2025年全國(guó)大學(xué)生人工智能知識(shí)競(jìng)賽題庫(kù)與答案一、單選題（每題2分，共40分）1.在深度學(xué)習(xí)中，當(dāng)使用ReLU激活函數(shù)時(shí)，以下哪種現(xiàn)象最不可能出現(xiàn)？A.梯度消失B.神經(jīng)元死亡C.梯度爆炸D.稀疏激活答案：A解析：ReLU在正區(qū)間梯度恒為1，基本不存在梯度消失問題；負(fù)區(qū)間梯度為0，會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)元死亡；權(quán)重初始化過大仍可能梯度爆炸；ReLU天然產(chǎn)生稀疏激活。2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中，服務(wù)器端常用的安全聚合算法是：A.Paillier同態(tài)加密B.SecureBoostC.FedAvgD.SMPC秘密共享答案：D解析：SecureBoost是縱向聯(lián)邦樹模型算法；FedAvg是模型平均而非安全聚合；Paillier開銷大，多用于小規(guī)模參數(shù)；SMPC秘密共享可在毫秒級(jí)完成百萬(wàn)維向量聚合，工業(yè)界主流。3.若將VisionTransformer的PatchSize從16×16改為32×32，ImageNet1kTop1準(zhǔn)確率通常會(huì)：A.上升1.5%B.下降2%C.保持不變D.上升0.3%答案：B解析：Patch增大導(dǎo)致序列長(zhǎng)度縮短，自注意力建模細(xì)粒度下降，實(shí)驗(yàn)表明下降約2%。4.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance(CFG)的核心作用是：A.降低推理延遲B.提升生成多樣性C.用無(wú)條件預(yù)測(cè)修正條件預(yù)測(cè)D.減少UNet參數(shù)量答案：C解析：CFG通過聯(lián)合訓(xùn)練條件與無(wú)條件模型，推理時(shí)以無(wú)條件預(yù)測(cè)為基準(zhǔn)放大條件信號(hào)，顯著提升圖文對(duì)齊度。5.下列關(guān)于LoRA低秩適配的說法正確的是：A.需修改原始模型權(quán)重B.秩通常取1024C.推理階段可合并矩陣從而零額外延遲D.僅適用于TransformerMHA答案：C解析：LoRA在推理時(shí)將BA加到原矩陣，合并后計(jì)算圖與原始模型一致；秩通?！?4；MLP、CNN均可適配；原始權(quán)重凍結(jié)。6.在AlphaFold2中，Evoformer模塊處理MSA表示與配對(duì)表示時(shí)，第一次更新的是：A.MSA行注意力B.MSA列注意力C.三角形乘法更新D.三角形注意力答案：B解析：Evoformer先對(duì)MSA做列注意力（序列間），再做行注意力（殘基間），隨后三角形更新。7.當(dāng)使用8bitAdam優(yōu)化器時(shí)，其壓縮對(duì)象是：A.權(quán)重B.激活C.一階與二階動(dòng)量D.梯度答案：C解析：8bitAdam僅量化32bit動(dòng)量到8bit，權(quán)重仍保持16/32bit，確保更新精度。8.在DiffusionModel訓(xùn)練中，若將T從1000步線性減到100步，需同步：A.增大beta_endB.減小beta_startC.采用cosinescheduleD.降低學(xué)習(xí)率答案：C解析：步數(shù)減少后線性schedule信噪比下降過快，cosineschedule可保持中間過程信噪比平滑，訓(xùn)練更穩(wěn)。9.在推薦系統(tǒng)多任務(wù)學(xué)習(xí)中，MMoE與PLE的關(guān)鍵差異在于：A.是否共享底層B.是否引入專家選擇門控C.是否顯式區(qū)分共享與任務(wù)特定專家D.是否使用Transformer答案：C解析：PLE在MMoE基礎(chǔ)上將專家拆分為共享與私有，緩解“蹺蹺板”現(xiàn)象。10.當(dāng)在NVIDIAA100上使用FP16訓(xùn)練時(shí)出現(xiàn)lossspike，最優(yōu)先排查：A.梯度累積步數(shù)B.權(quán)重衰減系數(shù)C.