2025繼續(xù)教育人工智能試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分。每題只有一個正確答案，請將正確選項字母填入括號內(nèi)）1.2024年發(fā)布的《人工智能倫理規(guī)范》中，首次將哪一項列為“不可接受風險”應用，要求全面禁止？A.深度偽造語音客服B.實時人臉識別門禁C.社會信用評分系統(tǒng)D.公共場所情緒識別用于執(zhí)法答案：D解析：歐盟《AIAct》2024終稿將“公共場所實時情緒識別用于執(zhí)法”劃為不可接受風險，因其無法保證基本權利，故全面禁止；A、B、C均屬高風險，可附條件上市。2.在VisionTransformer（ViT）中，位置編碼采用二維插值后直接疊加于patchembedding，若輸入圖像分辨率從224×224升至280×280，原14×14位置編碼矩陣需經(jīng)過下列哪種處理？A.雙三次插值→可學習線性投影→LayerNormB.最近鄰插值→直接相加C.雙線性插值→直接相加D.反卷積上采樣→可學習線性投影答案：C解析：ViT官方代碼采用雙線性插值將2D位置編碼resize到目標網(wǎng)格，再與patchembedding逐元素相加，無需額外可學習參數(shù)，保持預訓練權重兼容。3.聯(lián)邦學習場景下，客戶端上傳的梯度經(jīng)SecureAggregation加密，服務器僅獲得聚合結果。若某客戶端被攻擊者完全控制，其最佳逃逸策略是：A.上傳全零梯度B.上傳反向梯度放大100倍C.上傳與全局模型正交的隨機梯度D.上傳與全局模型夾角略小于90°的微調(diào)梯度答案：D解析：A、B易被服務器異常檢測；C雖隱蔽但降低收斂速度；D在保持更新方向大致一致的前提下，輕微偏轉可長期植入后門，檢測難度最大。4.2025年主流AI芯片中，首次將“片上光子互聯(lián)”用于多核互連的是：A.NVIDIAB100B.GoogleTPUv5pC.CerebrasWaferScaleEngine3D.IntelHabanaGaudi3答案：C解析：WSE3采用硅光互連，把92×92mm2晶圓上90萬個核心通過光子波導連接，帶寬提升3倍，功耗下降35%，2025Q1量產(chǎn)。5.在DiffusionModel加速采樣中，DPMSolver++將ODE求解階數(shù)提升到三階，其關鍵假設是：A.噪聲調(diào)度為線性B.數(shù)據(jù)分布為高斯混合C.分數(shù)函數(shù)在單個時間步內(nèi)可局部線性化D.反向方差固定為常數(shù)答案：C解析：DPMSolver++利用半線性ODE性質(zhì)，假設分數(shù)函數(shù)在t附近可用一階泰勒展開近似，從而構造三階更新公式，無需額外網(wǎng)絡評估。6.大語言模型“知識編輯”技術中，ROME將前饋層視為關鍵值存儲，其定位編輯位置的方法是：A.計算注意力最大激活tokenB.計算前饋層神經(jīng)元對目標token的因果中介效應C.計算層輸出KL散度梯度D.計算隱藏狀態(tài)余弦相似度答案：B解析：ROME通過介入實驗測量每層前饋神經(jīng)元對“主語→賓語”預測的概率貢獻，選取中介效應最大的一層執(zhí)行Rank1修改，實現(xiàn)單事實更新。7.在RLHF階段，InstructGPT采用PPOptx輔助目標，其系數(shù)α若設為0，則模型會：A.快速收斂到更高獎勵B.出現(xiàn)嚴重“獎勵黑客”與可讀性下降C.保持與原模型分布一致D.生成長度顯著縮短答案：B解析：α=0時，PPO優(yōu)化僅最大化獎勵，無預訓練分布正則，導致輸出亂碼或重復，人類評估得分反而下降；原論文α=0.001為折中。8.2025年《生成式AI內(nèi)容標識辦法》要求隱式水印誤碼率低于：A.10?2B.10?3C.10??D.10??答案：C解析：國家網(wǎng)信辦2025年3月文件規(guī)定，隱式水印在1080p視頻經(jīng)H.264壓縮后誤碼率≤10??，確保二次傳播仍可追溯。9.多模態(tài)大模型“AnyGPT”支持任意模態(tài)→任意模態(tài)，其統(tǒng)一架構核心為：A.分階段編碼解碼，再跨模態(tài)注意力B.將圖像、語音、文本token化為離散code，再用共享TransformerC.采用MoE架構，每模態(tài)獨立專家D.采用雙編碼器+對比學習答案：B解析：AnyGPT使用VQVAE把各模態(tài)量化為離散token序列，統(tǒng)一vocabsize32k，共享Transformer參數(shù)，實現(xiàn)真正的“模態(tài)無差別”自回歸。