2025年人工智能知識理論競賽題庫(附答案)一、單選題（每題2分，共30分）1.在Transformer架構中，用于捕捉序列內(nèi)部長距離依賴的核心組件是A.卷積核B.自注意力機制C.池化層D.殘差連接答案：B解析：自注意力機制通過計算序列中任意兩個位置之間的相關性權重，直接建模長距離依賴，克服了RNN的梯度衰減問題。2.若某深度網(wǎng)絡使用Swish激活函數(shù)f(x)=x·σ(βx)，當β→0時，Swish的行為最接近A.ReLUB.SigmoidC.線性函數(shù)D.Tanh答案：C解析：β→0時σ(βx)→0.5，f(x)→0.5x，表現(xiàn)為線性縮放。3.在聯(lián)邦學習場景下，客戶端上傳的梯度被惡意替換為全零向量，這種攻擊稱為A.模型逆向攻擊B.后門投毒C.拜占庭攻擊D.成員推理攻擊答案：C解析：拜占庭攻擊指任意故障節(jié)點發(fā)送任意信息，全零梯度是典型的拜占庭行為。4.下列關于擴散模型DDPM的描述，正確的是A.前向過程需訓練神經(jīng)網(wǎng)絡B.反向過程是馬爾可夫鏈C.對數(shù)似然可直接計算D.噪聲調(diào)度必須線性答案：B解析：DDPM反向過程學習一個馬爾可夫鏈逐步去噪，前向過程固定無需訓練。5.在AlphaFold2中，Evoformer模塊用于A.生成MSA表示并執(zhí)行三角形更新B.直接預測三維坐標C.計算結(jié)構置信度pLDDTD.執(zhí)行結(jié)構松弛答案：A解析：Evoformer聯(lián)合處理MSA與配對表示，通過三角形乘法更新提升共進化信息提取。6.若某強化學習算法滿足ε貪婪策略且ε=0.1，則智能體在某一狀態(tài)下選擇最優(yōu)動作的概率為A.0.9B.0.1C.1/|A|D.0.9+0.1/|A|答案：D解析：以0.9概率選最優(yōu)，0.1概率均勻隨機，故總概率為0.9+0.1/|A|。7.在VisionTransformer中，位置編碼若采用二維相對位置偏置B(i,j)，其參數(shù)量與圖像塊數(shù)量的關系為A.O(n)B.O(n2)C.O(logn)D.O(1)答案：B解析：相對偏置需為任意兩塊(i,j)存儲標量，參數(shù)量與n2成正比。8.當使用混合精度訓練時，LossScaling的主要目的是A.加速梯度下降B.防止梯度下溢C.減少內(nèi)存占用D.提高權重精度答案：B解析：FP16下溢區(qū)間比FP32大，放大loss可讓梯度回到可表示范圍。9.在對比學習SimCLR中，NTXent損失的溫度參數(shù)τ減小會導致A.正樣本對距離增大B.負樣本對距離減小C.分布更尖銳D.梯度消失答案：C解析：τ→0時softmax趨近onehot，對比分布更尖銳，正負區(qū)分度增強。10.若某GAN的判別器輸出使用Wasserstein線性最后一層，則其損失函數(shù)關于判別器參數(shù)是A.非凸非凹B.凹函數(shù)C.線性D.凸函數(shù)答案：B解析：WassersteinGAN判別器最大化真實與生成樣本期望差，線性輸出下為凹優(yōu)化。11.在NeRF體渲染中，若采樣點密度σ→∞，則該點顏色對最終像素顏色的貢獻權重趨近A.0B.1C.exp(?Σσδ)D.σδ答案：B解析：權重α=1?exp(?σδ)，σ→∞時α→1，立即不透明。12.下列關于MoE（MixtureofExperts）中負載均衡損失的描述，錯誤的是A.鼓勵各專家接收相近數(shù)量tokenB.通常使用平方系數(shù)差異C.與模型精度無關D.可防止專家崩塌答案：C解析：負載均衡損失直接影響門控網(wǎng)絡路由，進而影響精度，故C錯誤。13.在自監(jiān)督MaskedImageModeling中，BEiT使用哪種目標函數(shù)A.L2像素回歸B.離散VAEtoken分類C.對比學習D.邊緣檢測答案：B解析：BEiT將圖像token化為離散視覺詞匯，再預測被掩碼的tokenID。14.若某LSTM網(wǎng)絡遺忘門輸出恒為1，則細胞狀態(tài)c_t隨時間t的行為是A.指數(shù)增長B.指數(shù)衰減C.保持不變D.線性增長答案：C解析：遺忘門為1表示完全保留舊狀態(tài)，無輸入時c_t恒定。15.在模型壓縮技術KnowledgeDistillation中，若學生網(wǎng)絡logits提前做溫度縮放T=4，則軟標簽損失項相對于T的梯度A.