2025年全國職業(yè)技能競賽(人工智能訓練師賽項)備賽題庫及答案一、數(shù)據(jù)標注與清洗1.（單選）在目標檢測任務中，若一張1920×1080的圖像被縮放為640×640輸入網(wǎng)絡，原圖中坐標為(960,540)的框中心應映射到新圖中的哪一點？A.(320,320)?B.(213,213)?C.(320,180)?D.(640,360)答案：A解析：等比例縮放系數(shù)為640/1920=1/3，中心點坐標等比例縮放：960×1/3=320，540×1/3=180，但網(wǎng)絡輸入為640×640，故先按寬縮放，高再居中裁剪，最終中心仍為(320,320)。2.（多選）對一段10小時語音做VAD（語音活動檢測）后，發(fā)現(xiàn)大量1～2ms的碎片段，以下哪些操作可在不丟失有效信息的前提下顯著減少碎片？A.設置最短有效時長閾值30ms?B.采用中值濾波平滑判決結果?C.提高幀移降低時間分辨率?D.對能量特征做Zscore歸一化答案：A、B解析：A直接剔除過短段；B可消除毛刺；C降低分辨率反而可能增加碎片；D僅改變尺度，不影響碎片數(shù)量。3.（填空）使用LabelImg標注旋轉框時，若XML中記錄為<robndbox><cx>300</cx><cy>200</cy><w>80</w><h>40</h><angle>1.57</angle></robndbox>，則該框短邊與圖像x軸正向夾角為______度。答案：90解析：angle=1.57rad≈π/2，即長邊與x軸平行，短邊與x軸夾角90°。4.（判斷）在NER任務中，采用BIO與BIES標注方案對同一中文句子進行編碼，得到的標簽序列長度一定相同。（?）答案：錯解析：BIES對英文多字詞需拆更細，長度可能更長。5.（簡答）描述一種在文本清洗階段自動識別并修復“全角數(shù)字”誤用的算法流程，并給出Python核心代碼。答案：步驟：1.正則提取09全角字符；2.構建映射表；3.按位替換；4.上下文校驗（如日期格式）。代碼：```pythonimportredeffix_fullwidth_num(s):full2half={chr(0xff10+i):str(i)foriinrange(10)}returnre.sub(r'[０９]',lambdam:full2half[m.group()],s)```二、模型訓練與調優(yōu)6.（單選）在YOLOv8訓練中，關閉mosaic增強后，map@0.5從0.741降至0.723，若同時關閉mixup，map最可能：A.升至0.745?B.降至0.715?C.升至0.730?D.不變答案：B解析：兩種增強均提供正則化，同時關閉易過擬合，指標繼續(xù)下降。7.（多選）以下哪些trick可緩解Transformer在長文本（>4ktokens）上的OOM？A.gradientcheckpointing?B.使用Linformer?C.把attentiondropout調至0.5?D.采用BF16混合精度答案：A、B、D解析：C僅正則化，不省顯存。8.（填空）使用AdamW時，若lr=1e4，weight_decay=0.01，則對應SGD+momentum中weight_decay約等于______（假設momentum=0.9）。答案：0.01解析：AdamW將decoupledweightdecay直接加在參數(shù)上，與SGD的L2penalty數(shù)值等價。9.（計算）給定batch=32，分類數(shù)1000，標簽平滑ε=0.1，求單樣本交叉熵損失理論最大值。答案：ln(1ε)=ln0.9≈0.10536解析：平滑后目標分布最大熵為ln(1ε)。10.（綜合）閱讀日志：epoch3訓練loss=2.31，驗證loss=2.30，accuracy=0.498；epoch4訓練loss=2.29，驗證loss=2.33，accuracy=0.502。指出潛在問題并給出兩條改進措施。答案：過擬合跡象；措施：1.早停patience=2；2.增加0.2的dropout或數(shù)據(jù)增強強度。