2025年人工智能應(yīng)用試題(含答案)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(yǔ)言模型（LLM）訓(xùn)練中常見(jiàn)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型？A.社交媒體文本B.醫(yī)學(xué)影像C.股票交易記錄D.用戶評(píng)論2.多模態(tài)學(xué)習(xí)的核心目標(biāo)是：A.提升單一模態(tài)數(shù)據(jù)的處理速度B.融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)C.降低模型訓(xùn)練的計(jì)算成本D.減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴3.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的主要優(yōu)勢(shì)是：A.高精度目標(biāo)檢測(cè)B.實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)C.支持小目標(biāo)識(shí)別D.無(wú)需預(yù)訓(xùn)練模型4.以下哪項(xiàng)技術(shù)最適合用于解決“長(zhǎng)文本理解中的信息丟失”問(wèn)題？A.注意力機(jī)制（Attention）B.隨機(jī)梯度下降（SGD）C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）D.批量歸一化（BatchNorm）5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）與監(jiān)督學(xué)習(xí)的本質(zhì)區(qū)別在于：A.是否需要標(biāo)注數(shù)據(jù)B.是否通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)優(yōu)化策略C.是否處理序列數(shù)據(jù)D.是否使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.生成式AI（GenerativeAI）的典型應(yīng)用不包括：A.圖像生成（如StableDiffusion）B.代碼自動(dòng)補(bǔ)全（如GitHubCopilot）C.垃圾郵件分類(lèi)D.虛擬角色對(duì)話（如ChatGPT）7.在醫(yī)療AI中，“可解釋性”的核心意義是：A.降低模型訓(xùn)練成本B.讓醫(yī)生理解模型決策依據(jù)C.提升模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率D.減少數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量8.邊緣AI（EdgeAI）的主要應(yīng)用場(chǎng)景是：A.大規(guī)模數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練B.終端設(shè)備實(shí)時(shí)推理C.云端多任務(wù)協(xié)同D.跨模態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.以下哪項(xiàng)屬于“小樣本學(xué)習(xí)”（Few-shotLearning）的典型方法？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量至百萬(wàn)級(jí)B.使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)C.完全從頭訓(xùn)練新模型D.僅依賴無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)10.AI倫理中的“公平性”主要關(guān)注：A.模型計(jì)算資源分配B.不同群體在模型輸出中的平等對(duì)待C.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)D.模型可解釋性提升二、填空題（每空2分，共20分）1.Transformer模型的核心機(jī)制是__________，其通過(guò)計(jì)算輸入序列中各元素的相互影響來(lái)捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。2.自然語(yǔ)言處理（NLP）中，BERT模型采用的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)是__________和__________。3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的“遷移學(xué)習(xí)”通常指將__________任務(wù)中訓(xùn)練好的模型參數(shù)遷移到__________任務(wù)中。4.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由__________和__________兩個(gè)部分組成，通過(guò)對(duì)抗訓(xùn)練提升生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量。5.在AI倫理中，“數(shù)據(jù)偏見(jiàn)”可能導(dǎo)致模型對(duì)特定群體的__________或__________，需通過(guò)數(shù)據(jù)清洗和算法調(diào)整緩解。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.對(duì)比監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）的核心區(qū)別，并各舉一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。2.解釋“注意力機(jī)制”（AttentionMechanism）在處理長(zhǎng)文本時(shí)的作用，并說(shuō)明其與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的區(qū)別。3.簡(jiǎn)述大語(yǔ)言模型（如GPT-4）在“上下文學(xué)習(xí)”（In-ContextLearning）中的工作原理，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用價(jià)值。4.分析AI在醫(yī)療診斷領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)（至少3點(diǎn)）及潛在挑戰(zhàn)（至少2點(diǎn)）。5.列舉3種常見(jiàn)的AI倫理風(fēng)險(xiǎn)，并提出對(duì)應(yīng)的緩解策略。四、案例分析題（每題10分，共20分）案例1：智能交通調(diào)度系統(tǒng)某城市擬部署基于AI的智能交通調(diào)度系統(tǒng)，目標(biāo)是通過(guò)實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)優(yōu)化車(chē)輛通行效率，減少擁堵。系統(tǒng)需整合攝像頭、車(chē)載傳感器、手機(jī)定位等多源數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)30分鐘內(nèi)的交通熱點(diǎn)，并動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)及推薦導(dǎo)航路徑。問(wèn)題：（1）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)該系統(tǒng)的核心技術(shù)架構(gòu)（需包含數(shù)據(jù)層、模型層、應(yīng)用層）；（2）說(shuō)明模型層中可能使用的AI算法（至少2種）及其作用；（3）分析系統(tǒng)落地時(shí)需考慮的倫理與安全問(wèn)題（至少2點(diǎn)）。案例2：個(gè)性化教育推薦某在線教育平臺(tái)計(jì)劃利用AI為學(xué)生提供個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦，包括課程內(nèi)容、練習(xí)難度及學(xué)習(xí)進(jìn)度建議。平臺(tái)已積累學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)（如答題正確率、學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、知識(shí)點(diǎn)掌握情況）和基本信息（如年齡、年級(jí)）。問(wèn)題：（1）說(shuō)明如何通過(guò)特征工程提取關(guān)鍵學(xué)習(xí)特征（至少3類(lèi)）；（2）推薦模型可采用哪些AI技術(shù)（至少2種）？分別說(shuō)明其適用場(chǎng)景；（3）提出避免“信息繭房”（即推薦內(nèi)容過(guò)度集中導(dǎo)致視野局限）的解決方案（至少2條）。參考答案一、單項(xiàng)選擇題1.C（股票交易記錄屬于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包含明確字段；其余選項(xiàng)為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）2.B（多模態(tài)學(xué)習(xí)旨在融合文本、圖像、語(yǔ)音等不同模態(tài)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)）3.B（YOLO通過(guò)單階段檢測(cè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理，速度顯著優(yōu)于兩階段算法如FasterR-CNN）4.A（注意力機(jī)制可選擇性聚焦關(guān)鍵信息，緩解長(zhǎng)文本中的信息丟失）5.B（強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)優(yōu)化策略，監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)）6.C（垃圾郵件分類(lèi)屬于判別式任務(wù)，非生成式）7.B（醫(yī)療AI需讓醫(yī)生理解模型決策邏輯，以信任并結(jié)合臨床經(jīng)驗(yàn)）8.B（邊緣AI強(qiáng)調(diào)終端設(shè)備（如手機(jī)、攝像頭）的本地化推理，減少延遲）9.B（小樣本學(xué)習(xí)通?；陬A(yù)訓(xùn)練模型微調(diào)，利用先驗(yàn)知識(shí)彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足）10.B（公平性關(guān)注模型對(duì)不同性別、種族等群體的平等對(duì)待，避免歧視）二、填空題1.自注意力機(jī)制（Self-Attention）2.掩碼語(yǔ)言模型（MaskedLanguageModel,MLM）；下一句預(yù)測(cè)（NextSentencePrediction,NSP）3.源（或預(yù)訓(xùn)練）；目標(biāo)（或新）4.生成器（Generator）；判別器（Discriminator）5.歧視；錯(cuò)誤預(yù)測(cè)三、簡(jiǎn)答題1.核心區(qū)別：監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)注好的輸入-輸出對(duì)（如“圖像-標(biāo)簽”），模型學(xué)習(xí)映射關(guān)系；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)僅使用無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)（如聚類(lèi)）。應(yīng)用場(chǎng)景：監(jiān)督學(xué)習(xí)（圖像分類(lèi)，如ResNet識(shí)別貓/狗）；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)（用戶分群，如電商根據(jù)購(gòu)買(mǎi)行為聚類(lèi)）。2.作用：注意力機(jī)制允許模型在處理長(zhǎng)文本時(shí)，動(dòng)態(tài)分配不同詞對(duì)當(dāng)前任務(wù)的“注意力權(quán)重”，重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵信息（如長(zhǎng)新聞中的核心事件），避免RNN因序列過(guò)長(zhǎng)導(dǎo)致的梯度消失問(wèn)題。區(qū)別：RNN按順序處理每個(gè)詞，依賴隱含狀態(tài)傳遞信息，長(zhǎng)距離依賴能力弱；注意力機(jī)制直接計(jì)算所有詞的相互關(guān)系，并行處理且長(zhǎng)距離依賴更強(qiáng)。3.工作原理：大語(yǔ)言模型通過(guò)海量文本預(yù)訓(xùn)練后，無(wú)需微調(diào)即可通過(guò)“示例+問(wèn)題”的上下文提示（如“句子1：蘋(píng)果是水果；句子2：香蕉是______”），利用預(yù)訓(xùn)練中學(xué)習(xí)的模式生成答案。應(yīng)用價(jià)值：降低小樣本任務(wù)的標(biāo)注成本（如少量案例即可完成法律文書(shū)分類(lèi)）。4.優(yōu)勢(shì)：①快速分析海量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)（如影像、病歷），輔助診斷；②24小時(shí)不間斷工作，提升效率；③可發(fā)現(xiàn)人類(lèi)易忽略的細(xì)微特征（如早期腫瘤）。挑戰(zhàn)：①數(shù)據(jù)隱私（患者信息泄露風(fēng)險(xiǎn)）；②可解釋性不足（醫(yī)生難以信任“黑箱”模型）；③標(biāo)注數(shù)據(jù)質(zhì)量（醫(yī)學(xué)標(biāo)注需專(zhuān)家參與，成本高）。5.倫理風(fēng)險(xiǎn)及策略：①數(shù)據(jù)偏見(jiàn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中某群體樣本不足，導(dǎo)致模型歧視（如膚色識(shí)別錯(cuò)誤）。策略：使用平衡數(shù)據(jù)集，引入公平性評(píng)估指標(biāo)（如差異影響比）。②隱私泄露：模型可能從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中記憶敏感信息（如用戶住址）。策略：聯(lián)邦學(xué)習(xí)（本地化訓(xùn)練，僅上傳模型參數(shù)）、差分隱私（添加噪聲保護(hù)原始數(shù)據(jù)）。③失業(yè)風(fēng)險(xiǎn)：AI替代部分崗位（如基礎(chǔ)客服）。策略：推動(dòng)技能培訓(xùn)（如轉(zhuǎn)向AI運(yùn)維、人機(jī)協(xié)作崗位）。四、案例分析題案例1：智能交通調(diào)度系統(tǒng)（1）技術(shù)架構(gòu)：-數(shù)據(jù)層：多源數(shù)據(jù)采集（攝像頭視頻、車(chē)載GPS、手機(jī)信令）→數(shù)據(jù)清洗（去噪、格式統(tǒng)一）→實(shí)時(shí)存儲(chǔ)（如HBase、Redis）。-模型層：預(yù)測(cè)模型（如LSTM/Transformer預(yù)測(cè)擁堵）、優(yōu)化模型（如強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整信號(hào)燈配時(shí)）、融合模型（多模態(tài)數(shù)據(jù)融合）。-應(yīng)用層：信號(hào)燈控制接口、導(dǎo)航APP路徑推薦、交通管理平臺(tái)可視化。（2）AI算法：①LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）：處理時(shí)序交通數(shù)據(jù)（如過(guò)去1小時(shí)車(chē)流量），預(yù)測(cè)未來(lái)30分鐘擁堵點(diǎn)。②深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（DRL）：將信號(hào)燈配時(shí)作為動(dòng)作，以車(chē)輛平均等待時(shí)間為獎(jiǎng)勵(lì)，動(dòng)態(tài)優(yōu)化配時(shí)策略。（3）倫理與安全問(wèn)題：①隱私保護(hù)：手機(jī)定位數(shù)據(jù)可能泄露用戶行程，需通過(guò)匿名化（如哈希處理手機(jī)號(hào)）和加密傳輸保護(hù)。②算法公平性：過(guò)度優(yōu)化主干道可能導(dǎo)致支路擁堵加劇，需引入多目標(biāo)優(yōu)化（如平衡各區(qū)域通行效率）。案例2：個(gè)性化教育推薦（1）關(guān)鍵學(xué)習(xí)特征：①知識(shí)掌握度：各知識(shí)點(diǎn)答題正確率、錯(cuò)誤類(lèi)型（如計(jì)算錯(cuò)誤/概念混淆）。②學(xué)習(xí)行為：?jiǎn)晤}耗時(shí)（反映難度適應(yīng)度）、學(xué)習(xí)時(shí)段偏好（如早晨效率高）。③能力發(fā)展：近期進(jìn)步率（如周正確率提升幅度）、跨知識(shí)點(diǎn)遷移能力（如掌握代數(shù)后幾何題正確率變化）。（2）AI技術(shù)及場(chǎng)景：①協(xié)同過(guò)濾（CollaborativeFiltering）：基于“相似學(xué)生”的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)推薦課程（適用于冷啟動(dòng)階段，學(xué)生數(shù)據(jù)較少時(shí)）。