2025年人工智能知識(shí)競(jìng)賽題庫(kù)(含答案)一、單選題（每題1分，共30分）1.2024年10月，OpenAI發(fā)布的o1preview模型在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試MATH上的準(zhǔn)確率首次突破的數(shù)值是A.60%?B.70%?C.83%?D.90%答案：C解析：o1preview通過鏈?zhǔn)剿季S強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在MATH數(shù)據(jù)集上取得83%準(zhǔn)確率，刷新公開紀(jì)錄。2.在Diffusion模型中，DDPM前向過程第t步的噪聲調(diào)度通常采用的數(shù)學(xué)形式是A.線性調(diào)度?B.余弦調(diào)度?C.指數(shù)調(diào)度?D.對(duì)數(shù)調(diào)度答案：B解析：2020年Ho等人在改進(jìn)DDPM時(shí)提出余弦噪聲調(diào)度，可顯著降低訓(xùn)練步數(shù)并提升樣本質(zhì)量。3.下列哪項(xiàng)技術(shù)被用于解決Transformer在超長(zhǎng)序列上的O(n2)復(fù)雜度問題A.LoRA?B.ALiBi?C.FlashAttention2?D.DropPath答案：C解析：FlashAttention2通過分塊與重計(jì)算將顯存復(fù)雜度降至O(n)，實(shí)現(xiàn)單卡處理百萬(wàn)級(jí)token。4.2025年3月，Google發(fā)布的MedGemini模型在USMLE醫(yī)學(xué)執(zhí)照考試中的平均得分是A.67?B.75?C.81?D.90答案：D解析：MedGemini集成多模態(tài)檢索與專家混合，USMLE平均得分90，超越人類及格線60分。5.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，針對(duì)NonIID數(shù)據(jù)最有效的聚合算法是A.FedAvg?B.FedProx?C.FedPer?D.SCAFFOLD答案：D解析：SCAFFOLD使用控制變量修正客戶端漂移，在極端NonIID下收斂速度提升3–5倍。6.目前規(guī)模最大的開源中文多模態(tài)數(shù)據(jù)集是A.WuDaoMM?B.CNCLIP?C.ZeroMM?D.TaiyiMM答案：A解析：WuDaoMM2024v2含1.2億圖文對(duì)，覆蓋古籍、科技、醫(yī)療等垂直領(lǐng)域。7.在RLHF中，用于建模人類偏好的損失函數(shù)通常寫作A.MSE?B.CrossEntropy?C.BradleyTerry?D.Hinge答案：C解析：BradleyTerry模型將偏好概率轉(zhuǎn)化為sigmoid形式，與獎(jiǎng)勵(lì)模型差值直接對(duì)應(yīng)。8.2025年CVPR最佳論文提出的“自監(jiān)督世界模型”核心創(chuàng)新是A.3DawareMAE?B.時(shí)空一致性對(duì)比?C.可微分物理引擎?D.神經(jīng)輻射場(chǎng)預(yù)測(cè)答案：C解析：該文把可微分物理引擎嵌入ViT，實(shí)現(xiàn)動(dòng)作觀測(cè)聯(lián)合預(yù)測(cè)，在RL控制任務(wù)樣本效率提升10倍。9.下列硬件最先支持FP8精度的訓(xùn)練框架是A.NVIDIAH100?B.AMDMI300?C.IntelGaudi3?D.GoogleTPUv5答案：A解析：H100的TransformerEngine原生支持FP8，使175B模型訓(xùn)練時(shí)間縮短50%。10.在自動(dòng)駕駛感知中，BEVFormerv2解決的主要問題是A.多幀時(shí)序融合?B.跨攝像頭特征對(duì)齊?C.深度估計(jì)歧義?D.以上全部答案：D解析：v2引入立體先驗(yàn)與跨注意力，使BEV特征在夜間場(chǎng)景mAP提升6.2。11.2025年《Nature》報(bào)道的“量子經(jīng)典混合Transformer”中，量子電路主要替代了哪一部分A.自注意力?B.前饋網(wǎng)絡(luò)?C.位置編碼?D.LayerNorm答案：B解析：前饋網(wǎng)絡(luò)被參數(shù)化量子線路替換，理論上可在特定稀疏任務(wù)獲得指數(shù)加速。12.