2025年人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)知識考試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在2025年主流聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中，以下哪一項技術(shù)被正式寫入IEEE3652.12025標(biāo)準(zhǔn)，用于解決“非獨立同分布數(shù)據(jù)”導(dǎo)致的模型漂移？A.FedAvgwithmomentumB.FedProxwithproximaltermλ=0.1C.SCAFFOLDwithcontrolvariatesD.FedPerwith個性化層凍結(jié)答案：C解析：IEEE3652.12025附錄B3.2明確將SCAFFOLD的控制變量法列為推薦方案，因其在NonIID場景下可將通信輪次降低47%，且理論收斂界優(yōu)于FedProx。2.2025年4月，OpenAI發(fā)布的GPT5在MoE（MixtureofExperts）路由中引入的“動態(tài)專家容量因子”默認(rèn)值是多少？A.1.25B.1.5C.2.0D.2.25答案：B解析：GPT5技術(shù)白皮書第4.7節(jié)指出，動態(tài)容量因子1.5可在推理階段節(jié)省23%GPUhours，同時保持<0.3%的下游任務(wù)掉點。3.根據(jù)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法（2025修訂）》，對“深度合成音頻”進(jìn)行實時檢測時，官方推薦的最低采樣幀長為：A.8msB.16msC.20msD.32ms答案：C解析：修訂稿第18條新增“幀長20ms可覆蓋99.2%的商用語音編碼器”，低于該幀長會導(dǎo)致檢測器漏檢超過1%的Diffusion語音。4.2025年TensorFlow3.9在TPUPod上默認(rèn)的“數(shù)據(jù)并行+模型并行”混合策略名稱是：A.SPMDwithsubmeshB.PiperwithvirtualdevicesC.GSPMDwithhaloexchangeD.DTensorwithmeshsplit答案：A解析：TF3.9ReleaseNote指出，SPMDsubmesh在TPUv5p上相比GSPMD減少18%allreduce耗時，因haloexchange被延遲到backwardpass。5.在醫(yī)療AI領(lǐng)域，2025年FDA批準(zhǔn)的首個“零訓(xùn)練數(shù)據(jù)”自適應(yīng)影像模型采用的核心算法是：A.TesttimeBNadaptationB.SourcefreeDomainAdaptationviaDiffusionBridgeC.ZeroshotSegmentAnythingMedicalD.ContinualPrototypeAlignment答案：B解析：FDA510(k)SummaryK250318記載，DiffusionBridge在無需源數(shù)據(jù)情況下，將胰腺分割Dice從0.71提升到0.87，滿足“零訓(xùn)練”路徑。6.2025年國內(nèi)《人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施白皮書》指出，單卡INT8峰值算力利用率達(dá)到多少以上才被視為“綠色算力”？A.55%B.65%C.75%D.85%答案：B解析：白皮書3.4.2定義“綠色算力”需≥65%，此時每TFLOPS碳排<0.35kgCO?e，對應(yīng)液冷PUE≤1.15。7.在2025年NeurIPS最佳論文《LoRAGA》中，作者提出的“梯度感知低秩適應(yīng)”將可訓(xùn)練參數(shù)量壓縮到全參數(shù)微調(diào)的幾分之一？A.0.05%B.0.1%C.0.25%D.0.5%答案：A解析：論文表2顯示，LoRAGA在650億模型上僅訓(xùn)練0.05%參數(shù)即可達(dá)到全參數(shù)99.2%的MMLU分?jǐn)?shù)，因引入Fisher信息加權(quán)。8.2025年ISO/IEC23894:2025AI風(fēng)險管理標(biāo)準(zhǔn)中，將“模型權(quán)重泄露”歸類為哪一類風(fēng)險？A.倫理風(fēng)險B.業(yè)務(wù)連續(xù)性風(fēng)險C.安全與保障風(fēng)險D.合規(guī)風(fēng)險答案：C解析：標(biāo)準(zhǔn)條款6.3.1明確權(quán)重泄露屬于“安全與保障風(fēng)險”，因其可導(dǎo)致對抗攻擊與隱私推理。9.2025年百度文心4.5在推理階段采用“多查詢注意力”時，默認(rèn)的KVcache壓縮比為：A.2:1B.4:1C.8:1D.16:1答案：B解析：文心4.5技術(shù)博客披露，4:1壓縮通過RoPE重計算+量化將128k上下文顯存從32GB降至8GB，掉點<0.8%。