(2025年)人工智能習(xí)題庫(附參考答案)一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.以下哪項不屬于大語言模型（LLM）訓(xùn)練中常用的優(yōu)化策略？A.混合精度訓(xùn)練（MixedPrecisionTraining）B.模型量化（ModelQuantization）C.動態(tài)圖計算（DynamicGraphExecution）D.梯度累積（GradientAccumulation）2.多模態(tài)大模型中，"跨模態(tài)對齊"的核心目標(biāo)是：A.統(tǒng)一不同模態(tài)數(shù)據(jù)的輸入維度B.建立文本、圖像、視頻等模態(tài)間的語義關(guān)聯(lián)C.提升單一模態(tài)的特征提取能力D.減少多模態(tài)數(shù)據(jù)的存儲占用3.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，"獎勵函數(shù)設(shè)計"的關(guān)鍵挑戰(zhàn)是：A.如何避免維度災(zāi)難（CurseofDimensionality）B.如何平衡探索（Exploration）與利用（Exploitation）C.如何定義符合任務(wù)目標(biāo)的稀疏獎勵（SparseReward）D.如何選擇合適的策略網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)4.以下哪種技術(shù)是實現(xiàn)"小樣本學(xué)習(xí)（Few-shotLearning）"的核心？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)（DataAugmentation）B.元學(xué)習(xí)（Meta-Learning）C.遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）D.自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-supervisedLearning）5.計算機(jī)視覺中，"VisionTransformer（ViT）"與傳統(tǒng)CNN的本質(zhì)區(qū)別是：A.ViT僅使用全連接層，CNN使用卷積層B.ViT將圖像分塊后視為序列處理，CNN通過局部感受野提取特征C.ViT不依賴注意力機(jī)制，CNN依賴池化操作D.ViT的參數(shù)量遠(yuǎn)小于CNN6.自然語言處理（NLP）中，"長文本理解"的主要難點是：A.詞嵌入維度不足B.長距離依賴（Long-rangeDependency）問題C.分詞（Tokenization）的歧義性D.標(biāo)點符號的語義缺失7.在提供式AI（GenerativeAI）中，擴(kuò)散模型（DiffusionModel）與GAN的主要差異是：A.擴(kuò)散模型通過逐步去噪提供數(shù)據(jù)，GAN通過對抗訓(xùn)練提供數(shù)據(jù)B.擴(kuò)散模型僅用于圖像提供，GAN可用于多模態(tài)提供C.擴(kuò)散模型的訓(xùn)練穩(wěn)定性優(yōu)于GAND.擴(kuò)散模型無需計算損失函數(shù)，GAN需要計算對抗損失8.以下哪項屬于AI倫理中的"算法偏見（AlgorithmBias）"典型表現(xiàn)？A.模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未覆蓋的場景下性能下降B.模型對不同性別/種族的用戶推薦結(jié)果差異顯著C.模型因計算資源限制導(dǎo)致推理速度變慢D.模型輸出結(jié)果的可解釋性不足9.知識圖譜（KnowledgeGraph）的核心組成是：A.實體（Entity）、關(guān)系（Relation）、屬性（Attribute）B.節(jié)點（Node）、邊（Edge）、權(quán)重（Weight）C.詞向量（WordEmbedding）、句法樹（SyntaxTree）D.規(guī)則（Rule）、案例（Case）、框架（Frame）10.邊緣AI（EdgeAI）的主要技術(shù)目標(biāo)是：A.提升云端服務(wù)器的計算效率B.實現(xiàn)AI模型在終端設(shè)備（如手機(jī)、攝像頭）上的低延遲、低功耗運(yùn)行C.解決多設(shè)備間的通信延遲問題D.增強(qiáng)AI模型的跨平臺兼容性11.以下哪種方法可有效緩解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的"過擬合（Overfitting）"問題？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.提高學(xué)習(xí)率（LearningRate）D.移除激活函數(shù)（ActivationFunction）12.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）中，"客戶端異質(zhì)性（ClientHeterogeneity）"指的是：A.不同客戶端的設(shè)備算力差異B.不同客戶端的本地數(shù)據(jù)分布不一致C.客戶端與服務(wù)器的通信協(xié)議不同D.客戶端對隱私保護(hù)的需求程度不同13.多智能體系統(tǒng)（Multi-AgentSystem）中，"協(xié)同策略（CooperativePolicy）"的設(shè)計重點是：A.最大化單個智能體的獎勵B.平衡各智能體的利益沖突以實現(xiàn)全局最優(yōu)C.