2026年青少年人工智能6級理論試題

一、選擇題1.以下哪項(xiàng)技術(shù)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）的核心組件？（）[單選題]*A.反向傳播算法B.貝爾曼方程C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)答案：B原因：強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過貝爾曼方程建模狀態(tài)轉(zhuǎn)移與獎勵的長期關(guān)系，而反向傳播（A）屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，卷積網(wǎng)絡(luò)（C）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（D）分別用于圖像處理和生成任務(wù)。2.在自然語言處理中，BERT模型的預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)是什么？（）[單選題]*A.預(yù)測下一個詞B.填充掩碼詞與判斷句子關(guān)系C.生成連貫段落D.翻譯多語言文本答案：B原因：BERT通過掩碼語言建模（MLM）和下一句預(yù)測（NSP）聯(lián)合訓(xùn)練，其他選項(xiàng)描述的是GPT或Seq2Seq模型的特點(diǎn)。3.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？（）[單選題]*A.K-Means聚類B.主成分分析（PCA）C.隨機(jī)森林D.自編碼器答案：C原因：隨機(jī)森林是基于決策樹的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，其他選項(xiàng)均為無監(jiān)督方法。4.關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的Dropout技術(shù)，正確的描述是？（）[多選題]*A.用于減少過擬合B.訓(xùn)練時隨機(jī)丟棄部分神經(jīng)元C.測試時需關(guān)閉DropoutD.會顯著增加計算復(fù)雜度答案：A、B、C原因：Dropout通過隨機(jī)失活神經(jīng)元增強(qiáng)泛化性（A、B），測試時需使用完整網(wǎng)絡(luò)（C），其計算開銷低于正則化方法（D錯誤）。5.計算機(jī)視覺中，YOLO算法的核心優(yōu)勢是？（）[單選題]*A.高精度分類B.實(shí)時目標(biāo)檢測C.生成超分辨率圖像D.處理三維點(diǎn)云答案：B原因：YOLO（YouOnlyLookOnce）將檢測任務(wù)轉(zhuǎn)化為單次回歸問題，速度優(yōu)于兩階段檢測器，其他選項(xiàng)與算法定位不符。6.以下關(guān)于Transformer的描述，錯誤的是？（）[單選題]*A.依賴循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)B.使用自注意力機(jī)制C.支持并行化訓(xùn)練D.需位置編碼處理序列信息答案：A原因：Transformer完全摒棄RNN，通過自注意力（B）和位置編碼（D）處理序列，并行化能力（C）是其顯著優(yōu)勢。7.聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）的主要挑戰(zhàn)包括？（）[多選題]*A.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)B.通信開銷優(yōu)化C.模型異構(gòu)性D.需要集中標(biāo)注數(shù)據(jù)答案：A、B、C原因：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過分布式訓(xùn)練保護(hù)隱私（A），但面臨通信成本（B）和設(shè)備差異（C）問題，標(biāo)注數(shù)據(jù)可本地完成（D錯誤）。8.關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），生成器的主要目標(biāo)是？（）[單選題]*A.區(qū)分真實(shí)與偽造數(shù)據(jù)B.最小化判別器準(zhǔn)確率C.重構(gòu)輸入數(shù)據(jù)D.生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布一致的樣本答案：D原因：生成器通過對抗訓(xùn)練逼近真實(shí)數(shù)據(jù)分布，判別器（A）負(fù)責(zé)區(qū)分，重構(gòu)任務(wù)（C）屬于自編碼器。9.以下哪項(xiàng)技術(shù)可提升模型的可解釋性？（）[多選題]*A.LIME（局部可解釋模型）B.梯度消失問題優(yōu)化C.SHAP值分析D.批量歸一化答案：A、C原因：LIME和SHAP通過特征重要性量化解釋模型決策，梯度消失（B）和批量歸一化（D）屬于訓(xùn)練優(yōu)化技術(shù)。10.量子計算對人工智能的潛在影響主要體現(xiàn)在？（）[單選題]*A.降低數(shù)據(jù)存儲成本B.加速優(yōu)化算法求解C.替代傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.減少模型參數(shù)量答案：B原因：量子計算可高效處理組合優(yōu)化問題，如Grover算法加速搜索，其他選項(xiàng)尚未被實(shí)證為核心優(yōu)勢。11.在自動駕駛系統(tǒng)中，激光雷達(dá)（LiDAR）相比攝像機(jī)的優(yōu)勢是？（）[單選題]*A.色彩信息更豐富B.不受光照條件影響C.硬件成本更低D.數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度低答案：B原因：LiDAR通過主動發(fā)射激光獲取精確三維信息，不受晝夜光照干擾，攝像機(jī)（A）依賴環(huán)境光且成本（C）通常更低。12.關(guān)于知識圖譜的構(gòu)建，關(guān)鍵步驟不包括？（）[單選題]*A.實(shí)體識別B.關(guān)系抽取C.模型蒸餾D.知識融合答案：C原因：模型蒸餾屬于模型壓縮技術(shù)，知識圖譜需實(shí)體（A）、關(guān)系（B）抽取及多源數(shù)據(jù)融合（D）。13.以下哪種損失函數(shù)適用于二分類任務(wù)？（）[多選題]*A.均方誤差（MSE）B.交叉熵?fù)p失C.Hinge損失D.KL散度答案：B、C原因：交叉熵和Hinge損失是分類任務(wù)常用函數(shù)，MSE（A）用于回歸，KL散度（D）衡量概率分布差異。14.關(guān)于AI倫理的“公平性”原則，正確的理解是？（）[單選題]*A.模型在所有群體中表現(xiàn)一致B.僅追求預(yù)測準(zhǔn)確率最大化C.忽略數(shù)據(jù)偏差的影響D.允許對特定群體歧視答案：A原因：公平性要求模型避免偏見，需考慮不同群體的性能均衡，其他選項(xiàng)違背倫理準(zhǔn)則。15.遷移學(xué)習(xí)中，微調(diào)（Fine-tuning）通常適用于？（）[單選題]*A.目標(biāo)域數(shù)據(jù)量充足B.源域與目標(biāo)域完全無關(guān)C.模型參數(shù)量需大幅減少D.僅使用無標(biāo)注數(shù)據(jù)答案：A原因：微調(diào)依賴目標(biāo)域足夠數(shù)據(jù)調(diào)整預(yù)訓(xùn)練模型，域無關(guān)（B）或數(shù)據(jù)不足時更適合特征提取。16.以下關(guān)于AI芯片的敘述，正確的是？（）[多選題]*A.GPU擅長并行浮點(diǎn)運(yùn)算B.TPU專為矩陣運(yùn)算優(yōu)化C.FPGA可動態(tài)重構(gòu)硬件邏輯D.CPU在訓(xùn)練大模型時效率最高答案：A、B、C原因：GPU（A）和TPU（B）分別針對通用并行計算和張量運(yùn)算，F(xiàn)PGA（C）靈活性高，CPU（D）效率低于專用加速器。17.在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾的局限性包括？（）[單選題]*A.無法處理冷啟動問題B.計算復(fù)雜度低C.僅適用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.忽略用戶歷史行為答案：A原因：協(xié)同過濾依賴用戶-物品交互數(shù)據(jù)，新用戶或物品（冷啟動）難以處理，其他選項(xiàng)與算法特性矛盾。