2025年人工智能應用工程師綜合能力考試試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共40分）1.在深度學習中，用于防止過擬合且可直接作用于權(quán)重矩陣的正則化方法是()A.DropoutB.L2正則化C.BatchNormalizationD.早停法答案：B解析：L2正則化通過在損失函數(shù)中加入權(quán)重平方和懲罰項，直接約束權(quán)重大小，從而抑制過擬合。2.下列關(guān)于Transformer位置編碼的說法正確的是()A.采用可學習的絕對位置向量B.采用正弦/余弦函數(shù)生成的固定位置向量C.不需要位置編碼D.采用卷積層隱式編碼位置答案：B解析：Transformer原始論文使用正弦/余弦函數(shù)生成固定位置向量，以注入序列順序信息。3.聯(lián)邦學習框架中，服務器聚合本地模型參數(shù)最常用的算法是()A.FedAvgB.FedProxC.SCAFFOLDD.FedNova答案：A解析：FedAvg通過對各客戶端參數(shù)加權(quán)平均實現(xiàn)聚合，因其簡潔高效成為默認基線。4.在目標檢測任務中，YOLOv8相較于YOLOv5的主要改進不包括()A.引入anchor-free檢測頭B.采用更深的CSP-PAN結(jié)構(gòu)C.使用DIoU-NMSD.移除Mosaic數(shù)據(jù)增強答案：D解析：YOLOv8仍保留Mosaic增強，僅在訓練最后幾輪關(guān)閉以提升魯棒性。5.下列關(guān)于模型量化的描述，錯誤的是()A.INT8量化可將模型體積減少約75%B.訓練后量化無需重新訓練C.量化感知訓練需要模擬量化噪聲D.權(quán)重量化與激活量化必須采用相同比特數(shù)答案：D解析：權(quán)重量化與激活量化可獨立選擇不同比特數(shù)，如權(quán)重INT4激活I(lǐng)NT8。6.在強化學習中，DDPG算法屬于哪一類方法()A.基于策略的隨機策略B.基于價值的離散策略C.演員-評論家連續(xù)控制D.模型預測控制答案：C解析：DDPG結(jié)合DQN與演員-評論家框架，用于連續(xù)動作空間。7.使用混合精度訓練時，LossScaling的主要目的是()A.加速梯度下降B.防止梯度下溢C.減少顯存占用D.提高batchsize答案：B解析：FP16動態(tài)范圍小，LossScaling放大損失以避免梯度下溢。8.在NLP任務中，用于衡量生成文本與參考文本n-gram重疊率的指標是()A.BLEUB.ROUGE-LC.METEORD.BERTScore答案：A解析：BLEU基于精確率計算n-gram重疊，常用于機器翻譯。9.下列關(guān)于DiffusionModel的描述正確的是()A.前向過程為可學習的神經(jīng)網(wǎng)絡B.反向過程為固定高斯轉(zhuǎn)移C.訓練目標為預測噪聲D.采樣步數(shù)越少效果越好答案：C解析：Diffusion訓練網(wǎng)絡預測前向過程添加的噪聲，反向迭代去噪生成樣本。10.在MLOps流水線中，負責監(jiān)控模型預測分布偏移的組件是()A.CI/CDB.FeatureStoreC.ModelRegistryD.DataDriftDetector答案：D解析：DataDriftDetector實時比較線上特征分布與訓練基線，觸發(fā)再訓練。11.下列關(guān)于VisionTransformer(ViT)的說法錯誤的是()A.將圖像分塊后線性投影為序列B.需要大規(guī)模數(shù)據(jù)才能超越CNNC.采用局部感受野降低計算量D.分類頭使用CLSToken答案：C解析：ViT使用全局自注意力，無局部感受野設計。12.在推薦系統(tǒng)冷啟動場景中，最適合的算法是()A.MatrixFactorizationB.DeepFMC.Meta-LearningD.Item-CF答案：C解析：Meta-Learning通過少量樣本快速適應新用戶/物品，緩解冷啟動。13.下列關(guān)于CUDA編程模型的描述正確的是()A.一個線程塊只能包含32個線程B.Sharedmemory可被同一block內(nèi)所有線程訪問C.Globalmemory延遲低于SharedmemoryD.Warp大小為64答案：B解析：Sharedmemory位于芯片內(nèi)，低延遲，同一block線程共享。14.