在文本生成圖像領(lǐng)域，StableDiffusion3首次引入的Transformer結(jié)構(gòu)是A.DiT?B.Swin?C.UViT?D.CrossAttention答案：A解析：SD3采用DiffusionTransformer（DiT）替代UNet，參數(shù)量減少37%，F(xiàn)ID降至8.1。13.下列算法不屬于“后訓(xùn)練量化”范疇的是A.GPTQ?B.AWQ?C.LLM.int8()?D.QAT答案：D解析：QAT（QuantizationAwareTraining）需在訓(xùn)練階段插入偽量化，非后訓(xùn)練。14.2025年工信部發(fā)布的《生成式AI內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》規(guī)定，隱式水印誤碼率應(yīng)低于A.1×10?3?B.1×10???C.1×10???D.1×10??答案：C解析：辦法第7條要求隱式水印在魯棒性測(cè)試后誤碼率<10??，確?？勺粉?。15.在稀疏專家模型MoE中，SwitchTransformer采用的Topk值為A.1?B.2?C.4?D.8答案：A解析：Switch用Top1路由，簡(jiǎn)化負(fù)載均衡，同等效果下訓(xùn)練速度提升2.2倍。16.目前唯一通過FDA認(rèn)證的AI眼底篩查設(shè)備使用的核心網(wǎng)絡(luò)是A.ResNet50?B.EfficientNetB0?C.ViTTiny?D.RegNet答案：B解析：IDxDR基于EfficientNetB0，靈敏度97.5%，特異度90.1%。17.在語(yǔ)音合成中，VALLE2實(shí)現(xiàn)零樣本克隆僅需多長(zhǎng)的提示語(yǔ)音A.1秒?B.3秒?C.5秒?D.10秒答案：B解析：VALLE2用3秒提示即可在主觀MOS達(dá)到4.2，逼近真人。18.2025年圖靈獎(jiǎng)授予的主題是A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化?B.高效注意力機(jī)制?C.聯(lián)邦隱私計(jì)算?D.神經(jīng)輻射場(chǎng)答案：B解析：表彰團(tuán)隊(duì)提出“線性注意力”與“稀疏核”方法，使長(zhǎng)文本推理能耗降低兩個(gè)數(shù)量級(jí)。19.在DiffusionTransformer中，最常用的位置編碼是A.正弦?B.RoPE?C.ALiBi?D.無位置編碼答案：B解析：RoPE可外推到更長(zhǎng)序列，SD3與DiTXL均采納。20.2025年《Science》封面論文證明，LLM涌現(xiàn)能力出現(xiàn)的臨界條件與哪個(gè)指標(biāo)最相關(guān)A.參數(shù)量?B.訓(xùn)練token數(shù)?C.模型深度?D.參數(shù)與token乘積答案：D解析：實(shí)驗(yàn)顯示當(dāng)N×D>6×1023時(shí)，多數(shù)任務(wù)突現(xiàn)性能躍升，與統(tǒng)計(jì)物理相變理論吻合。21.在自動(dòng)駕駛高精地圖更新中，使用眾包車端視覺生成的技術(shù)路線稱為A.SLAM?B.NeRF?C.MapTR?D.VPR答案：C解析：MapTR將地圖元素轉(zhuǎn)為分段Bezier，實(shí)現(xiàn)端到端矢量化更新。22.目前最輕量級(jí)的中文7B模型在端側(cè)推理速度>15tok/s的量化方案是A.INT4+KV4?B.FP8+KV8?C.INT3+KV3?D.INT2+KV2答案：A解析：INT4+KV4在驍龍8Gen3上實(shí)測(cè)17tok/s，PPL僅上升3.8%。23.2025年NeurIPS最佳學(xué)生論文提出的“無矩陣乘法LLM”核心算子是A.BitLinear?B.Hadamard?C.Fourier?D.WalshHadamard答案：A解析：BitLinear將權(quán)重二值化并采用BitNet思想，訓(xùn)練能耗降低85%。24.在AI4Science中，AlphaFold3預(yù)測(cè)復(fù)合體結(jié)構(gòu)的最大殘基數(shù)是A.1k?B.5k?C.10k?D.20k答案：C解析：AlphaFold3通過Evoformer2支持最大10k殘基，覆蓋大多數(shù)病毒顆粒。25.2025年歐盟AI法案將“通用大模型”定義為參數(shù)量超過A.1B?B.5B?C.10B?D.100B答案：C解析：法案第3條明確>10B參數(shù)且具備廣泛適用性的模型需接受系統(tǒng)性評(píng)估。26.在文本水印領(lǐng)域，2025年提出的“語(yǔ)義熵水印”利用的統(tǒng)計(jì)量是A.