2025年人工智能工程師專業(yè)技術(shù)考試試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共40分）1.在PyTorch2.1中，以下哪一段代碼可以正確開啟pile的“reduceoverhead”模式，并在A100GPU上獲得可復(fù)現(xiàn)的加速效果？A.pile(model,mode="maxautotune",backend="inductor")B.pile(model,mode="reduceoverhead",backend="cudagraphs")C.pile(model,mode="reduceoverhead",backend="inductor",options={"triton.cudagraphs":True})D.pile(model,mode="default",backend="nvfuser")答案：C2.根據(jù)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》（2025年3月修訂版），對境外提供的生成式模型API實施“長臂管轄”的核心技術(shù)觸發(fā)條件是：A.模型參數(shù)規(guī)?！?0B且訓(xùn)練語料含境內(nèi)用戶數(shù)據(jù)≥5%B.模型在境內(nèi)月活調(diào)用量≥100萬次C.模型輸出可被境內(nèi)IP直接解析且未通過備案D.模型訓(xùn)練算力≥10000PFLOPS·day答案：A3.在大規(guī)模MoE（MixtureofExperts）訓(xùn)練中，以下哪種負(fù)載均衡損失函數(shù)在2024年ICLR上被證明可以同時降低專家崩潰與梯度噪聲？A.SwitchLossB.HashLossC.ZLossD.AuxLosswithcosinedecay答案：D4.使用KarpRabin滾動哈希進(jìn)行文本去重時，若將窗口大小從32字節(jié)提升到64字節(jié)，在10TB語料上假陽性率的變化趨勢是：A.線性下降B.指數(shù)下降C.指數(shù)上升D.先降后升答案：B5.在LLM推理階段，為了將首token延遲（TTFT）壓縮到100ms以內(nèi)，以下哪一項優(yōu)化對20B參數(shù)模型在單A100（80GB）上最有效？A.8bit權(quán)重量化+連續(xù)批處理B.4bitKVCache量化+speculativedecodingC.16bit模型并行+CUDAGraphD.動態(tài)批處理+FlashAttentionv2答案：B6.2025年發(fā)布的StableDiffusion3.0采用MMDiT架構(gòu)，其文本編碼器組合為：A.CLIPL+OpenCLIPG+T5XXLB.CLIPL+ByT5XL+UL2C.T5XXL+FlanUL2+CLIPHD.CLIPG+T5XL+FlanT5答案：A7.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，采用SecureBoost訓(xùn)練GBDT時，為防止半誠實服務(wù)器推斷用戶標(biāo)簽，2025年主流方案引入的加密原語是：A.Paillier加法同態(tài)B.CKKS近似同態(tài)C.FunctionalSecretSharingD.BGV級聯(lián)同態(tài)答案：C8.當(dāng)使用DeepSpeedMoE在1024張A100上訓(xùn)練100B參數(shù)模型時，ZeRO3+ExpertParallelism組合下，激活內(nèi)存占理論下限的倍數(shù)約為：A.1.2B.1.8C.2.5D.3.3答案：B9.在RLHF階段，采用PPOMax算法時，以下哪個超參數(shù)對KL散度懲罰系數(shù)β的初始值最魯棒？A.0.01B.0.05C.0.1D.0.5答案：C10.2025年3月，Google發(fā)布的ScalableVec方法將向量數(shù)據(jù)庫召回率從95%提升到99%，其核心改進(jìn)是：A.引入HNSW+PQ聯(lián)合索引B.采用learnedsparseretrieval重排序C.在IVF中引入自適應(yīng)nprobeD.使用兩級量化+圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過濾答案：D11.在自動駕駛感知系統(tǒng)中，將BEVFormerLite部署在OrinX（254TOPS）上時，為了將延遲控制在30ms以內(nèi)，最佳輸入分辨率組合為：A.6×256×704B.6×384×800C.6×512×960D.5×320×768答案：A12.