2025年人工智能筆試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于防止未來(lái)信息泄露的核心機(jī)制是A.殘差連接B.LayerNormalizationC.自注意力掩碼D.位置編碼答案：C解析：自注意力掩碼（LookaheadMask）在解碼器中對(duì)當(dāng)前位置之后的token置?∞，softmax后概率為0，從而避免訓(xùn)練階段看到未來(lái)信息。2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，客戶端上傳的梯度被高斯擾動(dòng)后再聚合，主要防御的攻擊類(lèi)型是A.模型逆向攻擊B.成員推理攻擊C.后門(mén)投毒攻擊D.差分推理攻擊答案：B解析：成員推理攻擊通過(guò)觀察梯度幅值或方向推斷某樣本是否參與訓(xùn)練；添加calibrated噪聲可模糊梯度與個(gè)體樣本的映射關(guān)系。3.下列關(guān)于StableDiffusion描述正確的是A.擴(kuò)散過(guò)程在像素空間完成B.VAE編碼器將圖像映射到離散tokenC.UNet的輸入包含文本條件向量D.采樣階段采用DDIM必須重訓(xùn)練模型答案：C解析：StableDiffusion在潛空間擴(kuò)散，VAE輸出連續(xù)latent；UNet通過(guò)交叉注意力層注入文本embedding；DDIM是無(wú)需重訓(xùn)練的確定性采樣器。4.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，使用DoubleDQN的主要目的是A.降低梯度方差B.緩解Q值過(guò)估計(jì)C.提高樣本效率D.支持連續(xù)動(dòng)作答案：B解析：DoubleDQN用在線網(wǎng)絡(luò)選動(dòng)作、目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)值，打破最大化操作帶來(lái)的系統(tǒng)性正向偏差。5.當(dāng)BERTbase參數(shù)量從110M壓縮至55M且MLM精度下降0.3%，最合適的壓縮范式是A.知識(shí)蒸餾B.剪枝30%注意力頭C.將FP32權(quán)重量化至INT8D.采用ALiBi替代位置編碼答案：B解析：剪枝可直接減少參數(shù)量50%，且注意力頭冗余高；蒸餾不直接減參；INT8量化不改變參數(shù)量；ALiBi與參數(shù)量無(wú)關(guān)。6.在VisionTransformer中，若patchsize從16×16改為8×8，計(jì)算量（FLOPs）約A.不變B.增加2倍C.增加4倍D.減少2倍答案：C解析：patch數(shù)變?yōu)?倍，自注意力復(fù)雜度O(N2d)隨序列長(zhǎng)度平方增長(zhǎng)，故FLOPs約增4倍。7.下列Python代碼輸出是```pythonimporttorchx=torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)y=x.pow(2).sum()y.backward()print(x.grad.eq(2x).all().item())```A.TrueB.FalseC.運(yùn)行時(shí)錯(cuò)誤D.不確定答案：A解析：y=Σx2，梯度為2x，故x.grad與2x逐元素相等，返回True。8.在AlphaFold2中，Evoformer模塊利用MSA與pairrepresentation交替更新的設(shè)計(jì)動(dòng)機(jī)是A.減少顯存占用B.增強(qiáng)幾何一致性C.加速收斂D.支持多鏈復(fù)合體答案：B解析：MSA提供共進(jìn)化信息，pair表示捕獲殘基間幾何關(guān)系；交替更新使兩者相互精煉，提升結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。9.若學(xué)習(xí)率調(diào)度器采用cosineannealingwithwarmrestarts，重啟后瞬時(shí)學(xué)習(xí)率A.突降至最大值B.保持重啟前數(shù)值C.線性增至最大值D.突降至0再上升答案：A解析：重啟機(jī)制將學(xué)習(xí)率重新拉回到初始最大值，形成周期性探索。10.在DiffusionModel訓(xùn)練階段，對(duì)t~Uniform({1,...,T})采樣而非順序遍歷，主要為了A.減少T次前向傳播B.降低方差C.實(shí)現(xiàn)最大似然D.避免模式崩塌答案：B解析：隨機(jī)t使損失函數(shù)成為全域期望的無(wú)偏估計(jì)，降低蒙特卡洛方差，提升穩(wěn)定性。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.下列技術(shù)可直接用于提升LLM推理吞吐量的有A.ContinuousbatchingB.KVcache量化至INT4C.SpeculativedecodingD.