在模型蒸餾中，用于提升學生模型收斂溫度的超參數(shù)是()A.α權(quán)重平衡B.溫度TC.學習率D.Batchsize答案：B解析：溫度T放大軟標簽分布，提供更多信息梯度。15.下列關(guān)于AutoML中NAS的描述錯誤的是()A.DARTS采用可微分搜索B.ENAS使用參數(shù)共享降低計算量C.RandomSearch效果一定差于強化搜索D.ProxylessNAS直接在目標硬件搜索答案：C解析：隨機搜索在高維空間可能優(yōu)于低效強化搜索。16.在圖神經(jīng)網(wǎng)絡中，用于解決過平滑問題的技術(shù)是()A.GraphSAGE采樣B.GAT注意力C.ResidualConnectionD.增加網(wǎng)絡深度答案：C解析：殘差連接緩解深層GCN特征過度平滑。17.下列關(guān)于模型可解釋性方法IntegratedGradients的說法正確的是()A.基于擾動輸入觀察輸出變化B.需要定義基線輸入C.只能用于樹模型D.對激活函數(shù)無要求答案：B解析：IntegratedGradients沿直線路徑積分梯度，需無信息基線。18.在邊緣計算部署中，TensorRT優(yōu)化不包括()A.層融合B.權(quán)重量化C.動態(tài)shape支持D.自動數(shù)據(jù)增強答案：D解析：數(shù)據(jù)增強屬于訓練階段，TensorRT專注推理優(yōu)化。19.下列關(guān)于聯(lián)邦學習隱私攻擊的描述，錯誤的是()A.成員推理可判斷樣本是否參與訓練B.模型逆向可重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)C.梯度泄露無法恢復文本D.差分隱私可提供理論保證答案：C解析：梯度泄露攻擊已證明可恢復文本、圖像等原始數(shù)據(jù)。20.在Python異步編程中，用于并發(fā)執(zhí)行AI推理任務的庫是()A.threadingB.multiprocessingC.asyncioD.joblib答案：C解析：asyncio基于事件循環(huán)實現(xiàn)單線程并發(fā)I/O，適合高并發(fā)推理。二、多項選擇題（每題3分，共30分；多選少選均不得分）21.以下哪些技術(shù)可用于提升小樣本學習性能()A.PrototypicalNetworksB.Model-AgnosticMeta-LearningC.TransferLearningD.Mixup數(shù)據(jù)增強答案：ABC解析：Mixup屬于常規(guī)增強，對小樣本提升有限，其余專為小樣本設計。22.關(guān)于GPU顯存優(yōu)化，下列做法正確的有()A.梯度累積增大batchB.使用checkpoint重計算C.將數(shù)據(jù)預處理放在GPUD.采用混合精度答案：ABD解析：預處理放GPU會增加顯存占用，應在CPU完成。23.以下屬于無監(jiān)督聚類評估指標的有()A.SilhouetteCoefficientB.Calinski-HarabaszIndexC.AdjustedRandIndexD.Davies-BouldinIndex答案：ABD解析：ARI需要真實標簽，屬于外部指標。24.在深度強化學習中，導致稀疏獎勵問題的原因包括()A.探索不足B.獎勵延遲C.環(huán)境隨機性D.動作空間過大答案：AB解析：隨機性與動作空間大不直接造成稀疏獎勵。25.以下哪些操作會引入數(shù)據(jù)泄露(DataLeakage)()A.先全局標準化再劃分訓練測試集B.用未來特征預測過去標簽C.交叉驗證內(nèi)做特征選擇D.用目標編碼時未做交叉驗證答案：ABD解析：C在交叉驗證內(nèi)部處理可避免泄露。26.關(guān)于Transformer解碼器，下列說法正確的有()A.訓練階段可并行B.推理階段依賴上一時刻輸出C.采用自回歸生成D.交叉注意力關(guān)注編碼器輸出答案：ABCD解析：訓練用teacherforcing可并行，推理自回歸串行。27.以下哪些算法可直接處理文本匹配任務()A.ESIMB.BERTCross-EncoderC.Sentence-BERTD.BM25答案：ABCD解析：BM25為稀疏檢索基線，其余為神經(jīng)匹配。28.在模型服務灰度發(fā)布中，可采用的策略有()A.按用戶尾號分桶B.流量比例切換C.模型熱更新D.A/B實驗答案：ABD解析：熱更新屬于部署技術(shù)，非灰度策略本身。