2025年中級(jí)人工智能技術(shù)應(yīng)用理論知識(shí)題庫及答案一、人工智能基礎(chǔ)與倫理治理1.【單選】2024年《歐盟人工智能法案》將“實(shí)時(shí)生物識(shí)別系統(tǒng)”劃入哪一類風(fēng)險(xiǎn)？A.最小風(fēng)險(xiǎn)?B.有限風(fēng)險(xiǎn)?C.高風(fēng)險(xiǎn)?D.不可接受風(fēng)險(xiǎn)答案：D2.【單選】在機(jī)器學(xué)習(xí)倫理原則中，“可解釋性”最直接對應(yīng)下列哪項(xiàng)技術(shù)需求？A.模型壓縮?B.特征可視化?C.差分隱私?D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)答案：B3.【多選】以下關(guān)于我國《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》的說法正確的是：A.要求提供者對預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源合法性進(jìn)行審核B.明確生成內(nèi)容需添加隱式水印C.對境外服務(wù)實(shí)施完全禁止D.強(qiáng)調(diào)未成年人防沉迷機(jī)制答案：A、D4.【判斷】若模型在測試集上的準(zhǔn)確率高于訓(xùn)練集，則一定出現(xiàn)過擬合。答案：錯(cuò)誤（可能訓(xùn)練集采樣偏差或測試集泄漏）5.【填空】IEEE7000標(biāo)準(zhǔn)的核心目標(biāo)是處理________與________之間的沖突。答案：系統(tǒng)效率；倫理價(jià)值6.【簡答】說明“算法審計(jì)”在生成式大模型落地流程中的三步關(guān)鍵活動(dòng)，并給出每步可量化指標(biāo)示例。答案：（1）數(shù)據(jù)審計(jì)：檢查預(yù)訓(xùn)練語料違法不良信息占比，指標(biāo)“違規(guī)文本率≤0.01%”；（2）模型審計(jì)：運(yùn)行1000條對抗提示，統(tǒng)計(jì)“違規(guī)生成率≤0.3%”；（3）部署審計(jì)：記錄用戶舉報(bào)率，指標(biāo)“每百萬次會(huì)話舉報(bào)量≤5”。7.【案例分析】某市醫(yī)保局計(jì)劃用AI審核理賠材料，需平衡隱私與效用。請用“三層數(shù)據(jù)沙箱”架構(gòu)給出技術(shù)方案，并指出每層對應(yīng)的監(jiān)管主體。答案：層一原始沙箱：醫(yī)院端部署，醫(yī)保局駐場監(jiān)管，數(shù)據(jù)不出院；層二脫敏沙箱：市政務(wù)云，使用差分隱私ε≤1，市大數(shù)據(jù)局監(jiān)管；層三模型沙箱：保險(xiǎn)公司調(diào)用API，僅返回審核結(jié)果，銀保監(jiān)會(huì)監(jiān)管。8.【計(jì)算】若采用ε差分隱私，查詢敏感度Δ=2，要求δ=10??時(shí)ε≤0.5，求需添加的拉普拉斯噪聲尺度b。答案：b=Δ/ε=2/0.5=49.【論述】結(jié)合“科林格里奇困境”，闡述為何在生成式AI研發(fā)期就要嵌入倫理控制模塊，并給出兩條工程化落地策略。答案：困境指技術(shù)早期可控但難預(yù)見后果，普及后難干預(yù)卻后果清晰。策略：（1）設(shè)計(jì)期內(nèi)置可插拔倫理過濾器，支持遠(yuǎn)程更新黑名單；（2）開源社區(qū)引入“倫理拉取請求”流程，任何貢獻(xiàn)需通過價(jià)值一致性檢查。10.【單選】在AI項(xiàng)目生命周期中，首次進(jìn)行“倫理影響評估（EIA）”的最晚節(jié)點(diǎn)是：A.需求分析?B.架構(gòu)設(shè)計(jì)?C.模型訓(xùn)練?D.上線部署答案：B二、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)理論11.【單選】使用ReLU激活的深層網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)“神經(jīng)元死亡”的根本原因是：A.