增加beamsize答案：A、B、C解析：Continuousbatching動(dòng)態(tài)拼接請(qǐng)求；KVcache量化降低顯存帶寬；Speculativedecoding用小模型提前生成，驗(yàn)證階段并行化；增大beamsize反而降低吞吐。12.關(guān)于NeRF及其后續(xù)工作，正確的有A.原始NeRF需每張圖像位姿已知B.MipNeRF解決抗鋸齒通過(guò)圓錐采樣C.InstantNGP采用多分辨率哈希編碼D.NeRF無(wú)法渲染鏡面反射答案：A、B、C解析：鏡面反射可通過(guò)引入視角相關(guān)MLP建模；A、B、C均符合事實(shí)。13.在AI倫理審查中，屬于“可解釋性”指標(biāo)的有A.SHAP值覆蓋度B.對(duì)抗樣本遷移率C.注意力可視化一致性D.決策路徑長(zhǎng)度答案：A、C、D解析：B衡量魯棒性，與解釋性無(wú)關(guān)；A、C、D均直接關(guān)聯(lián)人類(lèi)可理解程度。14.以下操作會(huì)改變ResNet50主干網(wǎng)絡(luò)感受野大小的有A.將stride=2的3×3卷積改為stride=1B.在block末尾加入1×1卷積C.移除maxpooling下采樣D.使用dilatedconvolution答案：A、C、D解析：B僅改變通道數(shù)，不改變空間采樣率；A、C、D均影響特征圖相對(duì)輸入的步長(zhǎng)，從而改變感受野。15.關(guān)于GPT系列模型參數(shù)量與層數(shù)關(guān)系，正確的有A.GPT3175B采用96層B.參數(shù)主要由注意力FFN貢獻(xiàn)C.嵌入層參數(shù)量與詞匯表大小成正比D.增加層數(shù)對(duì)顯存占用呈線性增長(zhǎng)答案：A、B、C解析：層數(shù)增加使激活顯存線性增長(zhǎng)，但參數(shù)量也線性增長(zhǎng)，總顯存非線性；A、B、C正確。三、填空題（每空2分，共20分）16.在PyTorch中，若模型已加載cuda，執(zhí)行`model.half()`后，同一層權(quán)重張量元素占用的字節(jié)數(shù)為_(kāi)_______字節(jié)。答案：2解析：half即float16，占2字節(jié)。17.當(dāng)使用GroupNorm替代BatchNorm時(shí)，對(duì)于batchsize=1的輸入，GroupNorm的統(tǒng)計(jì)量基于________計(jì)算。答案：通道分組內(nèi)空間維度解析：GroupNorm按分組在H×W維度求均值方差，與batch維無(wú)關(guān)。18.在LoRA微調(diào)中，若原矩陣W∈?^(d×k)，秩r=8，則新增可訓(xùn)練參數(shù)量為_(kāi)_______。答案：8(d+k)解析：LoRA引入B∈?^(d×r)、A∈?^(r×k)，總參數(shù)量dr+rk=r(d+k)。19.若VisionTransformer輸入圖像224×224，patchsize14×14，則序列長(zhǎng)度N=________。答案：256解析：(224/14)2=162=256。20.在DDPM中，若線性噪聲scheduleβ_t從0.0001到0.02共1000步，則β_500=________（保留5位小數(shù)）。答案：0.01005解析：線性插值β_t=0.0001+(0.02?0.0001)×t/999，t=500時(shí)得0.01005。21.當(dāng)使用DeepSpeedZeRO3時(shí)，優(yōu)化器狀態(tài)、梯度、模型參數(shù)均被________，從而實(shí)現(xiàn)顯存均衡。答案：分片（shard）解析：ZeRO3將三者按層分片到不同GPU，通信時(shí)按需gather。22.在PromptTuning中，若softprompt長(zhǎng)度p=20，嵌入維度768，則新增參數(shù)量________。答案：15360解析：20×768=15360。23.若學(xué)習(xí)率線性warmup1000步后達(dá)到峰值1e3，則第500步學(xué)習(xí)率為_(kāi)_______。答案：5e4解析：線性增長(zhǎng)，500/1000×1e?3=5e?4。24.在Mojo語(yǔ)言中，通過(guò)________關(guān)鍵字實(shí)現(xiàn)Python無(wú)縫互操作。答案：Python解析：Mojo使用`fromPythonimport`機(jī)制調(diào)用CPython對(duì)象。25.當(dāng)使用FlashAttention時(shí)，內(nèi)存復(fù)雜度從O(N2)降至________。答案：O(N)解析：通過(guò)分塊tiling將注意力矩陣從顯存移至SRAM，實(shí)現(xiàn)線性復(fù)雜度。四、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）26.