10.在自動駕駛感知中，BEVFormerv2引入“透視視圖預訓練”任務，其監(jiān)督信號來自：A.激光雷達點云投影深度B.立體視覺視差C.單目深度估計網(wǎng)絡D.語義分割偽標簽答案：A解析：BEVFormerv2先在大規(guī)模nuScenes點云做3D檢測預訓練，再將點云投影到PV視圖生成深度圖，作為Transformerquery的初始位置嵌入，提升收斂速度30%。二、多項選擇題（每題3分，共15分。每題有兩個或兩個以上正確答案，多選、少選、錯選均不得分）11.下列哪些技術可有效緩解大模型“幻覺”？A.檢索增強生成（RAG）B.思維鏈（CoT）微調(diào)C.對比式后訓練獎勵模型D.動態(tài)kNN搜索替換softmax輸出答案：A、B、C解析：A通過外部知識庫約束；B利用推理鏈自檢；C用人類偏好降低錯誤事實概率；D僅改善流暢度，對事實性無直接幫助。12.關于FSDP（FullyShardedDataParallel）訓練，下列說法正確的是：A.梯度也做分片，通信量與DDP相同B.需保存完整optimizerstate于每張卡C.支持混合精度與CPUoffloadD.在1.3B模型上相比DDP可節(jié)省約60%顯存答案：C、D解析：FSDP對參數(shù)、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全分片，通信量翻倍但顯存大幅下降；A錯，通信量更高；B錯，每張卡僅保存分片。13.在文本生成視頻模型中，下列哪些損失函數(shù)被用于AlignyourLatents？A.擴散重建損失L?B.文本視頻對比損失InfoNCEC.幀間光度一致性損失D.對抗生成損失答案：A、B、C解析：該模型為擴散架構，無判別器，故無D；A保證重建；B保證文本對齊；C通過RAFT光流約束幀間一致性。14.以下哪些指標可用于評估AI繪畫作品“人類一致性”？A.FID（FréchetInceptionDistance）B.CLIPScoreC.HumanPreferenceScorev2D.AES（AestheticPredictor）答案：B、C、D解析：FID僅衡量分布距離，不直接反映人類主觀；B、C、D均基于人類打分訓練，能體現(xiàn)一致性。15.在隱私計算場景，下列哪些方法可實現(xiàn)“大模型參數(shù)不可見”推理？A.同態(tài)加密+TransformerB.安全多方計算（MPC）C.可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）D.拆分學習（SplitLearning）答案：B、C、D解析：同態(tài)加密在浮點非線性算子上開銷極高，目前無法實用；B、C、D已有工業(yè)級落地案例。三、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯誤打“×”）16.LoRA秩r越大，微調(diào)后模型在下游任務表現(xiàn)一定越好。答案：×解析：秩過高會過擬合，且與全參微調(diào)差距縮小，失去參數(shù)效率優(yōu)勢。17.2025年起，國內(nèi)所有AIGC平臺必須提供“一鍵撤銷生成”功能，且保存用戶提示詞不少于6個月。答案：√解析：《AIGC服務管理暫行辦法》2025修訂版第18條明確要求。18.在Transformer中，使用RoPE位置編碼的模型，其最大外推長度僅與base頻率θ有關，與維度d無關。答案：×解析：RoPE外推長度與θ和d均相關，d越大波長越長，外推越遠。19.采用GroupQueryAttention的模型，其KVCache顯存開銷與頭數(shù)成反比。答案：√解析：GQA把KV頭數(shù)減少至g組，顯存開銷下降h/g倍。20.擴散模型DDIM采樣步數(shù)減至5步時，F(xiàn)ID一定高于50步。答案：×解析：若使用一致性模型或DPMSolver，5步FID可低于50步傳統(tǒng)DDIM。21.在深度強化學習中，使用PopArt歸一化可保證更新前后策略KL散度為零。答案：×解析：PopArt僅保持目標值尺度穩(wěn)定，不約束策略分布。22.2025年發(fā)布的StableDiffusion3已完全移除自注意力機制，僅保留交叉注意力。答案：×解析：SD3引入“QKNorm”改進自注意力，并未移除。23.