動(dòng)態(tài)損失縮放系數(shù)D.Dropout率答案：C解析：FP16下梯度下溢觸發(fā)lossspike，動(dòng)態(tài)損失縮放未及時(shí)上調(diào)會(huì)導(dǎo)致更新無(wú)效。11.在GPT3175B模型上做推理，若batch=1、seqlen=2048，使用KVcache后顯存占用主要部分為：A.模型權(quán)重B.KVcacheC.激活D.臨時(shí)緩沖區(qū)答案：B解析：175B權(quán)重約350GB，但單序列KVcache達(dá)2048×96×12288×2×2≈9GB，遠(yuǎn)超單序列激活。12.下列關(guān)于對(duì)比學(xué)習(xí)InfoNCE損失溫度系數(shù)τ的說法正確的是：A.τ→0時(shí)退化為交叉熵B.τ越大負(fù)樣本梯度越小C.τ與批次大小無(wú)關(guān)D.τ最優(yōu)值固定為0.07答案：B解析：τ放大分布更均勻，負(fù)樣本梯度權(quán)重減小；τ→0退化為hardmax；最優(yōu)τ隨batch變化。13.在目標(biāo)檢測(cè)YOLOv8中，回歸分支使用的損失函數(shù)是：A.SmoothL1B.IoUC.DFL+CIOUD.GIoU答案：C解析：YOLOv8采用DistributionFocalLoss(DFL)預(yù)測(cè)邊框分布，再加CIOU。14.若將BERTbase的隱藏層維度從768降到512，參數(shù)量減少比例最接近：A.25%B.35%C.45%D.55%答案：C解析：參數(shù)量主要在開投影(4d×d)與注意力(d×d)，(512/768)^2≈0.44。15.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DQN中，使用DoubleDQN主要解決：A.環(huán)境非平穩(wěn)B.過高估計(jì)C.探索不足D.樣本相關(guān)答案：B解析：DoubleDQN用當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)選動(dòng)作，目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)估值，緩解max操作帶來的正偏。16.當(dāng)在自動(dòng)駕駛感知任務(wù)中使用BEVFormer時(shí)，其視圖轉(zhuǎn)換依賴：A.顯式深度估計(jì)B.隱式交叉注意力查詢3D位置編碼C.逆透視變換矩陣D.激光雷達(dá)點(diǎn)云答案：B解析：BEVFormer通過可學(xué)習(xí)3D位置編碼與圖像特征做交叉注意力，無(wú)需顯式深度。17.在語(yǔ)音合成VITS中，對(duì)齊估計(jì)模塊使用的是：A.CTCB.MonotonicAlignmentSearch(MAS)C.DynamicTimeWarpingD.Attentionbasedaligner答案：B解析：VITS采用MAS在潛變量上尋找單調(diào)對(duì)齊，端到端聯(lián)合訓(xùn)練。18.若將ResNet50的3×3卷積全部替換為深度可分離卷積，F(xiàn)LOPs下降比例約為：A.1/2B.1/3C.1/8D.1/16答案：C解析：3×3DW+1×1PW計(jì)算量≈1/C+1/(K2)≈1/9+1/1，整體FLOPs≈1/8。19.在知識(shí)蒸餾中，若學(xué)生模型容量遠(yuǎn)小于教師，最有效的蒸餾特征是：A.最后一層logitsB.中間注意力矩陣C.中間特征圖關(guān)系（RKD）D.參數(shù)直接復(fù)制答案：C解析：RKD遷移樣本間關(guān)系，對(duì)容量差距魯棒；直接復(fù)制不可行；注意力矩陣維度高難對(duì)齊。20.在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，GCN與GraphSAGE核心差異在于：A.是否使用鄰接矩陣B.是否采樣鄰居C.是否共享權(quán)重D.是否非線性激活答案：B解析：GraphSAGE采樣固定鄰居，歸納式學(xué)習(xí)；GCN全鄰居，直推式。二、多選題（每題3分，共30分）21.以下哪些技術(shù)可有效緩解Transformer在長(zhǎng)序列上的O(N2)復(fù)雜度？A.LinformerB.PerformerC.SparseTransformerD.ALiBi位置編碼答案：A、B、C解析：Linformer將Key投影到低維；Performer使用FAVOR+近似；SparseTransformer固定稀疏模式；ALiBi僅修改位置偏置，不改變復(fù)雜度。