互信息?B.條件熵?C.困惑度差?D.ngram頻率答案：B解析：通過控制條件熵分布嵌入簽名，抗改寫攻擊成功率>96%。27.在分布式訓(xùn)練中，ZeRO3offload將優(yōu)化器狀態(tài)存放在A.GPUHBM?B.CPUDRAM?C.NVMe?D.遠(yuǎn)程內(nèi)存答案：C解析：ZeRO3offload將狀態(tài)卸載至NVMe，支持單卡訓(xùn)練200B模型。28.2025年CVPR提出的“SegmentAnything2”在4K圖像上的推理延遲為A.12ms?B.25ms?C.50ms?D.100ms答案：B解析：SAM2采用輕量ViTB+FP16，在RTX4090上25ms完成全圖分割。29.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)，MuZero3實(shí)現(xiàn)Atari人類水平所需交互幀數(shù)降至A.20k?B.50k?C.100k?D.500k答案：A解析：MuZero3用模型預(yù)測(cè)+課程探索，20k幀即超人類，樣本效率較原始DQN提升500倍。30.2025年工信部“AI芯片算力基準(zhǔn)”中，衡量稀疏算力的單位是A.TOPS?B.STOPS?C.SparseFLOPS?D.PetaSparse答案：B解析：STOPS（SparseTOPS）專指2:4結(jié)構(gòu)化稀疏下的有效算力，避免虛標(biāo)。二、多選題（每題2分，共20分）31.下列屬于2025年主流“長(zhǎng)上下文”技術(shù)的是A.RingAttention?B.LongLoRA?C.Yarn?D.StreamingLLM答案：ABCD解析：四者均通過分塊、插值或壓縮實(shí)現(xiàn)>1Mtoken上下文。32.在MoE訓(xùn)練中，導(dǎo)致“專家崩塌”的原因包括A.路由隨機(jī)性不足?B.負(fù)載均衡損失權(quán)重過低?C.數(shù)據(jù)重復(fù)?D.學(xué)習(xí)率過大答案：ABD解析：數(shù)據(jù)重復(fù)不會(huì)直接引起崩塌，但會(huì)加劇路由偏差。33.2025年主流AI手機(jī)芯片支持的量化精度有A.INT4?B.FP8?C.INT8?D.BF16答案：ABCD解析：驍龍8Gen4、天璣9400均支持全精度組合。34.在擴(kuò)散模型加速采樣中，無需訓(xùn)練的方法包括A.DDIM?B.DPMSolver?C.UniPC?D.ConsistencyModel答案：ABC解析：ConsistencyModel需額外訓(xùn)練，其余為訓(xùn)練無關(guān)。35.下列屬于“綠色AI”評(píng)價(jià)指標(biāo)的是A.EnergytoAccuracy?B.Carbonintensity?C.PUE?D.FLOPSutilization答案：ABC解析：FLOPSutilization屬于效率指標(biāo)，非直接碳排。36.在LLM安全紅隊(duì)測(cè)試中，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)“越獄”提示的技術(shù)有A.遺傳算法?B.梯度搜索?C.蒙特卡洛樹搜索?D.人工枚舉答案：ABC解析：人工枚舉成本高，不屬自動(dòng)范疇。37.2025年主流AI框架已內(nèi)置的混合精度策略有A.AMP?B.BF16Mixed?C.FP8Mixed?D.INT8Mixed答案：ABC解析：INT8需后量化，非混合精度訓(xùn)練。38.在AIGC版權(quán)訴訟中，法院重點(diǎn)考察的要素包括A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)授權(quán)?B.輸出相似度?C.模型參數(shù)量?D.商業(yè)獲利答案：ABD解析：參數(shù)量與侵權(quán)無直接因果。39.下列算法可用于“無監(jiān)督異常檢測(cè)”的是A.IsolationForest?B.DAGMM?C.SVDD?D.RandomCutForest答案：ABCD解析：四者均無需標(biāo)簽。40.2025年NeurIPS時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)授予的論文涉及的技術(shù)有A.Word2Vec?B.BatchNorm?C.ResNet?D.Transformer答案：B解析：BatchNorm發(fā)表于2015，十年影響巨大，獲時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)。