對于多模態(tài)大模型，增加視覺token數(shù)量會線性增加推理延遲。答案：√解析：Transformer計算量與token數(shù)呈線性關系，視覺token增加直接導致延遲上升。24.在語音合成中，使用DiffusionDenoiser替代傳統(tǒng)聲碼器，可提升零樣本說話人相似度。答案：√解析：Diffusion聲碼器對細節(jié)建模更精細，2025年BlizzardChallenge冠軍系統(tǒng)已驗證。25.聯(lián)邦學習中的“梯度壓縮”技術必然導致模型精度下降。答案：×解析：采用誤差反饋壓縮（EFSGD）可在100×壓縮下保持精度無損。四、填空題（每空2分，共20分）26.2025年，NVIDIA推出的______指令集首次支持FP8精度的矩陣乘加，其累加器寬度為______bit。答案：Hopper2；32解析：Hopper2新增FP8MMA，累加器用32bit防止溢出，保持訓練穩(wěn)定。27.在LangChain框架中，用于追蹤鏈式調(diào)用中間步驟的回調(diào)管理器類名為______。答案：CallbackManager解析：CallbackManager可綁定StdOutCallbackHandler、FileCallbackHandler等，實現(xiàn)日志與監(jiān)控。28.大模型量化方法SmoothQuant通過引入______縮放因子，將激活outliers遷移到______，從而實現(xiàn)INT8權重+激活量化。答案：perchannel；權重解析：SmoothQuant計算每個通道的遷移系數(shù)，把激活難度轉移至權重，保持量化粒度。29.在自動駕駛感知中，OccupancyNetwork2025版使用______損失函數(shù)解決類別不平衡，其正負樣本權重比為______。答案：focal；1:4解析：nuScenes占用網(wǎng)格正負比例約1:30，focalloss取γ=2、α=0.25，經(jīng)驗權重1:4。30.多模態(tài)大模型BLIP3的QFormer模塊包含______個可學習query，維度為______。答案：256；768解析：BLIP3沿用BLIP2結構，query數(shù)256，維度768，與ViTL輸出對齊。五、簡答題（每題10分，共20分）31.請闡述“大模型知識編輯”與“模型繼續(xù)預訓練”在目標、數(shù)據(jù)、計算量三方面的差異，并給出各自適用場景。答案：目標：知識編輯旨在精準修改或增刪特定事實（如“法國總統(tǒng)2025年是X”），保持其他知識不變；繼續(xù)預訓練則希望模型整體吸收新領域語料，提升泛化。數(shù)據(jù)：編輯僅需<1k條結構化三元組；繼續(xù)預訓練需>1Btoken新語料。計算量：編輯通常只需單卡幾秒到幾分鐘（如ROME、MEMIT）；繼續(xù)預訓練需千卡級GPU天級訓練。適用場景：編輯適合百科事實更新、隱私刪除；繼續(xù)預訓練適合垂直領域（醫(yī)療、法律）深度適配。32.描述“多模態(tài)大模型幻覺”產(chǎn)生機理，并提出至少兩種2025年最新緩解方案，給出實驗數(shù)據(jù)支撐。答案：機理：視覺編碼器對細粒度特征欠采樣+LLM先驗過強，導致文本生成時忽略圖像細節(jié)，捏造不存在信息。方案1：Woodpecker（2025CVPR）引入視覺重采樣+矯正鏈，COCO基準幻覺率從23.1%降至7.8%。方案2：RACM3.5在訓練階段引入“圖像文本圖像”循環(huán)一致性，使用強化學習獎勵+20k人工標注，幻覺率再降4.3%，在MMHalBench達SOTA71.2分。六、綜合設計題（15分）33.某市2025年計劃部署“城市級多模態(tài)應急指揮大模型”，要求：(1)支持文本、衛(wèi)星遙感、無人機視頻、傳感器時序四種模態(tài)；(2)模型參數(shù)量≤30B，可在512張A10080G集群上3天內(nèi)完成訓練；(3)推理延遲≤500ms（單樣本4K圖文輸入）；(4)滿足國標GB/T425742025《應急AI系統(tǒng)安全要求》三級等保。請給出整體技術路線，包括：a)數(shù)據(jù)構建與隱私合規(guī)流程；b)模型架構與高效訓練策略；c)推理加速與安全加固方案；d)評估指標與紅藍對抗測試設計。答案：a)數(shù)據(jù)：整合政府遙感、公安視頻、IoT傳感器，構建多模態(tài)對齊語料2TB；采用聯(lián)邦清洗+TEE脫敏，敏感人臉/坐標自動模糊，留存審計日志≥36個月。b)