與T成正比B.與T2成正比C.與1/T2成正比D.與T無關答案：C解析：軟標簽概率q_i∝exp(z_i/T)，對T求導后梯度含1/T2因子。二、多選題（每題3分，共30分）16.下列哪些操作能夠緩解Transformer訓練中的梯度爆炸問題A.梯度裁剪B.預層歸一化C.增大學習率D.使用RMSNorm答案：A、B、D解析：梯度裁剪直接限制范數(shù)；PreLN把歸一化放殘差前，降低梯度路徑長度；RMSNorm穩(wěn)定矩估計；增大學習率會加劇爆炸。17.關于GPT系列模型，以下說法正確的有A.GPT1使用無監(jiān)督預訓練+有監(jiān)督微調(diào)B.GPT2引入零樣本提示C.GPT3采用稀疏注意力D.GPT4支持圖像輸入答案：A、B、D解析：GPT3使用稠密注意力，稀疏注意力在后續(xù)研究如SparseTransformer出現(xiàn)，非GPT3官方實現(xiàn)。18.在深度強化學習算法中，屬于offpolicy的方法有A.DDPGB.A3CC.SACD.DQN答案：A、C、D解析：A3C為onpolicy異步ActorCritic；DDPG、SAC、DQN均利用經(jīng)驗回放，行為策略與目標策略不同。19.以下哪些指標可直接用于評估生成模型樣本多樣性A.InceptionScoreB.FréchetInceptionDistanceC.PrecisionD.Recall答案：B、D解析：FID與Recall均反映樣本覆蓋真實分布程度；IS與Precision側(cè)重質(zhì)量。20.在自動駕駛感知系統(tǒng)中，多傳感器融合前需進行A.時間同步B.外參標定C.內(nèi)參標定D.運動補償答案：A、B、C、D解析：四步缺一不可，否則引入系統(tǒng)誤差。21.關于圖神經(jīng)網(wǎng)絡GNN，下列說法正確的有A.GCN歸一化使用度矩陣的逆平方根B.GraphSAGE支持歸納式學習C.GAT的注意力系數(shù)可大于1D.GIN在區(qū)分圖同構意義下等價于WL測試答案：A、B、D解析：GAT使用softmax歸一化，單系數(shù)∈(0,1)。22.在模型公平性研究中，以下哪些指標屬于群體公平性度量A.DemographicParityB.EqualizedOddsC.IndividualFairnessD.Calibration答案：A、B解析：IndividualFairness為個體級；Calibration關注預測概率與真實概率一致性，非公平指標。23.下列技術可用于提升NeRF訓練速度A.體素八叉樹剪枝B.重要性采樣C.位置編碼去除D.稀疏網(wǎng)格哈希編碼答案：A、B、D解析：去除位置編碼會嚴重掉精度，不能提速。24.關于自監(jiān)督語音模型wav2vec2.0，正確的有A.使用量化潛在語音單元B.訓練目標包含對比損失C.微調(diào)階段需要標注文本D.特征編碼器僅含卷積層答案：A、B、C、D解析：四項均符合論文細節(jié)。25.在分布式訓練框架中，以下屬于參數(shù)服務器架構特點的有A.worker節(jié)點可異步推送梯度B.server節(jié)點保存全局權重C.AllReduce帶寬需求低D.支持異構worker答案：A、B、D解析：AllReduce為集合通信原語，非參數(shù)服務器特性。三、填空題（每空2分，共20分）26.在VisionTransformer中，若輸入圖像分辨率為224×224，patch大小為16×16，則序列長度為________，若嵌入維度為768，則位置編碼參數(shù)量為________。答案：196，150528解析：224/16=14，142=196；位置編碼矩陣196×768=150528。27.若某深度網(wǎng)絡使用Adam優(yōu)化器，超參數(shù)β?=0.9，β?=0.999，則在第t步時，一階矩估計的偏差修正系數(shù)為________。答案：1/(1?β?^t)解析：Adam原文偏差修正公式。28.在BERT預訓練中，MaskedLM的掩碼比例為________%，NextSentencePrediction的正樣本比例約為________%。答案：15，50解析：BERT掩碼15%token；NSP隨機替換50%第二句為負樣本。29.若某卷積層輸入通道64，輸出通道128，卷積核3×3，且使用分組卷積groups=32，則每層參數(shù)量為________。