在ReLU激活下，初始化權(quán)重若采用Xavier，則前向方差守恒。答案：×解析：Xavier假設(shè)對(duì)稱(chēng)線性激活，ReLU負(fù)半軸置零導(dǎo)致均值偏移，需He初始化。27.使用混合精度訓(xùn)練時(shí)，損失縮放（lossscaling）是為了防止梯度下溢。答案：√解析：float16動(dòng)態(tài)范圍小，乘以scale后反向梯度避免下溢，更新前unscale。28.在自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，BYOL無(wú)需負(fù)樣本對(duì)。答案：√解析：BYOL通過(guò)predictor與stopgradient機(jī)制避免崩潰，無(wú)需負(fù)樣本。29.對(duì)于多分類(lèi)問(wèn)題，focalloss中的γ=0退化為交叉熵。答案：√解析：γ=0時(shí)權(quán)重(1?p)^γ=1，即標(biāo)準(zhǔn)交叉熵。30.在LLM推理中，beamsearch的內(nèi)存占用與beamsize呈線性關(guān)系。答案：×解析：需維護(hù)beamsize個(gè)序列及其KVcache，顯存增長(zhǎng)高于線性。31.使用RandAugment時(shí)，若N=2，M=9，則每張圖像隨機(jī)應(yīng)用兩種強(qiáng)度為9的變換。答案：√解析：RandAugment定義即N次變換，強(qiáng)度M∈[0,10]。32.在NeRF中，位置編碼（positionalencoding）可通過(guò)傅里葉級(jí)數(shù)提升MLP對(duì)高頻細(xì)節(jié)的擬合。答案：√解析：高頻函數(shù)需高頻基，位置編碼映射到高維正余弦空間。33.在PyTorch2.0中，`pile`默認(rèn)后端為T(mén)orchScript。答案：×解析：默認(rèn)使用TritonbackedInductor，而非TorchScript。34.對(duì)于二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，XORNet使用異或代替乘法，從而將乘法操作轉(zhuǎn)為按位異或。答案：√解析：XORNet核心即利用異或等價(jià)同符號(hào)乘法。35.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，無(wú)需訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型。答案：√解析：DPO直接利用偏好數(shù)據(jù)優(yōu)化策略，隱式集成獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共24分）36.描述FlashAttention的塊級(jí)softmax計(jì)算流程，并說(shuō)明為何能避免顯存瓶頸。答案：1.將輸入Q,K,V按行分塊裝入SRAM；2.對(duì)每塊計(jì)算局部注意力得分S=QK^T；3.在塊內(nèi)同步計(jì)算局部最大值m、指數(shù)和d；4.使用在線softmax更新公式，將舊統(tǒng)計(jì)量與新塊合并，保持?jǐn)?shù)值穩(wěn)定；5.輸出塊級(jí)O后寫(xiě)回HBM。解析：傳統(tǒng)注意力需實(shí)例化N×N矩陣，F(xiàn)lashAttention通過(guò)分塊+統(tǒng)計(jì)量累積，將顯存占用從O(N2)降至O(N)，同時(shí)利用GPUSRAM高帶寬，實(shí)現(xiàn)計(jì)算強(qiáng)度最大化，避免HBM瓶頸。37.對(duì)比PrefixTuning與Ptuningv2在結(jié)構(gòu)、性能、適用模型上的差異。答案：結(jié)構(gòu)：PrefixTuning在Transformer各層keyvalue前插入可訓(xùn)練向量，保持模型主體凍結(jié)；Ptuningv2僅在輸入層加入可訓(xùn)練token，但通過(guò)雙向LSTM或MLP生成連續(xù)提示，并引入深度提示（多層）。性能：Ptuningv2在參數(shù)量<0.1%時(shí)，小模型（<1B）效果優(yōu)于Prefix；Prefix在超大模型（>10B）上更穩(wěn)定。適用模型：Prefix需修改內(nèi)部層輸入，適配EncoderDecoder；Ptuningv2純輸入級(jí)，適配任意架構(gòu)，包括純Decoder。解析：差異根源于提示深度與生成方式，Ptuningv2通過(guò)多層提示補(bǔ)償淺層插入的表征能力，降低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。38.解釋NeRF中“粗+細(xì)”兩階段采樣策略，并給出粗網(wǎng)絡(luò)權(quán)重對(duì)細(xì)網(wǎng)絡(luò)的影響公式。答案：粗網(wǎng)絡(luò)在每條射線上均勻采樣64點(diǎn)，輸出體密度σ與顏色c，計(jì)算權(quán)重w_i=α_i∏(1?