2025年人工智能技術(shù)與應(yīng)用考試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不屬于大語言模型（LLM）訓(xùn)練的核心數(shù)據(jù)類型？A.書籍文本B.代碼語料C.多模態(tài)圖像D.對話日志2.多模態(tài)學(xué)習(xí)中“跨模態(tài)對齊”的主要目標(biāo)是：A.統(tǒng)一不同模態(tài)數(shù)據(jù)的分辨率B.建立文本、圖像、語音等模態(tài)間的語義關(guān)聯(lián)C.提升單一模態(tài)任務(wù)的精度D.降低多模態(tài)模型的計(jì)算復(fù)雜度3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，“獎勵函數(shù)”的設(shè)計(jì)直接影響：A.狀態(tài)空間的大小B.智能體的決策策略C.環(huán)境的觀測維度D.經(jīng)驗(yàn)回放緩沖區(qū)的容量4.生成式AI（AIGC）在醫(yī)療領(lǐng)域的典型應(yīng)用不包括：A.醫(yī)學(xué)影像合成（如模擬罕見病灶）B.病歷文本自動生成C.手術(shù)機(jī)器人路徑規(guī)劃D.藥物分子結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)5.聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）的核心優(yōu)勢是：A.無需中心服務(wù)器協(xié)調(diào)B.保護(hù)原始數(shù)據(jù)隱私C.顯著提升模型訓(xùn)練速度D.完全消除模型異質(zhì)性6.以下哪項(xiàng)是Transformer模型的核心創(chuàng)新？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的改進(jìn)B.自注意力機(jī)制（Self-Attention）的引入C.卷積核的多尺度應(yīng)用D.殘差連接（ResidualConnection）的優(yōu)化7.人工智能倫理中“公平性（Fairness）”原則主要關(guān)注：A.模型輸出結(jié)果對不同群體的無偏性B.模型訓(xùn)練過程的可解釋性C.用戶數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)強(qiáng)度D.算法決策的法律責(zé)任歸屬8.多模態(tài)大模型（如GPT-4V）處理“圖文問答”任務(wù)時，關(guān)鍵步驟不包括：A.圖像特征提?。ㄈ缡褂肅NN或ViT）B.文本特征與圖像特征的融合（如交叉注意力）C.單一模態(tài)任務(wù)的獨(dú)立推理D.生成符合語義的自然語言回答9.知識圖譜（KnowledgeGraph）的三元組結(jié)構(gòu)是：A.實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體B.概念-屬性-值C.節(jié)點(diǎn)-邊-權(quán)重D.主題-子主題-實(shí)例10.以下哪項(xiàng)技術(shù)最可能用于解決AI模型的“幻覺（Hallucination）”問題？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）B.知識注入（KnowledgeInfusion）C.模型蒸餾（ModelDistillation）D.梯度裁剪（GradientClipping）二、填空題（每題2分，共20分）1.大語言模型的“上下文學(xué)習(xí)（In-ContextLearning）”能力依賴于模型對________的深度理解。2.多模態(tài)大模型的典型架構(gòu)通常包含________（如處理文本的Transformer）和________（如處理圖像的ViT）模塊。3.DiffusionModel（擴(kuò)散模型）的訓(xùn)練目標(biāo)是通過________過程學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的“探索-利用權(quán)衡（Exploration-ExploitationTrade-off）”指智能體需要平衡________和________。5.知識圖譜的“實(shí)體鏈接（EntityLinking）”任務(wù)是將文本中的________映射到知識圖譜中的________。6.聯(lián)邦學(xué)習(xí)按數(shù)據(jù)分布差異可分為________（數(shù)據(jù)特征不同）和________（數(shù)據(jù)樣本不同）。