減少智能體間的通信頻率D.統(tǒng)一各智能體的決策規(guī)則14.以下哪項屬于"可解釋AI（XAI）"的技術(shù)方法？A.注意力熱力圖（AttentionHeatmap）B.模型參數(shù)量化壓縮C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)中的隨機(jī)裁剪D.梯度下降優(yōu)化器選擇15.2025年新興的"具身智能（EmbodiedAI）"主要關(guān)注：A.AI模型在虛擬環(huán)境中的推理能力B.AI系統(tǒng)與物理世界交互并完成具身任務(wù)（如機(jī)器人操作）的能力C.多模態(tài)數(shù)據(jù)的聯(lián)合表征學(xué)習(xí)D.自然語言指令的準(zhǔn)確解析二、填空題（每空2分，共20分）1.大模型訓(xùn)練中，"LoRA（Low-RankAdaptation）"通過__________的方式降低微調(diào)成本，僅更新低秩矩陣參數(shù)。2.自監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心是利用數(shù)據(jù)本身的__________構(gòu)造監(jiān)督信號（如掩碼語言模型中的掩碼標(biāo)記預(yù)測）。3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，"馬爾可夫決策過程（MDP）"由狀態(tài)空間、動作空間、轉(zhuǎn)移概率、__________和折扣因子組成。4.計算機(jī)視覺中，"CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）"通過__________損失函數(shù)對齊圖像與文本的表征空間。5.自然語言處理中，"Transformer"模型的核心機(jī)制是__________，其計算公式為Attention(Q,K,V)=softmax(QK?/√d_k)V。6.提供式AI中，"穩(wěn)定擴(kuò)散（StableDiffusion）"模型采用__________結(jié)構(gòu)，將文本編碼器與圖像提供器解耦以提升效率。7.AI倫理的"公平性（Fairness）"要求模型對不同__________（如性別、種族）的用戶輸出無偏結(jié)果。8.知識圖譜的"知識推理"任務(wù)包括__________（如預(yù)測實體間缺失關(guān)系）和屬性補(bǔ)全。9.邊緣AI中，"模型蒸餾（ModelDistillation）"通過將大模型的知識遷移到__________以適應(yīng)終端設(shè)備的計算限制。10.具身智能的典型應(yīng)用場景包括__________（如家庭服務(wù)機(jī)器人）和工業(yè)自動化中的靈巧操作。三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)（Pretrain-Finetune）范式在大模型中的優(yōu)勢，并舉例說明其應(yīng)用。2.對比監(jiān)督學(xué)習(xí)（SupervisedLearning）與無監(jiān)督學(xué)習(xí)（UnsupervisedLearning）的核心差異，說明無監(jiān)督學(xué)習(xí)在AI發(fā)展中的意義。3.分析多模態(tài)大模型（如GPT-4V）在實際應(yīng)用中的主要挑戰(zhàn)（至少列出3點），并提出可能的解決方向。4.解釋"AI可解釋性"的必要性，列舉兩種常用的可解釋性技術(shù)（如SHAP、LIME），并說明其原理。5.結(jié)合2025年技術(shù)趨勢，說明"AI+科學(xué)計算"的典型應(yīng)用（如材料發(fā)現(xiàn)、藥物研發(fā)），并分析AI在此類任務(wù)中的核心作用。四、案例分析題（共10分）某醫(yī)院計劃引入AI系統(tǒng)輔助乳腺癌早期診斷，要求模型基于鉬靶影像（X線）和患者病歷文本（年齡、病史、家族史）進(jìn)行聯(lián)合診斷。請設(shè)計該AI系統(tǒng)的技術(shù)方案（需包含數(shù)據(jù)處理、模型架構(gòu)、評估指標(biāo)三部分），并分析可能面臨的倫理風(fēng)險及應(yīng)對措施。參考答案一、單項選擇題1.C2.B3.C4.B5.B6.B7.A8.B9.A10.B11.A12.B13.B14.A15.B二、填空題1.凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)2.內(nèi)在結(jié)構(gòu)/模式3.獎勵函數(shù)4.對比（Contrastive）5.自注意力機(jī)制（Self-Attention）6.擴(kuò)散（Diffusion）7.群體/屬性8.關(guān)系預(yù)測9.小模型10.家庭服務(wù)三、簡答題1.優(yōu)勢：①預(yù)訓(xùn)練階段利用大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)通用表征，緩解小樣本場景下的數(shù)據(jù)不足問題；②微調(diào)階段僅需少量任務(wù)特定數(shù)據(jù)即可適配新任務(wù)，降低標(biāo)注成本；③通用表征提升模型對復(fù)雜模式的捕捉能力。應(yīng)用示例：在醫(yī)療問答任務(wù)中，基于通用大語言模型（如LLaMA）進(jìn)行醫(yī)療領(lǐng)域微調(diào)，僅需數(shù)千條醫(yī)患對話數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)癥狀分析與建議提供。