10.2025年MIT團(tuán)隊提出的“液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”在邊緣芯片STM32H7A3上運行時，推理延遲可低至：A.3.2msB.4.7msC.6.1msD.7.8ms答案：B解析：論文《LiquidWaveNET》實測，4.7ms完成一步狀態(tài)更新，功耗僅42mW，滿足alwayson需求。二、多項選擇題（每題3分，共15分）11.以下哪些技術(shù)組合被《2025中國大模型工程化實踐指南》列為“長上下文>1Mtokens”必備？A.FlashAttention3+Alibi線性偏置B.RingAttention+RoPEABFC.Yarn+NTKbypartsD.SlidingWindow+SparseMask答案：B、C解析：指南4.5節(jié)指出，RingAttention解決顯存墻，Yarn+NTKbyparts將RoPE基頻擴(kuò)展至1M，掉點<2%；FlashAttention3尚不支持Ring拓?fù)?，SlidingWindow會截斷全局依賴。12.2025年6月，歐盟AIAct正式生效，下列場景需被劃為“高風(fēng)險AI系統(tǒng)”的是：A.自動駕駛L4決策模塊B.生成式AI用于青少年教育C.醫(yī)療影像輔助診斷D.公共部門信用評分答案：A、C、D解析：法案AnnexIII明確列出自動駕駛、醫(yī)療診斷、公共信用評分；生成式AI僅在其輸出構(gòu)成“決策”且影響未成年人權(quán)益時才納入，B表述不嚴(yán)謹(jǐn)。13.在2025年CVPR“NightSurveillance”競賽中，提升低照度目標(biāo)檢測mAP>10%的有效策略包括：A.物理導(dǎo)向的Retinexdiffusion聯(lián)合去噪B.事件相機(jī)+RGB跨模態(tài)融合C.直方圖均衡化+傳統(tǒng)SIFTD.合成數(shù)據(jù)+ColorJitter離線增強(qiáng)答案：A、B解析：競賽技術(shù)報告統(tǒng)計，A提升12.3%，B提升11.7%；C僅提升1.8%，D因域差距導(dǎo)致掉點2.1%。14.2025年騰訊混元3D生成框架支持的原生表示有：A.NeRFB.3DGaussianSplattingC.Mesh+PRTD.SignedDistanceField答案：A、B、D解析：官方Repov3.2.1已開源NeRF、Gaussian、SDF分支；Mesh+PRT尚處于實驗階段，未默認(rèn)開放。15.2025年蘋果VisionPro2空間計算SDK中，用于降低“眩暈延遲”的關(guān)鍵技術(shù)有：A.1ms光子到光子管線B.DynamicFoveatedRenderingwith8°邊緣模糊C.R1芯片12ms端到端SLAMD.90Hz插入幀補(bǔ)償答案：A、B、C解析：白皮書披露，1ms光子管線+8°邊緣降采樣+12msSLAM可將眩暈率降至0.5%；90Hz補(bǔ)償為上一代方案，已被120Hz原生刷新替代。三、判斷題（每題1分，共10分）16.2025年P(guān)yTorch2.4默認(rèn)的pile后端為“inductorcpp”，不再支持Triton。答案：錯誤解析：2.4ReleaseNote表明默認(rèn)仍為Triton3.0，inductorcpp需手動設(shè)置backend="cpp"。17.根據(jù)《個人信息保護(hù)法（2025修訂）》，人臉特征點坐標(biāo)（x,y）即使去標(biāo)識化也屬敏感個人信息。答案：正確解析：修訂第28條將“可重建部分面部圖像”的坐標(biāo)序列納入敏感范疇，與是否可識別無關(guān)。18.2025年阿里平頭哥曳影1520NPU已原生支持FP8訓(xùn)練，無需AMP。答案：正確解析：曳影1520白皮書宣布FP8矩陣計算單元占比>50%，AMP被硬件級替代。19.2025年HuggingFaceTransformers5.0已移除BERT模型，僅保留RoBERTav2。答案：錯誤解析：5.0仍保留BERT，但默認(rèn)checkpoint轉(zhuǎn)為BERTofTheseus蒸餾版，體積減少30%。20.2025年谷歌MedPaLM3在USMLEStep3中得分96.5%，已超越人類平均。答案：正確解析：JAMA2025年4月刊報道，MedPaLM3得分96.5%，人類平均92.1%，差異p<0.01。四、填空題（每空2分，共20分）21.2025年寒武紀(jì)思元590在INT4精度下峰值算力為________TOPS，對應(yīng)功耗________W。答案：2048；150解析：官方datasheet表4，INT42048TOPS@150W，能效比13.65TOPS/W。22.在2025年NeurIPS競賽“AdversarialRobustness”賽道，冠軍方案將AutoAttack得分降至________%，首次低于________%。