學(xué)習(xí)率過大?B.梯度消失?C.權(quán)重初始化過小?D.輸入歸一化不足答案：A12.【多選】下列技術(shù)可直接緩解RNN梯度爆炸的是：A.梯度裁剪?B.使用LSTM?C.使用LayerNorm?D.使用門控循環(huán)單元答案：A、C13.【填空】Transformer中，自注意力機(jī)制的點(diǎn)積結(jié)果需除以________以防止梯度急劇增大。答案：√d_k（鍵向量維度）14.【判斷】在相同參數(shù)量下，VisionTransformer的圖像分類精度一定高于ResNet。答案：錯(cuò)誤（依賴數(shù)據(jù)規(guī)模、訓(xùn)練策略）15.【計(jì)算】給定二分類任務(wù)，數(shù)據(jù)集正負(fù)樣本比為1:9，使用focalloss時(shí)γ=2，求對正樣本的權(quán)重系數(shù)α的合理取值，使期望損失與負(fù)樣本持平。答案：α=0.9（負(fù)樣本權(quán)重0.1，正樣本需放大9倍，故α=0.9）16.【簡答】解釋“梯度累積”在顯存受限場景下的原理，并給出在PyTorch中實(shí)現(xiàn)3步累積的偽代碼。答案：原理：將大batch拆分為小batch，前向反向后不立即更新，而是累積梯度，達(dá)到目標(biāo)步數(shù)再一次性更新。偽代碼：```pythonoptimizer.zero_grad()fori,(x,y)inenumerate(loader):loss=model(x,y)/3loss.backward()if(i+1)%3==0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()```17.【案例分析】某電商搜索排序模型離線AUC=0.92，上線后CTR下降4%。請給出三條可能原因及對應(yīng)診斷方法。答案：（1）特征穿越：診斷——檢查訓(xùn)練集是否混入未來信息，用時(shí)間切分重訓(xùn)；（2）positionbias：診斷——對比不同展示位CTR，做逆傾向加權(quán)；（3）流行度漂移：診斷——統(tǒng)計(jì)近7天商品曝光分布，與訓(xùn)練期KL散度>0.15則重訓(xùn)。18.【單選】在分布式訓(xùn)練框架中，AllReduce操作主要用于解決：A.參數(shù)稀疏性?B.梯度聚合?C.數(shù)據(jù)傾斜?D.節(jié)點(diǎn)容錯(cuò)答案：B19.【多選】以下屬于“模型并行”策略的是：A.MegatronLM按列切分矩陣乘?B.DeepSpeedZeRO3?C.Pipeline并行10層stage?D.數(shù)據(jù)并行+梯度累積答案：A、C20.【論述】對比知識(shí)蒸餾與模型剪枝在邊緣部署場景下的優(yōu)缺點(diǎn)，給出選擇決策表（含延遲、精度、功耗三維度）。答案：知識(shí)蒸餾：延遲中等（≈原模型50%），精度下降<1%，功耗降低40%，需重新訓(xùn)練教師模型；模型剪枝：延遲低（≈原模型30%），精度下降23%，功耗降低60%，可一次性完成；決策表：若功耗優(yōu)先選剪枝；若精度優(yōu)先選蒸餾；若延遲極敏感且可接受2%精度損失，選剪枝+量化組合。三、計(jì)算機(jī)視覺與多模態(tài)21.【單選】在YOLOv8中，將CIoU損失替換為SIoU后，主要改善的是：A.小目標(biāo)漏檢?B.預(yù)測框中心對齊?C.長寬比一致性?D.訓(xùn)練收斂速度答案：C22.【多選】VisionTransformer中，使用“卷積位置編碼”相對正弦編碼的優(yōu)勢包括：A.對輸入尺寸魯棒?B.捕獲局部鄰域?C.降低參數(shù)量?D.支持任意長序列答案：A、B23.【填空】CLIP模型在圖文對齊任務(wù)中，溫度參數(shù)τ的默認(rèn)初始值為________。答案：0.0724.【判斷】在StableDiffusion中，UNet只負(fù)責(zé)去噪，文本編碼由CLIPTextEncoder完成。