2.核心差異：監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)（如帶標(biāo)簽的圖像-類別對），通過最小化預(yù)測與標(biāo)簽的損失優(yōu)化模型；無監(jiān)督學(xué)習(xí)僅利用無標(biāo)注數(shù)據(jù)（如圖像像素、文本序列），通過挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)（如聚類、密度估計）學(xué)習(xí)表征。意義：①解決現(xiàn)實中標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的問題（如海量未標(biāo)注的互聯(lián)網(wǎng)文本/圖像）；②推動AI向更接近人類"自主學(xué)習(xí)"的方向發(fā)展；③為監(jiān)督學(xué)習(xí)提供更好的初始化表征（如自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練）。3.挑戰(zhàn)：①模態(tài)對齊難度大：不同模態(tài)（如圖像的像素級特征與文本的語義特征）的表征空間異質(zhì)性高，需設(shè)計高效的跨模態(tài)對齊方法；②計算成本高昂：多模態(tài)數(shù)據(jù)（如圖像+視頻+文本）的輸入維度大，模型參數(shù)量與訓(xùn)練能耗顯著增加；③一致性保障難：多模態(tài)提供任務(wù)（如圖文提供）中，需確保不同模態(tài)輸出內(nèi)容的邏輯一致性（如描述"一只貓在桌上"的文本需對應(yīng)包含貓和桌子的圖像）。解決方向：①開發(fā)輕量級跨模態(tài)對齊模塊（如投影層+對比學(xué)習(xí)）；②采用分階段訓(xùn)練策略（先預(yù)訓(xùn)練單模態(tài)模型，再聯(lián)合微調(diào)）；③引入一致性損失函數(shù)（如交叉熵?fù)p失約束圖文內(nèi)容匹配）。4.必要性：①醫(yī)療、法律等關(guān)鍵領(lǐng)域需驗證模型決策的合理性（如解釋為何診斷為癌癥）；②提升用戶信任度，促進(jìn)AI技術(shù)落地；③幫助開發(fā)者定位模型缺陷（如偏見、錯誤關(guān)聯(lián)）。技術(shù)示例：①SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）：基于合作博弈論，計算每個特征對預(yù)測結(jié)果的貢獻(xiàn)值，解釋單個樣本的預(yù)測；②LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）：在預(yù)測樣本附近提供擾動數(shù)據(jù)，訓(xùn)練可解釋的局部替代模型（如線性模型），近似原模型的決策邏輯。5.典型應(yīng)用：①材料發(fā)現(xiàn)：通過AI模型預(yù)測新材料的物理/化學(xué)性質(zhì)（如導(dǎo)電性、穩(wěn)定性），加速半導(dǎo)體、電池材料研發(fā)；②藥物研發(fā)：利用提供式AI設(shè)計候選分子，結(jié)合分子動力學(xué)模擬篩選高活性、低毒性的藥物。核心作用：①高效處理海量科學(xué)數(shù)據(jù)（如量子計算結(jié)果、實驗數(shù)據(jù)庫），挖掘傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的規(guī)律；②替代部分高成本、高耗時的實驗（如分子合成測試），降低研發(fā)周期（從數(shù)年縮短至數(shù)月）；③實現(xiàn)"逆向設(shè)計"（如給定目標(biāo)性質(zhì)，反向提供滿足條件的材料/分子結(jié)構(gòu)）。四、案例分析題技術(shù)方案：（1）數(shù)據(jù)處理：①影像數(shù)據(jù)：采用醫(yī)學(xué)影像預(yù)處理（如灰度歸一化、病灶區(qū)域分割），提取紋理、形狀等特征；②文本數(shù)據(jù)：通過醫(yī)療領(lǐng)域詞嵌入（如BioBERT）編碼病歷信息，融合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（年齡、BMI）與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（病史描述）；③多模態(tài)融合：使用跨模態(tài)注意力機(jī)制（如將影像特征與文本特征作為查詢-鍵值對），提供聯(lián)合表征。（2）模型架構(gòu)：采用"多模態(tài)編碼器+診斷分類器"結(jié)構(gòu)。編碼器包含：①影像分支（如ResNet+ViT混合架構(gòu)提取局部與全局特征）；②文本分支（如醫(yī)療大模型提取語義特征）；③融合層（如交叉注意力模塊）。分類器為全連接層，輸出乳腺癌風(fēng)險概率（0-1連續(xù)值或等級分類）。（3）評估指標(biāo)：①臨床指標(biāo)：準(zhǔn)確率（Accuracy）、召回率（Sensitivity，漏診率）、特異度（Specificity，誤診率）；②魯棒性指標(biāo)：對不同設(shè)備、不同成像條件下的影像數(shù)據(jù)的泛化能力（如跨中心測試）；③可解釋性指標(biāo)：通過注意力熱力圖標(biāo)注影像中的關(guān)鍵病灶區(qū)域，提供文本解釋（如"左乳外上象限鈣化灶為高風(fēng)險特征"）。倫理風(fēng)險及應(yīng)對：風(fēng)險：①數(shù)據(jù)隱私：患者影像與病歷包含敏感信息，