答案：64×128×3×3/32=2304解析：分組后每group輸入2通道，輸出4通道，參數(shù)2×4×3×3×32=2304。30.在PyTorch中，若需將模型全部線性層替換為自定義Linear，應使用________方法遍歷模塊并注冊________鉤子。答案：named_modules，forward_pre解析：遍歷named_modules找到nn.Linear，再用register_forward_pre_hook替換。四、判斷題（每題1分，共10分）31.在ReLU網(wǎng)絡中，任意兩個隱藏節(jié)點之間的互信息一定大于零。答案：錯解析：若權重對稱且輸入對稱，節(jié)點輸出可獨立，互信息為零。32.使用LayerNormalization可以完全消除InternalCovariateShift。答案：錯解析：LayerNorm僅穩(wěn)定矩統(tǒng)計，無法消除分布漂移。33.在DQN中，經(jīng)驗回放池容量越大，算法越穩(wěn)定。答案：錯解析：過大回放池導致樣本過時，分布漂移，反而降低穩(wěn)定性。34.擴散模型的反向過程可以看作一個逐步去噪的變分自編碼器。答案：對解析：DDPM將反向鏈設為高斯轉(zhuǎn)移，與VAE共享變分下界思想。35.在聯(lián)邦學習中，SecureAggregation可防止服務器看到單個用戶梯度。答案：對解析：通過同態(tài)秘密共享，服務器僅得聚合結(jié)果。36.對于同樣參數(shù)量的Transformer與CNN，前者在圖像任務上一定具有更高測試精度。答案：錯解析：數(shù)據(jù)量不足時Transformer易過擬合，CNN歸納偏置更優(yōu)。37.在GPT解碼時，使用topk采樣比貪心解碼更容易出現(xiàn)重復循環(huán)。答案：對解析：topk隨機性可能重復選擇高概率片段。38.若圖神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)趨于無窮，節(jié)點表示會收斂到圖連通分量的常數(shù)向量。答案：對解析：過度平滑導致所有節(jié)點趨同。39.在模型剪枝中，magnitudepruning對批歸一化層gamma系數(shù)剪枝等價于對通道剪枝。答案：對解析：gamma接近零對應通道重要性低，剪枝后等效去除。40.使用混合專家模型MoE時，專家數(shù)量增加必然導致推理延遲增加。答案：錯解析：可通過稀疏激活僅調(diào)用Topk專家，延遲可控制。五、簡答題（每題10分，共30分）41.描述Transformer中自注意力機制的計算流程，并推導其時間復雜度與序列長度n的關系。答案：1.輸入X∈R^{n×d}經(jīng)線性投影得Q,K,V；2.計算注意力分數(shù)S=QK^T/√d_k；3.經(jīng)softmax得權重A=softmax(S)；4.輸出Z=AV。矩陣乘法QK^T耗時O(n2d)，AV同樣O(n2d)，故總復雜度O(n2d)。解析：n2項源于需計算任意兩位置相似度，為Transformer瓶頸。42.解釋NeRF中位置編碼（PositionalEncoding）的作用，并給出二維坐標(x,y)在L=4下的編碼向量形式。答案：作用：將低頻輸入映射到高頻空間，使MLL能夠擬合高頻細節(jié)。編碼：γ(p)=[sin(2?πp),cos(2?πp),…,sin(2^{L?1}πp),cos(2^{L?1}πp)]。對(x,y)拼接得20維向量：[sin(πx),cos(πx),…,sin(23πx),cos(23πx),sin(πy),cos(πy),…,sin(23πy),cos(23πy)]。解析：無位置編碼時，MLP傾向輸出平滑函數(shù)，難以重建復雜紋理。43.對比學習損失InfoNCE與交叉熵的異同，并說明溫度τ對梯度大小的影響。答案：相同：均含softmax歸一化；不同：InfoNCE負樣本來自同一批次，無真實標簽。溫度影響：梯度?L/?z∝1/τ，τ減小則梯度放大，訓練更敏感；τ過大則分布趨均勻，梯度消失。解析：溫度控制分布尖銳度，直接決定對比信號強度。六、綜合設計題（共30分）44.某城市部署1000路攝像頭，需實時檢測交通異常事件（如逆行、拋灑物）。請設計一套基于邊緣云協(xié)同的AI系統(tǒng)，要求：(1)給出整體架構圖文字描述（5分）(2)