對于多模態(tài)大模型，采用QFormer將視覺token壓縮到32個，在下游VQA任務(wù)上，與64個token相比，CIDEr分?jǐn)?shù)下降幅度通常：A.<0.5%B.1%–2%C.3%–4%D.>5%答案：B13.在DiffusionTransformer（DiT）訓(xùn)練中，使用AdaLNZero與標(biāo)準(zhǔn)LayerNorm相比，在ImageNet256×256上FID的絕對下降值為：A.0.3B.0.8C.1.5D.2.1答案：B14.2025年主流AI芯片中，支持4bit浮點矩陣乘法的首款量產(chǎn)GPU是：A.H100B.H200C.B100D.MI350答案：C15.在語音合成領(lǐng)域，使用E2TTS將MOS從4.2提升到4.5的關(guān)鍵技術(shù)是：A.擴(kuò)散模型+FlowMatchingB.VITS2+DurIANC.NeuralHMM+WaveGlowD.GlowTTS+BigVGAN答案：A16.在VisionLanguageModel中，為了緩解“幻覺”現(xiàn)象，2025年最佳數(shù)據(jù)增強策略是：A.隨機mask圖像區(qū)域B.負(fù)樣本圖文對合成C.對抗性patch攻擊D.合成字幕重采樣答案：B17.當(dāng)使用FlashAttention2訓(xùn)練2K上下文模型時，將序列長度擴(kuò)展到32K，顯存占用增加的倍數(shù)為：A.1.2B.1.5C.2.0D.2.8答案：A18.在NeRF渲染中，采用3DGaussianSplatting將訓(xùn)練時間從5小時壓縮到15分鐘，其加速比約為：A.5×B.10×C.15×D.20×答案：D19.2025年，國家網(wǎng)信辦對生成式AI實施“雙隨機”抽檢，抽檢比例不低于：A.1%B.2%C.5%D.10%答案：C20.在模型壓縮領(lǐng)域，使用LLMPruner進(jìn)行結(jié)構(gòu)化剪枝時，將50B模型壓縮到25B，在MMLU上的性能保持率通常為：A.96%B.93%C.89%D.85%答案：B二、多項選擇題（每題3分，共30分）21.以下哪些技術(shù)可以有效降低LLM推理時的內(nèi)存碎片？A.PagedAttentionB.TensorParallelism+ZeROC.CUDAGraphD.MemoryPool預(yù)分配答案：A、C、D22.在DiffusionModel采樣階段，以下哪些方法可以在50步內(nèi)將FID降低至2.0以下？A.DPMSolver++B.UniPCC.DEISD.DDIM答案：A、B、C23.關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“梯度泄露”攻擊，以下哪些防御策略在2025年被證明有效？A.梯度壓縮+擾動B.局部差分隱私C.SecureAggregationD.模型分割答案：A、B、C、D24.在VisionTransformer訓(xùn)練中，以下哪些正則化技巧可以提升ImageNetTop1精度≥0.5%？A.StochasticDepthB.DropKeyC.Mixup+CutMixD.LayerScale答案：A、B、C、D25.以下哪些指標(biāo)可用于評估文本到圖像模型的“一致性”？A.CLIPScoreB.ImageRewardC.DINOv2similarityD.PickScore答案：A、B、C、D26.在自動駕駛高精地圖更新中，以下哪些傳感器組合可以實現(xiàn)厘米級定位？A.RTKGNSS+IMUB.LiDAR+HDMap匹配C.Vision+SLAMD.5GV2X+Camera答案：A、B27.以下哪些方法可以在不重新訓(xùn)練的情況下將7B模型上下文從4K擴(kuò)展到32K？A.PositionInterpolationB.NTKRoPEC.LongLoRAD.StreamingLLM答案：A、B、D28.在AI芯片設(shè)計中，以下哪些技術(shù)可以降低4bit乘加單元的功耗？A.近似乘法器B.時鐘門控C.電壓調(diào)節(jié)D.稀疏計算跳過答案：A、B、C、D29.以下哪些方法可以提升多模態(tài)模型在視頻理解任務(wù)上的temporalgrounding精度？A.TubeQueryTransformerB.VideoLLaVAC.EgoVLPv2D.MomentDETR答案：A、B、C、D30.在AIGC版權(quán)溯源中，以下哪些水印技術(shù)對擴(kuò)散模型生成圖像魯棒？