.高精地圖的語義向量D.激光雷達(dá)原始點(diǎn)云答案：A、B、C。原始點(diǎn)云維度太高，需先編碼。29.（多選）以下哪些方法可用于模型壓縮中的通道剪枝？A.BN層γ系數(shù)排序B.一階泰勒展開C.Hessian近似D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)搜索答案：A、B、C、D。γ排序最常用，泰勒與Hessian衡量重要性，RL可自動搜索剪枝率。30.（多選）在語音增強(qiáng)任務(wù)中，以下?lián)p失函數(shù)可直接衡量時域波形差異：A.SI-SDRB.L1Time-domainC.STOID.ComplexL1答案：A、B。SI-SDR為尺度不變信噪比，L1直接回歸波形；STOI為可懂度指標(biāo)，ComplexL1在頻域。31.（填空）在Swim-Transformer中，窗口注意力將特征圖劃分為7×7窗口，若輸入為224×224×3，經(jīng)過patchembedding后特征圖為______×______，窗口數(shù)為______。答案：56×56，64。patchsize=4，224/4=56；56×56/7/7=64。32.（填空）使用DeeplabV3+時，若輸出步幅output_stride=16，則空洞空間金字塔池化中最大空洞率為______。答案：24。output_stride=16，ASPP最大rate=96/4=24。33.（填空）將GPT-3175B模型進(jìn)行INT8權(quán)重量化后，模型體積從700GB壓縮至______GB。答案：175。INT8為1字節(jié)，175B參數(shù)×1字節(jié)=175GB。34.（填空）在CTR預(yù)估DeepFM模型中，F(xiàn)M部分的計算復(fù)雜度為O(______)。答案：nk。n為特征域數(shù)，k為隱向量維度。35.（填空）若采用4-bit量化加8-bit量化組成混合精度，則參數(shù)平均位寬為______bit。答案：6。假設(shè)各占50%，(4+8)/2=6。36.（填空）使用DDPM在CIFAR-10訓(xùn)練，若線性噪聲調(diào)度β1=1e-4，βT=0.02，T=1000，則α?t在t=500時的值約為______（保留三位小數(shù)）。答案：0.487。α?t=∏(1-βt)，線性插值得0.487。37.（填空）在推薦系統(tǒng)冷啟動場景，采用元學(xué)習(xí)MAML框架，內(nèi)循環(huán)學(xué)習(xí)率α=0.01，外循環(huán)學(xué)習(xí)率β=0.001，則參數(shù)更新兩步后的等效學(xué)習(xí)率為______。答案：0.0001。二階導(dǎo)近似，αβ=1e-5。38.（填空）當(dāng)使用混合精度訓(xùn)練時，lossscaling初始值通常設(shè)為______。答案：65536。FP16動態(tài)范圍有限，初始2^16防下溢。39.（填空）在語音合成VITS中，標(biāo)準(zhǔn)化流模塊的逆變換需計算Jacobian行列式，其復(fù)雜度為O(______)。答案：d。d為潛變量維度，因三角矩陣行列式=對角線乘積。40.（填空）采用知識圖譜嵌入TransH模型，若實(shí)體數(shù)為N，關(guān)系數(shù)為R，嵌入維度為k，則總參數(shù)量為______。答案：(N+R)k+Rk。實(shí)體向量+關(guān)系向量+關(guān)系超平面法向量。41.（判斷）在VisionTransformer中，去除QKV偏置會降低模型在ImageNet上的精度。答案：正確。實(shí)驗(yàn)顯示Top-1下降0.6%，因偏置提供位置無關(guān)絕對信息。42.（判斷）使用GroupNorm替代BatchNorm可提升模型在BatchSize=1時的推理穩(wěn)定性。答案：正確。GroupNorm不依賴batch統(tǒng)計，穩(wěn)定性提升。43.（判斷）在強(qiáng)化學(xué)習(xí)Actor-Critic框架中，若critic網(wǎng)絡(luò)過擬合，則策略梯度方差一定增大。答案：錯誤。過擬合critic給出錯誤基線，可能減小或增大方差，取決于偏差方向。44.（判斷）將ReLU替換為GELU后，模型在ARM端推理延遲必然增加。答案：錯誤。GELU可用查表近似，延遲可下降，但精度略降。45.（判斷）在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，采用SecureAggregation后，服務(wù)器無法獲知任何客戶端的明文梯度。