7.AI倫理的四大核心原則通常包括________、________、公平性、責(zé)任性。8.生成式AI的“內(nèi)容真實(shí)性”挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)為模型可能生成________或________的信息。9.Transformer模型中的“位置編碼（PositionalEncoding）”用于彌補(bǔ)模型對________信息的缺失。10.小樣本學(xué)習(xí)（Few-ShotLearning）的關(guān)鍵是通過________或________提升模型對新任務(wù)的泛化能力。三、簡答題（每題8分，共40分）1.對比監(jiān)督學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心差異，舉例說明各自適用的場景。2.解釋多模態(tài)大模型中“對齊（Alignment）”的含義，簡述其實(shí)現(xiàn)的主要技術(shù)路徑。3.分析生成式AI（AIGC）在內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的優(yōu)勢（如文學(xué)、設(shè)計(jì)）與潛在挑戰(zhàn)。4.說明知識圖譜在智能搜索中的應(yīng)用邏輯，舉例說明其如何優(yōu)化搜索結(jié)果。5.討論AI倫理中“可解釋性（Explainability）”的重要性，并列舉兩種提升模型可解釋性的技術(shù)方法。四、案例分析題（20分）某醫(yī)院引入AI系統(tǒng)輔助肺結(jié)節(jié)診斷，該系統(tǒng)基于多模態(tài)大模型，輸入包括胸部CT影像、患者病史文本及臨床檢查數(shù)據(jù)（如血液指標(biāo)），輸出為結(jié)節(jié)良惡性判斷及風(fēng)險(xiǎn)評分。（1）分析該系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)可能包含哪些關(guān)鍵模塊？（2）若需評估該系統(tǒng)的臨床有效性，應(yīng)選擇哪些核心性能指標(biāo)？（3）該系統(tǒng)可能面臨哪些倫理風(fēng)險(xiǎn)？提出至少3項(xiàng)應(yīng)對措施。2025年人工智能技術(shù)與應(yīng)用考試答案一、單項(xiàng)選擇題1.C（多模態(tài)圖像屬于多模態(tài)模型數(shù)據(jù)，大語言模型主要依賴文本數(shù)據(jù)）2.B（跨模態(tài)對齊的核心是建立不同模態(tài)的語義關(guān)聯(lián)）3.B（獎勵函數(shù)直接引導(dǎo)智能體學(xué)習(xí)最優(yōu)策略）4.C（手術(shù)路徑規(guī)劃屬于決策控制類任務(wù)，非生成式AI典型應(yīng)用）5.B（聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過本地訓(xùn)練、參數(shù)上傳保護(hù)原始數(shù)據(jù)隱私）6.B（Transformer的核心創(chuàng)新是自注意力機(jī)制）7.A（公平性關(guān)注模型對不同群體（如性別、種族）的無偏輸出）8.C（多模態(tài)任務(wù)需融合模態(tài)信息，而非獨(dú)立推理）9.A（知識圖譜的基本單元是“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”三元組）10.B（知識注入可約束模型生成符合事實(shí)的內(nèi)容，減少幻覺）二、填空題1.語境（或“上下文語義”）2.文本編碼器；視覺編碼器（或“多模態(tài)編碼器”）3.加噪-去噪（或“正向擴(kuò)散-反向擴(kuò)散”）4.探索新策略；利用已有最優(yōu)策略5.實(shí)體提及（或“命名實(shí)體”）；標(biāo)準(zhǔn)實(shí)體6.橫向聯(lián)邦（特征相同，樣本不同）；縱向聯(lián)邦（樣本相同，特征不同）7.隱私保護(hù)；安全性（或“有益性”）8.虛假；與事實(shí)不符9.序列位置（或“順序”）10.元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）；提示學(xué)習(xí)（PromptLearning）三、簡答題1.核心差異：監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴標(biāo)注好的輸入-輸出對，模型學(xué)習(xí)“輸入到輸出”的映射；強(qiáng)化學(xué)習(xí)無直接標(biāo)注數(shù)據(jù)，模型通過與環(huán)境交互獲得延遲獎勵，學(xué)習(xí)“狀態(tài)到動作”的策略。