22.在StableDiffusion訓(xùn)練階段，以下哪些數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略被驗(yàn)證有效？A.隨機(jī)裁剪B.隨機(jī)翻轉(zhuǎn)C.文本dropoutD.顏色抖動(dòng)答案：B、C解析：SD訓(xùn)練使用水平翻轉(zhuǎn)與10%文本dropout增強(qiáng)圖文對(duì)齊；裁剪與顏色抖動(dòng)對(duì)生成質(zhì)量無(wú)益。23.關(guān)于混合精度訓(xùn)練，下列說法正確的是：A.權(quán)重主副本保持FP32B.梯度可壓縮到BF16C.損失縮放對(duì)BF16非必需D.自動(dòng)混合精度需手動(dòng)寫scale上下文答案：A、B、C解析：PyTorchAMP自動(dòng)插入scale，無(wú)需手寫；BF16動(dòng)態(tài)范圍與FP32一致，無(wú)需縮放。24.在推薦系統(tǒng)冷啟動(dòng)場(chǎng)景，可采用的策略有：A.MetalearningB.多模態(tài)特征D.探索利用banditE.知識(shí)圖譜遷移答案：A、B、D、E解析：四項(xiàng)均可緩解冷啟動(dòng)；多模態(tài)提供先驗(yàn)；Metalearning快速適應(yīng)；bandit平衡探索；KG遷移外部知識(shí)。25.以下哪些指標(biāo)可直接用于評(píng)估生成模型多樣性？A.InceptionScoreB.FIDC.LPIPSD.MSSSIM答案：C、D解析：LPIPS與MSSSIM計(jì)算生成樣本間距離，越大越多樣；IS與FID側(cè)重真實(shí)度與整體分布。26.在自動(dòng)駕駛規(guī)劃模塊中，以下哪些算法屬于基于采樣的路徑規(guī)劃？A.RRTB.AC.StateLatticeD.HybridA答案：A、C、D解析：A為圖搜索；RRT、StateLattice、HybridA均含采樣步驟。27.以下哪些方法可用于提升小目標(biāo)檢測(cè)精度？A.復(fù)制粘貼小目標(biāo)增強(qiáng)B.使用P2級(jí)特征層C.增加anchor尺寸D.采用可變卷積答案：A、B、D解析：復(fù)制粘貼增大小目標(biāo)樣本；P2層分辨率高；可變卷積適應(yīng)形變；增大anchor反而降低召回。28.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)拜占庭攻擊場(chǎng)景，以下哪些聚合規(guī)則具備魯棒性？A.KrumB.TrimmedMeanC.FedAvgD.Median答案：A、B、D解析：FedAvg無(wú)防御；Krum選最遠(yuǎn)鄰居；TrimmedMean與Median對(duì)異常值魯棒。29.以下哪些技術(shù)可用于模型推理階段動(dòng)態(tài)顯存壓縮？A.DeepSpeedZeroInferenceB.ActivationCheckpointingC.KVcache分區(qū)換入換出D.權(quán)重8bit量化答案：A、C、D解析：ActivationCheckpointing用于訓(xùn)練；ZeroInference卸載到CPU；KVcache分區(qū)實(shí)現(xiàn)流式；8bit量化壓縮權(quán)重。30.在語(yǔ)音喚醒中，以下哪些做法可降低誤喚醒？A.加入對(duì)抗樣本訓(xùn)練B.使用CTCPrefixBeamSearchC.增加負(fù)樣本采集D.引入說話人驗(yàn)證級(jí)聯(lián)答案：A、C、D解析：對(duì)抗訓(xùn)練提升魯棒；負(fù)樣本平衡；說話人驗(yàn)證二次確認(rèn)；CTC解碼與誤喚醒無(wú)直接關(guān)聯(lián)。三、判斷題（每題1分，共10分）31.在VisionTransformer中，去除位置編碼仍能在ImageNet達(dá)到75%以上準(zhǔn)確率。答案：錯(cuò)解析：無(wú)位置編碼喪失空間歸納偏置，Top1≈68%。32.DPO(DirectPreferenceOptimization)無(wú)需訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型即可對(duì)齊大模型。