三、模型壓縮與部署11.（單選）將FP32BERTbase剪枝后稀疏度90%，再使用NVidiaAmpere結構化稀疏加速，理論上提速約：A.1.3×?B.1.9×?C.2.3×?D.無提速答案：B解析：Ampere支持2:4結構化稀疏，理論提速接近2×，實際約1.9×。12.（多選）以下哪些后端支持ONNXRuntime移動端ARMv8INT8量化推理？A.QNN?B.TensorRT?C.CoreML?D.XNNPACK答案：A、D解析：TensorRT主要x86/ARM服務器GPU；CoreML蘋果生態(tài)。13.（填空）TensorRT在buildEngine階段出現(xiàn)“Myelinerror:9”提示，最可能原因是______。答案：顯存不足解析：Myelin為TRT內存分配子模塊，error9即outofmemory。14.（簡答）闡述KnowledgeDistillation中“溫度補償”公式，并說明當T→∞時softmax分布的極限行為。答案：公式：qi=exp(zi/T)/∑jexp(zj/T)；T→∞時，qi→1/K，分布趨于均勻，教師信息熵最大。15.（實操）給定MobileNetV3模型，輸入1×3×224×224，使用TorchScripttrace導出時提示“cannottracedatadependentcontrolflow”，請寫出最小改動代碼使其可trace。答案：將SE模塊中hardsigmoid改用torch.nn.Hardsigmoid()，避免ifelseontensorvalue；或使用torch.jit.script代替trace。四、計算機視覺應用16.（單選）在工業(yè)缺陷檢測中，采用SegFormerb3，輸入圖像1536×1536，crop成512×512滑窗，步長256，則單圖推理次數(shù)為：A.25?B.36?C.49?D.64答案：C解析：橫向(1536512)/256+1=5，縱向同理，5×5=25，但邊緣溢出需補邊，實際7×7=49。17.（多選）下列哪些數(shù)據(jù)增強策略對“金屬表面劃痕”有效且不會引入偽缺陷？A.隨機透視變換?B.隨機亮度±15%?C.隨機高斯噪聲σ=5?D.隨機旋轉90°答案：B、C解析：透視與旋轉易在邊緣產(chǎn)生折痕偽影。18.（填空）使用YOLOv5進行小目標檢測，若原圖目標占10×10像素，下采樣率32，則該目標在P3層特征圖上占______網(wǎng)格。答案：1解析：10/32≈0.31<1，仍落在單網(wǎng)格。19.（綜合）設計一個“密封圈Oring缺失”視覺檢測方案，要求漏檢率<0.1%，誤檢率<2%，硬件：JetsonOrinNano，相機2k/30fps。給出模型選型、訓練數(shù)據(jù)規(guī)模、關鍵指標與部署優(yōu)化。答案：選型：YOLOv8nano，輸入640×640；數(shù)據(jù)：采集20萬圖，含缺失、臟污、光照變化；增強：HSV、隨機陰影、模糊；指標：map@0.5=0.983，漏檢0.08%，誤檢1.7%；部署：TensorRTINT8，batch=4，F(xiàn)P16fallback，30fps穩(wěn)定，功耗11W。20.（簡答）說明為何在工業(yè)AOI中常將“傳統(tǒng)圖像處理”與“深度學習”做級聯(lián)，而非端到端單一網(wǎng)絡。答案：傳統(tǒng)算法可高速粗過濾99%負樣本，減少GPU負載；深度學習專注剩余1%難例，提升精度并降低延遲，整體PPA（性能功耗面積）最優(yōu)。五、自然語言處理應用21.（單選）中文文本匹配任務，基線BERTbase在LCQMC測試集acc=0.789，改用RoFormerv2large，acc=0.812，若再引入SimCSE無監(jiān)督對比預訓練，acc最可能：A.0.805?B.0.819?C.0.830?D.0.789答案：C解析：SimCSE可提升2%左右。22.（多選）以下哪些方法可直接用于“零樣本”中文情感分類？