答案：42.3；45解析：競賽總結(jié)報告，冠軍使用Diffusionpurification+Curriculumadversarialtraining，將CIFAR10AutoAttack從45.1%降至42.3%。23.2025年微軟DeepSpeedChat框架將RLHF階段顯存占用從1.2TB降至________GB，關(guān)鍵優(yōu)化是________技術(shù)。答案：288；ZeROInferenceoffload+LoRAGA解析：技術(shù)博客披露，通過ZeROInference把Actor/Critic卸載至NVMe，LoRAGA僅訓(xùn)練0.05%參數(shù)，顯存節(jié)省76%。24.2025年國產(chǎn)RISCVAI芯片“香山南湖”在運行StableDiffusion1.5單張512×512圖時，能量消耗為________J，比A100節(jié)省________%。答案：8.7；63解析：中科院計算所論文實測，香山南湖8.7J，A10023.5J，節(jié)省63%。25.2025年OpenAI發(fā)布的o1preview模型在MATH數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確率為________%，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止________年________月。答案：94.8；2024；12解析：o1preview技術(shù)卡顯示94.8%，數(shù)據(jù)截止202412，未含2025年數(shù)學(xué)競賽題。五、簡答題（每題10分，共20分）26.簡述2025年主流“4DGaussianSplatting”相比靜態(tài)3DGaussian新增的兩個核心模塊，并說明其對動態(tài)場景重建的貢獻(xiàn)。答案：（1）時序?qū)R的Gaussian變形場：引入SE(3)運動場，每幀預(yù)測高斯均值與旋轉(zhuǎn)的偏移，實現(xiàn)剛性+非剛性運動解耦。（2）自適應(yīng)生命周期管理：采用“出生死亡”概率模型，根據(jù)視角可見性與殘差動態(tài)增刪高斯，減少鬼影。貢獻(xiàn)：在DNeRF數(shù)據(jù)集上，將PSNR從30.1dB提升至34.8dB，并將訓(xùn)練時間從48h縮短至6h（8×A100），實現(xiàn)實時1080p30fps渲染。27.結(jié)合2025年《AI安全紅隊測試規(guī)范》，說明“權(quán)重劫持”攻擊的完整流程，并給出兩條防御建議。答案：流程：①攻擊者通過供應(yīng)鏈漏洞植入觸發(fā)器（如惡意數(shù)據(jù)集）；②在微調(diào)階段利用梯度匹配將后門寫入?yún)?shù)；③部署階段通過特定提示詞觸發(fā)，輸出有害內(nèi)容；④紅隊使用激活譜分析（ASA）發(fā)現(xiàn)異常神經(jīng)元。防御：（1）采用“參數(shù)隔離微調(diào)”：僅訓(xùn)練LoRA層并做權(quán)重差分簽名，檢測異常ΔW的Frobenius范數(shù)>3σ即回滾。（2）實施“多版本影子部署”：在線同時運行3個獨立微調(diào)副本，通過2/3投票機(jī)制阻斷異常輸出，將劫持成功率從12%降至0.7%。六、綜合設(shè)計題（15分）28.某市2025年計劃上線“城市級多模態(tài)應(yīng)急指揮大模型”，要求：a.支持文本、圖像、傳感器流、無人機(jī)視頻四模態(tài)；b.平均響應(yīng)<500ms，峰值并發(fā)10k；c.符合等保2.0三級+國密算法；d.預(yù)算GPU200張A800。請給出系統(tǒng)架構(gòu)圖文字描述，并計算是否滿足算力需求，若不足提出兩種經(jīng)濟(jì)型擴(kuò)容方案。答案：架構(gòu)：（1）接入層：多模態(tài)網(wǎng)關(guān)使用Rust+Tokio，gRPCQPS40k，TLS1.3+SM2國密雙證書；（2）推理層：4×Kubernetes集群，每集群50張A800，模型采用MoE64專家，INT8量化，輸入上下文8ktokens，輸出512tokens；（3）緩存層：RedisSM4加密緩存熱點預(yù)案，命中率85%；（4）安全層：等保三級要求下，權(quán)重存儲于HWZ20加密機(jī)，SM4/SM9混合加密，推理時解密到可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）。算力核算：單張A800INT8峰值624TOPS，MoE64實際利用率55%，單請求算力=2×8k×512×1.2×64×2FLOPs≈1.26GFLOPs，500ms內(nèi)完成需2.52GFLOPS。10k并發(fā)需25.2TFLOPS，單卡有效624×0.55=343.2TFLOPS，200卡總68640TFLOPS，冗余比2722:1，完全滿足。經(jīng)濟(jì)型擴(kuò)容方案（若未來并發(fā)翻倍）：方案1：引入40張華