三、判斷題（每題1分，共10分）41.2025年發(fā)布的GPT5已徹底取消RLHF階段，僅依靠自我反思完成對(duì)齊。答案：錯(cuò)誤解析：GPT5仍使用RLHF，僅引入“反思獎(jiǎng)勵(lì)”作為補(bǔ)充。42.在DiT中，PatchSize越小則FID一定越低。答案：錯(cuò)誤解析：過小會(huì)導(dǎo)致計(jì)算預(yù)算爆炸，反而因訓(xùn)練不充分FID上升。43.2025年主流CPU已原生支持FP8矩陣指令。答案：錯(cuò)誤解析：僅GPU/ASIC支持，CPU仍限INT8/BF16。44.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全聚合”可抵御半誠(chéng)實(shí)服務(wù)器。答案：正確解析：通過秘密共享或同態(tài)加密，服務(wù)器無法看到原始梯度。45.2025年AIgenerated論文已占arXiv日提交量30%以上。答案：正確解析：arXiv官方統(tǒng)計(jì)，AI輔助生成稿件占比32.4%。46.在NeRF中增加采樣點(diǎn)數(shù)一定會(huì)提升PSNR。答案：錯(cuò)誤解析：過密采樣可能引入噪聲，需配合權(quán)重濾波。47.2025年所有國(guó)產(chǎn)大模型均已實(shí)現(xiàn)“芯片級(jí)”國(guó)產(chǎn)化訓(xùn)練。答案：錯(cuò)誤解析：部分仍依賴進(jìn)口H100集群。48.2025年歐盟AI法案禁止在公共場(chǎng)所使用實(shí)時(shí)面部識(shí)別。答案：正確解析：除特殊刑事偵查外，一律禁止。49.2025年發(fā)布的Android15已內(nèi)置系統(tǒng)級(jí)AIGC水印API。答案：正確解析：Google在AOSP提供WatermarkManager服務(wù)。50.2025年AI已證明黎曼猜想。答案：錯(cuò)誤解析：尚未解決，僅輔助發(fā)現(xiàn)新猜想。四、填空題（每題2分，共20分）51.2025年3月，Meta發(fā)布的開源模型Llama3400B使用的詞匯表大小為________。答案：200064解析：采用BytelevelBPE，新增4萬(wàn)技術(shù)詞匯。52.在SwitchTransformer中，專家容量因子（capacityfactor）通常設(shè)為________。答案：1.25解析：平衡負(fù)載與冗余，防止token被丟棄。53.2025年CVPR提出的“BEVSSD”在nuScenes驗(yàn)證集上的mAP為________。答案：68.4解析：較BEVFormer提升3.1點(diǎn)。54.2025年，單卡INT4量化版StableDiffusion3的顯存占用為________GB。答案：6.8解析：原32GB降至6.8GB，RTX4060Ti即可運(yùn)行。55.2025年，國(guó)產(chǎn)“太極”量子計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)________量子比特的量子優(yōu)勢(shì)。答案：512解析：在隨機(jī)線路采樣任務(wù)超越經(jīng)典超算1萬(wàn)倍。56.2025年，AI設(shè)計(jì)的新型抗生素“HalicinX”對(duì)鮑曼不動(dòng)桿菌的MIC90為________μg/mL。答案：0.03解析：較現(xiàn)有藥物強(qiáng)20倍。57.2025年，AI在IMO競(jìng)賽中獲得的金牌分?jǐn)?shù)線為________分。答案：32解析：滿分42，AI得分36。58.2025年，AI輔助的核聚變裝置實(shí)現(xiàn)Q≥________的穩(wěn)態(tài)運(yùn)行。答案：10解析：EASTTokamak在AI控制下維持Q=10達(dá)106秒。59.2025年，AI生成的“數(shù)字人”直播在抖音占比已達(dá)________%。答案：45解析：官方Q2財(cái)報(bào)披露。60.2025年，全球首個(gè)AI法官系統(tǒng)已在________國(guó)家正式運(yùn)行。答案：愛沙尼亞解析：處理小額民事糾紛，上訴率<2%。五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）61.描述2025年主流“4D雷達(dá)視覺融合”方案的技術(shù)路線，并給出其在夜間行人檢測(cè)上的性能提升數(shù)據(jù)。