29.以下屬于PythonGIL限制場景的有()A.多線程CPU密集任務B.多線程I/O密集任務C.多進程CPU密集任務D.Cython釋放GIL擴展答案：A解析：I/O密集與多進程不受GIL限制。30.在構(gòu)建可信AI時，需要遵循的原則有()A.可解釋性B.公平性C.魯棒性D.隱私保護答案：ABCD解析：可信AI需同時滿足四大原則。三、填空題（每空2分，共20分）31.在PyTorch中，將模型參數(shù)移動到GPU的指令為model.___()答案：to(‘cuda’)32.VisionTransformer的PatchEmbedding通常采用大小為___的卷積核實現(xiàn)答案：16×1633.強化學習中，貝爾曼最優(yōu)方程的數(shù)學表達式為___答案：Q(s,a)=r(s,a)+γmax_{a’}Q(s’,a’)34.聯(lián)邦學習全局模型聚合的通信輪次稱為___答案：communicationround35.在Python中，使用___上下文管理器可自動混合精度答案：torch.cuda.amp.autocast36.目標檢測評價指標mAP中的IoU閾值通常設為___答案：0.537.用于將高維稀疏文本特征壓縮為低維稠密向量的技術(shù)稱為___答案：Embedding38.在深度生成模型中，ELBO的全稱是___答案：EvidenceLowerBOund39.圖卷積網(wǎng)絡層數(shù)過多會導致節(jié)點表示趨于___答案：相同（過平滑）40.在CI/CD流水線中，用于定義模型部署觸發(fā)條件的文件通常命名為___答案：.gitlab-ci.yml或azure-pipelines.yml（任答其一即可）四、判斷題（每題1分，共10分）41.BatchNorm在訓練與推理階段使用相同的均值方差統(tǒng)計量()答案：×解析：訓練用滑動平均，推理用累計統(tǒng)計。42.知識蒸餾中，教師模型精度越高，學生模型效果一定越好()答案：×解析：過度復雜教師可能提供難學習信號，需匹配容量。43.使用ReLU激活的深層網(wǎng)絡一定不會出現(xiàn)梯度消失()答案：×解析：ReLU可緩解但深層網(wǎng)絡仍可能因權(quán)重初始化不當出現(xiàn)梯度消失。44.在聯(lián)邦學習中，參與方本地更新步數(shù)越多，收斂速度越快()答案：×解析：本地步數(shù)過多增加異構(gòu)偏差，可能減慢收斂。45.模型剪枝后無需微調(diào)即可達到原始精度()答案：×解析：剪枝破壞參數(shù)分布，需微調(diào)恢復精度。46.使用混合精度訓練時，梯度縮放因子過大可能導致梯度爆炸()答案：√解析：LossScaling放大梯度，若過大則反向傳播溢出。47.在AutoEncoder中，隱層維度大于輸入維度一定導致過擬合()答案：×解析：加入正則或降噪訓練可避免過擬合。48.強化學習中，策略梯度方法可直接優(yōu)化隨機策略()答案：√解析：REINFORCE等算法直接對策略參數(shù)求梯度。49.使用TensorFlowLite部署模型時，量化后模型體積一定小于FP32()答案：√解析：INT8權(quán)重字節(jié)數(shù)減少75%，體積必然減小。50.在分布式訓練框架Horovod中，采用Ring-AllReduce算法進行梯度聚合()答案：√解析：Horovod核心即Ring-AllReduce，實現(xiàn)無中心聚合。五、簡答題（每題10分，共30分）51.描述VisionTransformer的完整推理流程，并說明如何通過注意力可視化解釋模型決策。(1).將輸入圖像劃分為固定大小補丁（如16×16），線性投影為向量序列

(2).添加可學習位置編碼與CLSToken

(3).輸入L層TransformerEncoder，每層包含多頭自注意力與前饋網(wǎng)絡

(4).提取CLSToken最終表示，經(jīng)分類頭輸出類別概率

(5).為解釋決策，提取最后一層注意力權(quán)重，對補丁token平均注意力，高權(quán)重區(qū)域即為模型關(guān)注區(qū)域，可疊加原圖生成熱力圖52.給出聯(lián)邦學習面臨的三類主要安全威脅，并分別提出對應防御方案。(1).成員推理攻擊：攻擊者判斷某樣本是否參與訓練；防御：差分隱私添加噪聲

(2).模型逆向攻擊：重構(gòu)原始輸入；防御：使用安全聚合協(xié)議，如SecureAggreg