A.GPT3prompt?B.TextCNN微調?C.ESIM+SNLI遷移?D.SentenceBERT+聚類答案：A、C解析：B需訓練；D需標注聚類中心。23.（填空）使用huggingfacetransformers生成文本時，設置do_sample=True,top_p=0.9,temperature=0.7，則概率累積閾值實際為______。答案：0.9解析：top_p即nucleus采樣閾值。24.（計算）給定句子“我愛人工智能”，使用jieba分詞后，若BERTtokenizer在“人”后插入[UNK]，最可能原因是______，計算“人工智能”片段最長匹配子詞數(shù)（BERTvocab含“人工智能”）。答案：字符“人”被拆成單字，不在詞匯表；子詞數(shù)=1。25.（綜合）某電商評論抽取任務需識別“商品屬性觀點”三元組，如“手機電池耐用”。設計一個端到端標注方案、模型結構及損失函數(shù)。答案：標注：采用BIO+角色標簽，BPRO,IPRO,BATTR,IATTR,BOPIN,IOPIN，外加關系R。模型：GlobalPointer+RoFormer，輸出三維矩陣[batch,head,seq,seq]。損失：多標簽交叉熵+負采樣，權重1:3。六、語音與多模態(tài)26.（單選）在AISHELL1上訓練ConformerCTC，lr=1e4，若改用Noamwarmup=4000，step=8k時lr約為：A.1.2e4?B.2.5e4?C.3.7e4?D.5.0e4答案：C解析：Noam公式lr=d_model^0.5·min(step^0.5,step·warmup^1.5)，d_model=512，計算得≈3.7e4。27.（多選）以下哪些技術可降低ASR模型在Edge設備上的RTF（RealTimeFactor）？A.動態(tài)幀率解碼?B.流式Emformer?C.整句Transformer+CUDAkernel融合?D.量化感知訓練答案：A、B、D解析：C需大顯存，邊緣受限。28.（填空）Wav2Vec2.0預訓練目標函數(shù)中，mask跨度為10，mask概率0.065，則平均每秒語音（16kHz）被mask的采樣點約______個。答案：10400解析：0.065×10×16000=10400。29.（簡答）說明CLIP模型在圖文檢索中“溫度參數(shù)τ”對訓練穩(wěn)定性的影響，并給出梯度爆炸時的修正策略。答案：τ控制softmax銳度，τ過小梯度爆炸；修正：1.τ下限裁剪0.01；2.采用logitscalinglearnableparameter；3.梯度裁剪max_norm=1.0。30.（實操）使用Whisperbase模型做中文微調，數(shù)據(jù)為200小時自有數(shù)據(jù)，原詞錯率WERR=18.3%，微調后WERR=9.1%，但部署發(fā)現(xiàn)熱詞“新冠”召回低，請給出不重新訓練模型的兩條熱詞增強方案。答案：1.解碼階段使用logitbias，對“新冠”token加+2.0偏置；2.引入ngramhotwordFST，在beamsearch中提高路徑分數(shù)。七、人工智能系統(tǒng)運維與倫理31.（單選）某城市人臉識別系統(tǒng)誤識率設定為0.1%，城市人口1000萬，則每日約產(chǎn)生______次誤報警。A.1000?B.5000?C.10000?D.50000答案：C解析：0.1%×10^7=10000。32.（多選）以下哪些做法符合《生成式AI管理辦法》要求？A.對生成內容加水印標識?B.用戶實名注冊?C.訓練數(shù)據(jù)含5%違法信息?D.提供投訴舉報渠道答案：A、B、D解析：C違法比例需<1%。33.（填空）在K8s集群中，GPU節(jié)點使用nvidiadeviceplugin，若出現(xiàn)“FailedtoallocateNVMLGPU”日志，優(yōu)先檢查______。答案：驅動版本與插件版本不匹配。34.（簡答）描述一次“數(shù)據(jù)漂移”在線監(jiān)測的完整Pipelin