答案：對(duì)解析：DPO將偏好對(duì)齊轉(zhuǎn)化為單階段策略優(yōu)化，繞過顯式獎(jiǎng)勵(lì)模型。33.在推薦系統(tǒng)實(shí)時(shí)特征中，使用Redis+Protobuf比Kafka+Avro延遲更低。答案：對(duì)解析：Redis基于內(nèi)存KV，端到端<1ms；Kafka需落盤，毫秒級(jí)。34.將Swish激活替換為ReLU后，MobileNetV3在CPU端延遲降低且精度不變。答案：錯(cuò)解析：Swish計(jì)算量雖高，但精度高0.51%，替換后精度下降。35.在DiffusionModel中，DDIM采樣確定論版本可完全復(fù)現(xiàn)原始樣本。答案：對(duì)解析：DDIM確定性采樣噪聲固定，可精確逆推。36.使用GradientAccumulation時(shí)，學(xué)習(xí)率應(yīng)隨累積步數(shù)同比增加。答案：錯(cuò)解析：學(xué)習(xí)率與有效batch大小相關(guān)，但無(wú)需線性增加，需調(diào)優(yōu)。37.在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，過度深層的GCN會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)表示過度平滑。答案：對(duì)解析：多次聚合后節(jié)點(diǎn)趨同，分類能力下降。38.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)PPO中，ClipRatio取0.9仍可穩(wěn)定訓(xùn)練。答案：錯(cuò)解析：ClipRatio通常0.10.2，0.9導(dǎo)致策略震蕩。39.將BatchNorm替換為L(zhǎng)ayerNorm后，CNN模型在小batch下更穩(wěn)定。答案：對(duì)解析：LayerNorm與batch無(wú)關(guān)，避免小batch統(tǒng)計(jì)不準(zhǔn)。40.在語(yǔ)音合成中，使用HiFiGANvocoder比WaveGlow推理速度快20倍以上。答案：對(duì)解析：HiFiGAN非自回歸，單GPU實(shí)時(shí)因子>200，WaveGlow<10。四、填空題（每題3分，共30分）41.在Transformer中，自注意力計(jì)算QK^T的數(shù)值縮放因子為________。答案：√d_k解析：防止點(diǎn)積過大，d_k為head維度。42.若ResNet50在FP32下顯存占用約350MB，則使用BF16權(quán)重后顯存占用約________MB。答案：175解析：BF16減半，350/2=175。43.在YOLOv8中，C2f模塊將輸入特征圖先進(jìn)行________操作再拆分。答案：1×1卷積降維解析：降低通道后拆分為兩部分，一部分做Bottleneck。44.在AlphaFold2中，結(jié)構(gòu)模塊更新原子坐標(biāo)使用的優(yōu)化算法為________。答案：InvariantPointAttention(IPA)+StructureModule更新解析：IPA在SE(3)等變空間預(yù)測(cè)旋轉(zhuǎn)和平移。45.在DiffusionModel中，信噪比SNR(t)=________。答案：α_t^2/β_t解析：SNR=signal/variance=α_t^2/(1α_t^2)=α_t^2/β_t。46.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景，客戶端本地epoch過多可能導(dǎo)致________現(xiàn)象。答案：客戶端漂移(ClientDrift)解析：本地過擬合本地?cái)?shù)據(jù)，全局分布偏移。47.在VisionTransformer中，常用的3D位置編碼方案為________。答案：RoPE(RotaryPositionEmbedding)解析：RoPE通過旋轉(zhuǎn)矩陣注入相對(duì)位置，支持任意長(zhǎng)度外推。48.在自動(dòng)駕駛感知中，BEV視角下網(wǎng)格分辨率通常取________米/像素。答案：0.5解析：nuScenes與BEVDet默認(rèn)0.5m，平衡精度與顯存。49.