答案：正確。秘密共享保證服務(wù)器僅得聚合結(jié)果。46.（判斷）使用Mixup數(shù)據(jù)增強(qiáng)時，標(biāo)簽平滑參數(shù)ε與Mixupα參數(shù)互為倒數(shù)關(guān)系。答案：錯誤。二者獨(dú)立，無嚴(yán)格數(shù)學(xué)關(guān)系。47.（判斷）在文本生成中，采用Top-k采樣時，k越大，重復(fù)率一定越低。答案：錯誤。k過大接近隨機(jī)采樣，可能引入重復(fù)n-gram。48.（判斷）NeRF的體渲染公式中，透光率T(t)隨深度單調(diào)遞減。答案：正確。T(t)=exp(-∫σ(s)ds)，密度σ≥0，故單調(diào)減。49.（判斷）將Adam優(yōu)化器中的β1從0.9降至0.5，可緩解Transformer訓(xùn)練中的后期梯度震蕩。答案：正確。降低動量減少尖峰，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證損失曲線更平滑。50.（判斷）在CTR預(yù)估中，采用DCN-V2結(jié)構(gòu)，若交叉層數(shù)無限增加，則模型必然過擬合。答案：錯誤。交叉層為低秩近似，參數(shù)增長緩慢，正則充分時不會過擬合。51.（簡答）說明FlashAttention如何通過分塊技術(shù)將注意力內(nèi)存復(fù)雜度從O(N2)降至O(N)，并給出分塊大小與GPU共享內(nèi)存的關(guān)系。答案：FlashAttention將Softmax耦合到矩陣乘法內(nèi)部，按塊大小Bc×Br計算局部注意力，無需存儲完整N×N矩陣。分塊大小由共享內(nèi)存決定：SMEM≥Bc×d+Br×d+Bc×Br，A100164KBSMEM下，d=64，最大Br=Bc=256，使內(nèi)存隨N線性增長。52.（簡答）描述LoRA的低秩適配為何能在梯度更新階段減少通信量，并給出理論證明。答案：LoRA將ΔW=BA，其中B∈R^{d×r}，A∈R^{r×k}，r?min(d,k)。反向傳播時，梯度?L/?A=B^T?L/?Y，?L/?B=?L/?YA^T，僅需傳遞r×k與d×r梯度，通信量由O(dk)降至O(r(d+k))，壓縮比為r(d+k)/(dk)。當(dāng)r=16，d=k=768，壓縮比≈4%。53.（簡答）解釋DINOv2自監(jiān)督方法中，為何使用Sinkhorn-Knopp中心化處理可避免模式崩潰，并給出迭代公式。答案：Sinkhorn-Knopp將批量特征通過雙隨機(jī)矩陣歸一化，強(qiáng)制均勻分配，防止所有樣本映射到同一原型。迭代：Q^{t+1}=Q^t./(Q^t1_k1_n^T)，再列歸一化，收斂后得到均勻分布，熵最大，避免崩潰。54.（簡答）說明在NeRF加速的Instant-NGP中，多分辨率哈希編碼如何實(shí)現(xiàn)O(1)查詢，并給出哈希沖突解決策略。答案：哈希表固定長度T=2^19，坐標(biāo)離散化后級聯(lián)多分辨率網(wǎng)格頂點(diǎn)ID，取模映射到哈希槽。沖突時采用覆蓋策略，因高分辨率網(wǎng)格對細(xì)節(jié)貢獻(xiàn)更大，訓(xùn)練自動學(xué)習(xí)權(quán)重，沖突誤差<0.1%。55.（簡答）闡述在GPT解碼中，對比搜索（ContrastiveSearch）如何平衡多樣性與連貫性，并給出候選詞懲罰公式。答案：對比搜索選擇滿足退化懲罰的候選：s_t=argmax_{v∈V}(sim(v,h_t)-α·max_{x∈K}sim(v,x))，其中K為已生成n-gram，α控制懲罰強(qiáng)度，既保持與上下文相似，又避免重復(fù)。56.（綜合）給定一個8卡A100集群，需在24小時內(nèi)完成1Ttoken的GPT-313B預(yù)訓(xùn)練，給出混合精度+ZeRO-3+FlashAttention的完整配置，包括batchsize、gradientaccumulation、學(xué)習(xí)率調(diào)度、數(shù)據(jù)并行度、通信優(yōu)化，并計算實(shí)際吞吐與理論峰值利用率。答案：1.單卡算力：312TFLOPSFP16。2.模型參數(shù)量13B，ZeRO-3顯存占用：13B×2字節(jié)=26GB，激活用FlashAttention降至9GB，共35GB<80GB。3.序列長度2048，vocab50257，batchsizeperGPU=4，globalbatch=8×4×32=1024（accumulation=32）。4.每步吞吐：1024×2048=2.1Mtoken。5.訓(xùn)練步數(shù)：1T/2.1M≈476k步。6.單步時間：前向+反向≈2.3s，通信all-gather/reduce-scatter采用NCCLP2P+NVLink，耗時0.4s，總計2.7s。7.總時間：476k×2.7s≈357小時，8卡并行357/8=44.6小時>24小時。8.調(diào)優(yōu)：accumulation降至16，batch×2，單步時間3.1s，步數(shù)238k，總時間238k×3.1/8=23.2小時，滿足。9.學(xué)習(xí)率：cosine調(diào)度，峰值2e-4，warmup2k步，最小2e-5。10.峰值利用率：實(shí)際312×8×0.72=1.8PFLOPS，理論2.5PFLOPS，利用率72%。57.（綜合）設(shè)計一個基于DiffusionModel的文本引導(dǎo)圖像修復(fù)系統(tǒng)，要求支持512×512任意mask區(qū)域，推理步數(shù)≤10，F(xiàn)ID<5，給出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、采樣調(diào)度、條件注入方式、訓(xùn)練損失、數(shù)據(jù)集增強(qiáng)、端側(cè)部署量化方案，并給出實(shí)驗(yàn)對比表。答案：網(wǎng)絡(luò)：U-ViT-14B，將UNet卷積替換為局部窗口+全局Transformer，交叉注意力注入CLIP文本embedding。采樣：DPM-Solver++2M，10步，噪聲調(diào)度linearβ1=0.0001，βT=0.02。條件：將mask圖下采樣8倍與noisylatent拼接，文本通過CLIPencoder，維度512，交叉注意力head=32。損失：MSE+感知損失λ=0.1，感知用VGG-16conv3_3。數(shù)據(jù)：COCO-2017+OpenImages，隨機(jī)不規(guī)則mask，面積10%-50%，旋轉(zhuǎn)、顏色抖動。量化：INT8權(quán)重+INT16激活，采用SmoothQuant，遷移校準(zhǔn)200樣本，量化后FID4.87→4.92。對比：方法??步數(shù)?FID?推理延遲RTX3060DeepFill-v2?1?6.73?42msLaMa?1?5.91?38msOurs?10?4.92?112msOurs-INT8?10?4.95?65msINT8加速1.72×，F(xiàn)ID仍領(lǐng)先LaMa1.0。58.（綜合）給定一個工業(yè)缺陷檢測場景，訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅含正常樣本1000張，測試含正常與異常各500張，圖像分辨率2048×1536，要求檢測幀率≥30FPS，AUROC≥97%，提出基于VAE+記憶庫的異常檢測方案，包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)、記憶庫構(gòu)建、測試流程、加速優(yōu)化、量化部署，并給出混淆矩陣與FPS結(jié)果。答案：網(wǎng)絡(luò)：EfficientNet-B3encoder，潛空間維度512，decoder采用輕量Upsample+Depthwise，總參數(shù)量7.8M。損失：重構(gòu)損失L2+KL散度β=1e-3+感知損失λ=0.05。記憶庫：訓(xùn)練階段保存encoder輸出特征，采用Coreset采樣，保留5%即50個代表性記憶，使用余弦相似度檢索。測試：輸入圖像滑窗512×512，步長256，每窗口特征與記憶庫最小距離為異常分，整圖取最大窗得分，閾值按驗(yàn)證集F1最大選取。加速：TensorRTFP16，batch=8，多尺度特征融合提前到encoder，窗口并行CUDAkernel，NMS去除重疊。量化：INT8校準(zhǔn)100樣本，記憶庫保持FP16，距離計算用FP16累加，誤差<0.3%。結(jié)果：閾值0.87，TP=493，F(xiàn)N=7，TN=498，F(xiàn)P=2，AUROC=98.4%，F(xiàn)PS=34，滿足要求。59.（綜合）描述如何在邊緣MCU（Cortex-M7,512KBSRAM,1MBFlash）上部署Transformer關(guān)鍵詞檢測模型，模型參數(shù)<500KB，喚醒率≥95%，誤喚醒≤1次/24h，給出模型結(jié)構(gòu)、知識蒸餾、剪枝量化、特征提取、推理