答案：正確25.【計(jì)算】假設(shè)輸入圖像224×224，Patch大小16，則ViTB/16的序列長度（含clstoken）為________。答案：(224/16)2+1=19726.【簡答】說明“零樣本學(xué)習(xí)”在視覺模型中的實(shí)現(xiàn)流程，并給出評估指標(biāo)“HarmonicMean”公式。答案：流程：（1）用大規(guī)模圖文對訓(xùn)練雙塔模型；（2）推理時(shí)僅提供候選類別文本描述；（3）計(jì)算圖像特征與文本特征相似度，取Top1預(yù)測。公式：H=2×(Seen×Unseen)/(Seen+Unseen)，其中Seen、Unseen分別為可見類與不可見類準(zhǔn)確率。27.【案例分析】某工廠使用MaskRCNN檢測零件缺陷，發(fā)現(xiàn)召回率僅78%，但過檢率<1%。請給出三條可提升召回的圖像層面增強(qiáng)策略，并說明原理。答案：（1）CopyPaste缺陷：隨機(jī)復(fù)制缺陷區(qū)域粘貼至正常樣本，增加正樣本多樣性；（2）極暗極亮曝光：模擬工業(yè)現(xiàn)場光照突變，提升模型亮度魯棒性；（3）隨機(jī)模糊：采用motionkernel，模擬傳送帶抖動(dòng)，降低漏檢。28.【單選】在多模態(tài)大模型Flamingo中，插入“gatedcrossattention”層的主要目的是：A.降低文本推理成本?B.凍結(jié)視覺編碼器?C.支持圖文交替輸入?D.減少顯存占用答案：C29.【多選】以下指標(biāo)可用于評估圖像描述模型語義一致性的是：A.CIDEr?B.SPICE?C.BLEU4?D.METEOR答案：B、D30.【論述】闡述“視覺提示（VisualPrompting）”與“模型微調(diào)”在少樣本分割任務(wù)中的精度差異，并給出實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)驗(yàn)證方案。答案：視覺提示通過凍結(jié)大模型并學(xué)習(xí)提示向量，在5shot分割上mIoU可達(dá)72%，微調(diào)僅68%，但提示需更多顯存。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：（1）數(shù)據(jù)集：PASCAL5i；（2）基線：DeepLabV3+微調(diào)；（3）對比：VisualPrompting+ViTB；（4）指標(biāo)：mIoU、訓(xùn)練時(shí)間、顯存峰值；（5）顯著性檢驗(yàn)：配對ttest，p<0.01。四、自然語言處理與大模型31.【單選】在LLM解碼中，使用“topp=0.95”比“topk=50”更優(yōu)的場景是：A.長尾分布詞匯?B.短文本生成?C.機(jī)器翻譯?D.關(guān)鍵詞復(fù)制答案：A32.【多選】以下方法可降低大模型幻覺（hallucination）的是：A.檢索增強(qiáng)生成RAG?B.鏈?zhǔn)剿伎糃oT?C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類反饋RLHF?D.提高溫度參數(shù)答案：A、B、C33.【填空】GPT3175B模型中，注意力塊內(nèi)QK^T的內(nèi)存復(fù)雜度為________，其中n為序列長度。答案：O(n2)34.【判斷】在BERT預(yù)訓(xùn)練中，NSP任務(wù)已被證明對下游任務(wù)普遍有害，因此RoBERTa將其移除。答案：正確35.【計(jì)算】若使用LoRA微調(diào)，秩r=8，原矩陣維度4096×4096，則可訓(xùn)練參數(shù)量占比為________%。答案：2×8×4096/(4096×4096)×100≈0.039%36.【簡答】說明“旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）”相對正弦編碼的兩點(diǎn)改進(jìn)，并給出外推長度公式。