在語(yǔ)音合成VITS中，隨機(jī)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)器使用的分布為________。答案：NormalizingFlow解析：通過Flow建模時(shí)長(zhǎng)分布，支持可逆采樣。50.在推薦系統(tǒng)多任務(wù)學(xué)習(xí)中，ESSM解決的主要問題是________。答案：樣本選擇偏差(SampleSelectionBias)解析：CTR與CVR任務(wù)訓(xùn)練集分布不一致，ESSM引入CTCVR聯(lián)合建模。五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共50分）51.描述VisionTransformer在輸入端將224×224圖像分塊后，如何與位置編碼相加，并說明為何使用1D位置編碼仍能保持2D空間關(guān)系。答案：圖像被分割為14×14=196個(gè)16×16Patch，經(jīng)線性投影得196×768向量；加入196×768可學(xué)習(xí)1D位置編碼。盡管編碼為1D，但網(wǎng)絡(luò)通過注意力權(quán)重學(xué)習(xí)相對(duì)距離，實(shí)驗(yàn)表明與2D編碼精度差異<0.3%，且參數(shù)量更少。52.解釋StableDiffusion中ClassifierFreeGuidance的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，并說明溫度系數(shù)τ對(duì)生成樣本的影響。答案：設(shè)條件與無(wú)條件噪聲預(yù)測(cè)為ε_(tái)θ(x_t,c)與ε_(tái)θ(x_t,?)，引導(dǎo)后ε=(1+w)ε_(tái)θ(x_t,c)?wε_(tái)θ(x_t,?)，w為引導(dǎo)系數(shù)。溫度系數(shù)τ用于縮放softmaxlogits，τ→0分布趨onehot，樣本更確定但多樣性低；τ→∞分布均勻，多樣性高但可能偏離條件。53.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，給出Krum聚合算法的步驟，并分析其抗拜占庭的理論依據(jù)。答案：Krum在m個(gè)客戶端中選擇1個(gè)，使得其與其他m?f?2個(gè)最近向量的歐氏距離和最小。理論證明當(dāng)拜占庭節(jié)點(diǎn)≤f時(shí)，Krum輸出的向量與真實(shí)均值誤差有上界，基于幾何中位數(shù)思想，異常值遠(yuǎn)離高密度區(qū)域故不被選中。54.說明LoRA低秩適配為何在推理階段可合并為原始權(quán)重，并給出合并公式。答案：LoRA引入ΔW=BA，其中B∈R^(d×r)，A∈R^(r×k)，r?min(d,k)。推理時(shí)W′=W+ΔW，將BA加到原權(quán)重后，計(jì)算圖等價(jià)于單次矩陣乘法，無(wú)額外延遲；合并公式：W_merge=W+α/r·BA，α為縮放超參。55.描述DiffusionModel訓(xùn)練階段如何估計(jì)vparameterization，并對(duì)比其與εprediction在采樣穩(wěn)定性上的差異。答案：vparameterization直接預(yù)測(cè)v=α_tε?σ_tx，損失函數(shù)為‖v_θ?v‖2。其優(yōu)勢(shì)在于SNR高時(shí)主要擬合x，低時(shí)擬合ε，數(shù)值動(dòng)態(tài)范圍小；采樣階段預(yù)測(cè)值方差低，步數(shù)減少時(shí)CLIP誤差更小，實(shí)驗(yàn)表明50步vpred優(yōu)于εpred250步FID。六、綜合題（每題20分，共40分）56.給定一個(gè)8卡A100(80GB)集群，需在24小時(shí)內(nèi)完成GPT3175B預(yù)訓(xùn)練（300Btoken），給出混合精度+ZeRO3+FlashAttention的分布式方案，包括：全局batchsize、梯度累積步數(shù)、顯存占用計(jì)算、通信壓縮策略，并驗(yàn)證是否滿足時(shí)間約束。答案：1.單卡算力：312TFLOPSTF32，312×2≈624TFLOPSFP16；8卡≈5PFLOPS。2.模型參數(shù)量175B，F(xiàn)P16占350GB；ZeRO3分片后每卡350/8≈44GB；激活用FlashAttention，