α_j)，其中α_i=1?exp(?σ_iδ_i)。對(duì)w_i做歸一化得到概率分布，細(xì)網(wǎng)絡(luò)在該分布上逆變換采樣另外128點(diǎn)，重新合并后預(yù)測(cè)最終顏色。公式：細(xì)網(wǎng)絡(luò)采樣點(diǎn)位置x_fine=InvCDF(u;w_normalized)，u~Uniform(0,1)。解析：粗網(wǎng)絡(luò)提供重要性采樣先驗(yàn)，使細(xì)網(wǎng)絡(luò)聚焦高貢獻(xiàn)區(qū)域，提升高頻細(xì)節(jié)并降低采樣數(shù)。六、編程題（共31分）39.（11分）實(shí)現(xiàn)帶旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）的簡(jiǎn)化多頭注意力，要求：輸入：Q,K,V∈?^(b,h,n,d)，其中d=64，h=8；輸出：attention輸出及注意力矩陣；約束：使用PyTorch，不得調(diào)用`nn.MultiheadAttention`，需顯式實(shí)現(xiàn)RoPE。答案：```pythonimporttorch,mathdefrotate_half(x):x1,x2=x.chunk(2,dim=1)returntorch.cat((x2,x1),dim=1)defapply_rope(q,k,seq_len):d=q.size(1)inv_freq=1.0/(10000(torch.arange(0,d,2).float()/d))t=torch.arange(seq_len,device=q.device).type_as(inv_freq)freqs=torch.outer(t,inv_freq)(n,d/2)emb=torch.cat((freqs,freqs),dim=1)(n,d)cos,sin=emb.cos(),emb.sin()q_rope=qcos+rotate_half(q)sink_rope=kcos+rotate_half(k)sinreturnq_rope,k_ropedefrope_mha(q,k,v):b,h,n,d=q.shapeq,k=apply_rope(q,k,n)scores=torch.einsum('bhnd,bhmd>bhnm',q,k)/math.sqrt(d)attn=torch.softmax(scores,dim=1)out=torch.einsum('bhnm,bhmd>bhnd',attn,v)returnout,attn```解析：RoPE通過(guò)復(fù)數(shù)指數(shù)形式注入相對(duì)位置，rotate_half實(shí)現(xiàn)復(fù)數(shù)乘法等價(jià)；顯式einsum避免框架黑盒，滿足題目要求。40.（20分）實(shí)現(xiàn)基于DeepSpeed的混合精度訓(xùn)練腳本片段，需包含：1.ZeRO2配置；2.模型、優(yōu)化器、數(shù)據(jù)并行初始化；3.訓(xùn)練一步的完整前向、反向、梯度累積、權(quán)重更新；4.保存checkpoint（含optimizerstate）。答案：```pythonimportdeepspeed,torch,osfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetclassDummyDataset(Dataset):def__init__(self,seq_len=512,n=1000,vocab=50257):self.data=torch.randint(0,vocab,(n,seq_len))def__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):x=self.data[idx]return{'input_ids':x,'labels':x}ds_config={"train_batch_size":64,"gradient_accumulation_steps":4,"optimizer":{"type":"AdamW","params":{"lr":3e5}},"scheduler":{"type":"WarmupLR","params":{"warmup_min_lr":0,"warmup_max_lr":3e5,"warmup_num_steps":1000}},"zero_optimization":{"stage":2,"allgather_partitions":True,"allgather_bucket_size":2e8},"fp16":{"enabled":True,"loss_scale":0,"initial_scale_power":16},"gradient_clipping":1.0,"wall_clock_breakdown":False}model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained