2025年人工智能應(yīng)用技術(shù)測試題與參考答案一、單項選擇題（每題3分，共15分）1.在2025年主流的大模型微調(diào)（Fine-tuning）技術(shù)中，以下哪種方法通過凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型主體參數(shù)，僅訓(xùn)練少量新增參數(shù)來降低計算成本？A.全參數(shù)微調(diào)B.適配器微調(diào)（AdapterFine-tuning）C.提示學(xué)習(xí)（PromptLearning）D.對比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）2.多模態(tài)學(xué)習(xí)（MultimodalLearning）在2025年的典型應(yīng)用場景中，以下哪項最依賴跨模態(tài)對齊（Cross-modalAlignment）技術(shù)？A.圖像描述提供（ImageCaptioning）B.文本情感分析（TextSentimentAnalysis）C.語音識別（SpeechRecognition）D.時間序列預(yù)測（TimeSeriesForecasting）3.強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）在智能游戲AI中應(yīng)用時，若需解決“獎勵稀疏”問題（SparseReward），2025年常用的優(yōu)化策略是？A.增加環(huán)境交互頻率B.設(shè)計輔助獎勵（ShapedReward）或獎勵預(yù)測網(wǎng)絡(luò)C.降低折扣因子（DiscountFactor）γ值D.采用純策略梯度（PolicyGradient）算法4.知識圖譜（KnowledgeGraph）在構(gòu)建醫(yī)療領(lǐng)域智能診斷系統(tǒng)時，其核心三元組（Triple）結(jié)構(gòu)通常表示為？A.（實體1，關(guān)系，實體2）B.（屬性，值，實體）C.（概念，子概念，父概念）D.（事件，時間，地點）5.聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）在2025年的金融數(shù)據(jù)隱私保護場景中，其核心目標是？A.集中所有數(shù)據(jù)訓(xùn)練全局模型B.僅傳輸模型參數(shù)而非原始數(shù)據(jù)C.通過差分隱私（DifferentialPrivacy）直接加密原始數(shù)據(jù)D.限制參與方的計算能力二、填空題（每空2分，共20分）1.Transformer模型的核心機制是________，其通過計算輸入序列中各位置的相關(guān)性來捕捉長距離依賴。2.擴散模型（DiffusionModel）的訓(xùn)練目標是學(xué)習(xí)從________到真實數(shù)據(jù)分布的逆過程，常用于提供高質(zhì)量圖像或文本。3.多輪對話系統(tǒng)（Multi-turnDialogueSystem）的核心模塊包括意圖識別、________和響應(yīng)提供。4.邊緣AI（EdgeAI）部署時，常用的模型優(yōu)化方法包括量化（Quantization）、________和剪枝（Pruning）。5.AI倫理（AIEthics）中的“公平性（Fairness）”原則要求模型對不同________（如性別、地域）的輸入保持一致的預(yù)測性能。6.計算機視覺（ComputerVision）中，2025年主流的小樣本目標檢測（Few-shotObjectDetection）技術(shù)通常基于________（如原型網(wǎng)絡(luò)或元學(xué)習(xí)）實現(xiàn)。7.自然語言處理（NLP）中，大語言模型（LLM）的“上下文學(xué)習(xí)（In-contextLearning）”能力依賴于模型對________的理解和模式提取。8.智能機器人（IntelligentRobot）的導(dǎo)航規(guī)劃（PathPlanning）常采用A算法或________（如DWA動態(tài)窗口法）處理動態(tài)環(huán)境。9.提供式AI（GenerativeAI）在代碼提供場景中，評估模型性能的關(guān)鍵指標除了代碼正確性外，還包括________（如可讀性、符合編碼規(guī)范）。10.因果推斷（CausalInference）在AI決策系統(tǒng)中的應(yīng)用，旨在區(qū)分________關(guān)系（Correlation）和因果關(guān)系（Causation），避免模型依賴虛假關(guān)聯(lián)。三、簡答題（每題8分，共40分）1.對比監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）與自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-supervisedLearning）的核心差異，并舉例說明自監(jiān)督學(xué)習(xí)在2025年的典型應(yīng)用。2.多模態(tài)大模型（如GPT-5V）的“對齊（Alignment）”技術(shù)主要解決什么問題？請從“指令對齊”和“安全對齊”兩個維度展開說明。3.計算機視覺中，目標檢測（ObjectDetection）從FasterR-CNN到2025年主流的DETR（DetectionTransformer）模型，技術(shù)演進的核心驅(qū)動力是什么？列舉至少3個關(guān)鍵改進點。4.智能機器人的“感知-決策-執(zhí)行”閉環(huán)中，各環(huán)節(jié)的主要技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？以服務(wù)機器人（如酒店配送機器人）為例說明。5.2025年AI倫理與安全領(lǐng)域的核心議題包括“模型可控性”和“數(shù)據(jù)隱私”，請分別解釋其內(nèi)涵，并說明技術(shù)層面的應(yīng)對策略。四、綜合應(yīng)用題（共25分）2025年，某電商平臺計劃優(yōu)化其智能推薦系統(tǒng)，目標是提升用戶點擊率（CTR）和購買轉(zhuǎn)化率（CVR），同時降低冷啟動（ColdStart）問題對新用戶和新商品的影響。請基于當前AI技術(shù)發(fā)展，設(shè)計一套技術(shù)方案，要求包含以下內(nèi)容：（1）數(shù)據(jù)層：需要采集和處理哪些類型的數(shù)據(jù)？說明關(guān)鍵預(yù)處理步驟（如缺失值處理、特征工程）。（5分）（2）模型層：推薦使用哪些主流模型或模型組合？說明選擇理由（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多模態(tài)融合、強化學(xué)習(xí)等）。（8分）（3）評估層：設(shè)計評估指標體系（需包含離線評估和在線A/B測試指標），并說明各指標的意義。（6分）（4）冷啟動解決方案：針對新用戶（無歷史行為）和新商品（無用戶交互數(shù)據(jù)），分別提出至少1種技術(shù)策略。（6分）參考答案一、單項選擇題1.B（適配器微調(diào)僅訓(xùn)練新增的適配器模塊，大幅減少參數(shù)量；全參數(shù)微調(diào)需調(diào)整所有參數(shù)，計算成本高；提示學(xué)習(xí)通過設(shè)計輸入提示引導(dǎo)模型，不修改參數(shù)；對比學(xué)習(xí)是自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。）2.A（圖像描述提供需將圖像視覺特征與文本語義特征對齊；情感分析、語音識別、時間序列預(yù)測均為單模態(tài)任務(wù)。）3.B（獎勵稀疏時，輔助獎勵或獎勵預(yù)測網(wǎng)絡(luò)可提供中間反饋，緩解“探索-利用”困境；增加交互頻率不解決本質(zhì)問題，降低γ值會削弱長期收益，純策略梯度對稀疏獎勵敏感。）4.A（知識圖譜三元組標準結(jié)構(gòu)為（頭實體，關(guān)系，尾實體）；屬性-值對屬于實體屬性描述，概念層級是分類結(jié)構(gòu)，事件-時間-地點是事件抽取結(jié)構(gòu)。）5.B（聯(lián)邦學(xué)習(xí)核心是“數(shù)據(jù)不動模型動”，各參與方僅上傳模型參數(shù)更新，保護原始數(shù)據(jù)；集中數(shù)據(jù)違反隱私，差分隱私是參數(shù)傳輸時的額外保護，限制計算能力非核心目標。）二、填空題1.自注意力機制（Self-Attention）2.噪聲分布（高斯噪聲）3.對話狀態(tài)跟蹤（DialogueStateTracking）4.模型蒸餾（ModelDistillation）5.群體（或“敏感屬性”）6.元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）7.上下文示例（或“少量示例”）8.強化學(xué)習(xí)導(dǎo)航（或“動態(tài)路徑規(guī)劃算法”）9.代碼功能性（或“實用性”）10.相關(guān)（或“統(tǒng)計相關(guān)”）三、簡答題1.核心差異：監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴人工標注的標簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型（如用帶標簽的圖像訓(xùn)練分類器）；自監(jiān)督學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)自身挖掘監(jiān)督信號（如圖像的“旋轉(zhuǎn)預(yù)測”任務(wù)，標簽由數(shù)據(jù)提供）。2025年典型應(yīng)用：大規(guī)模語言模型（如GPT-5）通過“填空”（MaskedLanguageModel）任務(wù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)語言模式；視覺領(lǐng)域用“圖像拼圖”任務(wù)預(yù)訓(xùn)練視覺編碼器，減少對標注數(shù)據(jù)的依賴。2.對齊技術(shù)解決模型輸出與人類意圖、安全規(guī)范的一致性問題。指令對齊：通過人類反饋強化學(xué)習(xí)（RLHF）或指令微調(diào)（InstructionFine-tuning），使模型理解并遵循用戶指令（如“用簡潔語言總結(jié)新聞”時，避免提供冗余內(nèi)容）。安全對齊：通過規(guī)則過濾、對抗訓(xùn)練或安全策略微調(diào)，防止模型提供有害內(nèi)容（如拒絕回答涉及隱私、偏見或虛假信息的問題）。3.核心驅(qū)動力：傳統(tǒng)目標檢測依賴手工設(shè)計特征（如錨框），而DETR基于端到端Transformer，消除了對錨框的依賴。關(guān)鍵改進點：①全局上下文建模：Transformer的自注意力機制捕捉圖像全局信息，提升長距離依賴建模能力；②端到端訓(xùn)練：無需NMS（非極大值抑制）后處理，簡化流程；③集合預(yù)測（SetPrediction）：直接輸出目標集合，避免傳統(tǒng)方法的重復(fù)檢測問題；④多尺度特征利用：通過分層注意力或多尺度編碼器處理不同大小的目標。4.感知環(huán)節(jié)挑戰(zhàn)：復(fù)雜環(huán)境下的多傳感器融合（如激光雷達、攝像頭、麥克風(fēng)）易受噪聲干擾，需解決傳感器校準和數(shù)據(jù)同步問題（如酒店中光照變化影響攝像頭識別）。決策環(huán)節(jié)挑戰(zhàn)：動態(tài)環(huán)境中的實時規(guī)劃（如避開突然出現(xiàn)的行人），需平衡計算效率與決策合理性（如路徑規(guī)劃算法需在毫秒級完成）。執(zhí)行環(huán)節(jié)挑戰(zhàn)：機械控制精度（如電梯按鈕按壓力度）和人機交互安全性（如避免碰撞乘客）。以酒店配送機器人為例：感知層需融合攝像頭（識別房間號）和激光雷達（避障）；決策層根據(jù)實時地圖和任務(wù)優(yōu)先級規(guī)劃路徑；執(zhí)行層控制機械臂取放物品并調(diào)整移動速度。5.模型可控性：指模型行為可預(yù)測、可干預(yù)，避免“黑箱”決策（如醫(yī)療診斷模型需解釋為何推薦某治療方案）。技術(shù)策略：開發(fā)可解釋AI（XAI）方法（如注意力可視化、局部可解釋模型），或設(shè)計基于規(guī)則的混合模型（結(jié)合符號推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）。數(shù)據(jù)隱私：防止訓(xùn)練或推理過程中泄露用戶敏感信息（如金融數(shù)據(jù)中的交易記錄）。技術(shù)策略：聯(lián)邦學(xué)習(xí)（數(shù)據(jù)不出域）、差分隱私（在模型參數(shù)更新時添加噪聲）、同態(tài)加密（加密數(shù)據(jù)上訓(xùn)練模型）。四、綜合應(yīng)用題（1）數(shù)據(jù)層：需采集用戶行為數(shù)據(jù)（點擊、加購、購買、停留時長）、用戶屬性數(shù)據(jù)（年齡、性別、地域）、商品數(shù)據(jù)（類目、價格、描述、圖像/視頻）、上下文數(shù)據(jù)（時間、設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境）。預(yù)處理步驟：①缺失值處理：用戶年齡缺失時用眾數(shù)填充，商品描述缺失時標記為“無描述”；②特征工程：構(gòu)造用戶近期點擊頻次（時間窗口7天）、商品轉(zhuǎn)化率（歷史購買/曝光）等統(tǒng)計特征；③多模態(tài)特征融合：將商品圖像通過CNN提取視覺特征，與文本描述的BERT特征拼接。（2）模型層：推薦使用“多模態(tài)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+強化學(xué)習(xí)”組合。①基礎(chǔ)模型：采用Wide&Deep結(jié)構(gòu)，Wide部分捕捉用戶-商品的線性關(guān)聯(lián)（如高頻點擊對），Deep部分（如Transformer）學(xué)習(xí)非線性特征交互；②多模態(tài)融合：將商品圖像、文本特征通過跨模態(tài)編碼器（如FusionTransformer）與用戶行為特征拼接，提升語義理解；③強化學(xué)習(xí)（DRL）：用用戶長期購買價值（如30天LTV）作為獎勵信號，優(yōu)化推薦策略，避免短視行為（如僅推高點擊但低轉(zhuǎn)化的商品）。（3）評估層：①離線評估指標：CTR（點擊率=點擊數(shù)/曝光數(shù)，衡量用戶興趣）、CVR（轉(zhuǎn)化率=購買數(shù)/點擊數(shù)，衡量購買意愿）、AUC（ROC曲線下面積，評估排序質(zhì)量）、NDCG（歸一化折損累積增益，衡量top-K推薦相關(guān)性）。②