A.DCTDMB.TreeRingC.StegaStampD.RivaGAN答案：A、B、C、D三、判斷題（每題1分，共10分）31.使用INT4權(quán)重量化時，LLM的零樣本推理能力在MMLU上通常下降不超過2%。答案：正確32.在MoE模型中，專家并行度越高，AlltoAll通信延遲越低。答案：錯誤33.2025年起，境內(nèi)提供的生成式AI服務(wù)必須將訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源上報至國家網(wǎng)信辦備案系統(tǒng)。答案：正確34.將RMSNorm替換為LayerNorm可以提升Transformer在大batch下的訓(xùn)練速度。答案：錯誤35.在VisionLanguageAction模型中，使用FiLM對機器人控制精度提升顯著。答案：正確36.使用KolmogorovArnold網(wǎng)絡(luò)替換MLP，在CIFAR100上參數(shù)可減少30%而精度不變。答案：正確37.在擴(kuò)散模型中，ClassifierFreeGuidance系數(shù)越大，生成多樣性越高。答案：錯誤38.2025年，國產(chǎn)GPU沐曦MXC500已支持FP8精度訓(xùn)練。答案：正確39.在語音增強中，使用PercepNet的運算量比FullSubNet低一個數(shù)量級。答案：正確40.使用LoRA微調(diào)時，將rank從16提升到64，在GLUE上平均提升>1%。答案：錯誤四、填空題（每題2分，共20分）41.在PyTorch2.1中，使用torch.set_float32_matmul_precision("________")可開啟TF32加速。答案：high42.2025年，StableDiffusion3.0的UNet參數(shù)量為________B。答案：1.3543.在RLHF中，PPOMax算法將KL懲罰項改為________散度，提升穩(wěn)定性。答案：reverse44.使用FlashAttention2時，SM80架構(gòu)的GPU最大線程塊維度為________。答案：51245.在VisionTransformer中，將patchsize從16改為8，ImageNetTop1精度通常提升________%。答案：0.846.2025年，國家網(wǎng)信辦要求生成式AI服務(wù)在________小時內(nèi)完成敏感內(nèi)容攔截。答案：347.在自動駕駛中，BEV感知常用的柵格分辨率為________×________米。答案：0.2,0.248.使用4bitGPTQ量化時，groupsize通常取________。答案：12849.在文本到圖像評估中，F(xiàn)ID與IS的相關(guān)系數(shù)約為________。答案：0.750.2025年，國產(chǎn)大模型“星火4.0”在MMLU上的得分為________。答案：84.7五、簡答題（每題10分，共30分）51.描述如何在單機8×A100（80GB）上，用DeepSpeedMoE訓(xùn)練100B參數(shù)模型，使得激活內(nèi)存<32GB，并給出ZeRO3配置與專家并行度。答案：（1）啟用ZeRO3，設(shè)置"stage":3，"offload_param":{"device":"none"}，"overlap_comm":true；（2）專家并行度EP=8，與數(shù)據(jù)并行度DP=1，模型并行度MP=1；（3）MoE層前向時，每個GPU僅激活1/8專家，激活參數(shù)量=100B×(1/8)×(1/8)=1.56B，F(xiàn)P16下≈3GB；（4）使用activationcheckpointing，每層額外內(nèi)存≈1GB，總激活<32GB；（5）batchsize=4，micro_batch=1，gradient_accumulation_steps=4，訓(xùn)練穩(wěn)定。52.說明2025年主流文本水印方案“TokenWatermark”的嵌入與檢測流程，并給出假陽性率公式。答案：嵌入：在softmax前，對候選詞匯分?jǐn)?shù)按密鑰加擾，使概率分布滿足二元假設(shè)檢驗統(tǒng)計量T≈τ；檢測：對生成文本重新計算T，若|T|>τ則判定含水??；假陽性率PFP=2Φ(?τ/σ)，σ為文本長度與詞匯量決定的方差，τ取4.0時PFP≈6×10??。53.解釋DiffusionTransformer（DiT）中AdaLNZero比標(biāo)準(zhǔn)LayerNorm更適合擴(kuò)散任務(wù)的原因，并給出實驗對比數(shù)據(jù)。答案：AdaLNZero將歸一化參數(shù)γ、β