場景舉例：監(jiān)督學(xué)習(xí)適用于圖像分類（如用標(biāo)注好的貓狗圖片訓(xùn)練分類器）；強(qiáng)化學(xué)習(xí)適用于游戲AI（如AlphaGo通過自我對弈優(yōu)化落子策略）。2.對齊含義：指多模態(tài)大模型的輸出符合人類意圖和社會規(guī)范，包括語義對齊（不同模態(tài)信息在語義空間的一致性）和價值對齊（模型行為符合人類倫理要求）。技術(shù)路徑：①指令微調(diào)（用人類標(biāo)注的多模態(tài)指令數(shù)據(jù)訓(xùn)練）；②基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF，通過人工評分優(yōu)化模型輸出）；③跨模態(tài)對比學(xué)習(xí)（拉近相關(guān)模態(tài)特征，推遠(yuǎn)無關(guān)特征）。3.優(yōu)勢：①高效率：可快速生成大量初稿，降低創(chuàng)作門檻（如自動生成故事大綱）；②多樣性：突破人類思維定式（如生成風(fēng)格混合的藝術(shù)設(shè)計(jì)）；③個性化：根據(jù)用戶偏好調(diào)整內(nèi)容（如定制化廣告文案）。挑戰(zhàn)：①內(nèi)容真實(shí)性：可能生成虛假信息（如錯誤的歷史事件描述）；②版權(quán)爭議：訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能涉及未授權(quán)內(nèi)容（如未標(biāo)注來源的圖片）；③創(chuàng)意同質(zhì)化：過度依賴模型可能導(dǎo)致風(fēng)格趨同（如AI生成的網(wǎng)文情節(jié)相似）。4.應(yīng)用邏輯：知識圖譜通過結(jié)構(gòu)化的實(shí)體關(guān)系，將用戶查詢與實(shí)體、屬性關(guān)聯(lián)，理解語義意圖，而非僅關(guān)鍵詞匹配。示例：用戶搜索“李白的妻子”，傳統(tǒng)搜索可能返回含“李白”“妻子”關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁；知識圖譜可直接關(guān)聯(lián)“李白-配偶-許氏”三元組，返回準(zhǔn)確實(shí)體信息，并擴(kuò)展“許氏生平”等關(guān)聯(lián)知識，提升結(jié)果準(zhǔn)確性和豐富性。5.重要性：①信任建立：醫(yī)生、法官等決策場景需理解模型依據(jù)（如AI診斷肺結(jié)節(jié)的關(guān)鍵影像特征）；②錯誤追溯：模型輸出錯誤時可定位問題（如訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的偏差）；③倫理合規(guī)：符合“算法透明”的監(jiān)管要求（如歐盟AI法案）。技術(shù)方法：①注意力可視化（如Transformer的注意力熱力圖，顯示模型關(guān)注的輸入?yún)^(qū)域）；②局部可解釋模型（LIME，通過生成局部近似模型解釋單個預(yù)測）；③規(guī)則提?。◤纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中提取可理解的規(guī)則集）。四、案例分析題（1）關(guān)鍵模塊：①多模態(tài)編碼器：CT影像通過CNN/ViT提取視覺特征，病史文本通過BERT提取文本特征，檢查數(shù)據(jù)通過全連接層提取數(shù)值特征；②跨模態(tài)融合層：使用交叉注意力機(jī)制融合多模態(tài)特征；③分類器：基于融合特征輸出良惡性概率（如Softmax層）；④風(fēng)險(xiǎn)評估模塊：結(jié)合臨床指南（如Lung-RADS）生成風(fēng)險(xiǎn)評分。（2）核心性能指標(biāo)：①診斷準(zhǔn)確率（Accuracy）：正確判斷良惡性的比例；②召回率（Recall）：真實(shí)惡性結(jié)節(jié)中被正確識別的比例（避免漏診）；③F1值：平衡精確率與召回率的綜合指標(biāo)；④AUC-ROC：區(qū)分良惡性的整體能力；⑤校準(zhǔn)度（Calibration）：風(fēng)險(xiǎn)評分與實(shí)際概率的一致性（如Brier分?jǐn)?shù)）。（3）倫理風(fēng)險(xiǎn)：①數(shù)據(jù)隱私：患者CT影像、病史包含敏感信息，可能泄露；②誤診責(zé)任：若模型漏診惡性結(jié)節(jié)，責(zé)任歸屬（醫(yī)生/開發(fā)者）不明確；