答案：改進(jìn)：（1）相對位置可表示為旋轉(zhuǎn)矩陣，保持線性；（2）支持任意長序列外推，無需訓(xùn)練。外推公式：L'=L·θ，其中θ=10000^(2/d)。37.【案例分析】某企業(yè)使用LLM做客服問答，上線后發(fā)現(xiàn)用戶滿意度下降6%，經(jīng)查主要因回答冗長。請給出三種不重新訓(xùn)練的控制方法，并給出實(shí)驗(yàn)指標(biāo)。答案：（1）推理時(shí)長度懲罰：設(shè)置重復(fù)懲罰1.2，實(shí)驗(yàn)指標(biāo)“平均字?jǐn)?shù)下降15%”；（2）滑動(dòng)窗口先生成100token，再用同模型壓縮至30token，指標(biāo)“用戶滿意度+4%”；（3）提示模板優(yōu)化：末尾追加“用兩句話回答”，指標(biāo)“BLEU下降<1%，滿意度+3%”。38.【單選】在Transformer中，使用“分組查詢注意力”主要解決：A.長序列顯存爆炸?B.解碼延遲?C.參數(shù)共享?D.多頭冗余答案：B39.【多選】以下屬于“指令微調(diào)”數(shù)據(jù)構(gòu)造技術(shù)的是：A.SelfInstruct?B.EvolInstruct?C.DPO?D.拒絕采樣答案：A、B、D40.【論述】對比“專家混合（MoE）”與“密集模型”在訓(xùn)練與推理階段的能耗差異，給出每token能耗估算公式，并指出MoE的臨界batchsize。答案：能耗公式：E=(P·t)/N，其中P為功耗，t為時(shí)間，N為token數(shù)；MoE訓(xùn)練能耗≈0.6×密集模型，因稀疏激活；推理能耗在batchsize<臨界值時(shí)更高，因alltoall通信；臨界batchsize≈專家數(shù)×2048，超過后MoE能耗更低。五、強(qiáng)化學(xué)習(xí)與決策智能41.【單選】在PPO算法中，clip參數(shù)ε通常取0.2，若將其提高到0.5，最可能的結(jié)果是：A.策略更新更保守?B.訓(xùn)練不穩(wěn)定?C.樣本效率提升?D.熵增答案：B42.【多選】以下屬于“離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)”算法的是：A.CQL?B.BCQ?C.SAC?D.IQL答案：A、B、D43.【填空】DQN中使用“目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)”的主要目的是降低________相關(guān)性。答案：時(shí)序44.【判斷】在MultiAgentRL中，獨(dú)立Q學(xué)習(xí)（IQL）一定存在非平穩(wěn)環(huán)境導(dǎo)致的收斂失敗。答案：正確45.【計(jì)算】若MDP折扣因子γ=0.99，求100步后累積獎(jiǎng)勵(lì)的衰減系數(shù)________。答案：γ^100≈0.36646.【簡答】說明“課程強(qiáng)化學(xué)習(xí)”在自動(dòng)駕駛仿真中的實(shí)施流程，并給出課程難度度量公式。答案：流程：（1）定義任務(wù)空間：空載道路→高速→城區(qū)→極端天氣；（2）難度度量：D=ω1×交通密度+ω2×天氣能見度+ω3×行人隨機(jī)度；（3）策略：當(dāng)平均回報(bào)>閾值Rth，升階；（4）重置：若連續(xù)3次失敗，降階重訓(xùn)。47.【案例分析】某物流倉使用RL調(diào)度AGV，上線后碰撞率2%。請給出三條安全約束注入方法，并說明如何保持策略最優(yōu)性。答案：（1）Shielding：實(shí)時(shí)檢測碰撞概率>0.1則屏蔽動(dòng)作；（2）Lagrange安全層：將碰撞率作為約束，乘子更新；（3）安全模型預(yù)測：用SafetyQfilter，拒絕Q<0動(dòng)作；最優(yōu)性保持：在安全策略內(nèi)最大化價(jià)值函數(shù)，用CMDP保證收斂。48.【單選】在AlphaGoZero中，MCTS的PUCT公式里c_puct控制的是：A.探索權(quán)重?B.價(jià)值縮放?C.訪問溫度?D.策略熵