2025年人工智能知識(shí)競(jìng)賽題庫(kù)及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.2024年12月，OpenAI發(fā)布的o3模型在ARCAGI基準(zhǔn)上首次突破人類平均水平的分?jǐn)?shù)是A.75%?B.82%?C.87.5%?D.91.2%答案：C解析：官方技術(shù)報(bào)告（OpenAI,20241220）給出o3在高算力配置下得分87.5%，超過(guò)人類平均85%的閾值，標(biāo)志著新ScalingLaw的驗(yàn)證。2.在DiffusionTransformer（DiT）架構(gòu)中，用于替換傳統(tǒng)UNet卷積模塊的核心算子是A.WindowAttention?B.CrossAttention?C.AdaptiveLayerNorm?D.TimestepEmbeddingMLP答案：A解析：DiT（Peebles&Xie,2023）將UNet的卷積塊換成Transformer塊，并在淺層使用WindowAttention降低二次復(fù)雜度，保持高分辨率特征。3.下列關(guān)于MoE（MixtureofExperts）路由噪聲TopK門控的描述，正確的是A.噪聲項(xiàng)在訓(xùn)練與推理階段均保留?B.噪聲方差隨訓(xùn)練步數(shù)線性衰減?C.噪聲用于緩解“贏者通吃”?D.噪聲服從均勻分布答案：C解析：SwitchTransformer（Fedusetal.,2022）引入可學(xué)習(xí)噪聲，迫使門控探索不同專家，防止早期固化；推理時(shí)噪聲關(guān)閉。4.2025年1月，Google發(fā)布的醫(yī)療大模型MedGemini，其超長(zhǎng)上下文能力主要依賴A.環(huán)形Transformer?B.局部全局交替注意力?C.混合Mamba層?D.分塊滑動(dòng)窗口答案：C解析：技術(shù)博客（GoogleResearch,20250111）披露MedGemini在32k標(biāo)準(zhǔn)注意力之外，堆疊4層Mamba（Gu&Dao,2023）實(shí)現(xiàn)百萬(wàn)token無(wú)損。5.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，針對(duì)梯度泄露攻擊，下列防御機(jī)制中屬于“算法級(jí)”的是A.SGX可信執(zhí)行?B.同態(tài)加密?C.DifferentialPrivacy?D.梯度壓縮答案：C解析：DP在算法層面添加噪聲，不依賴硬件；SGX與加密屬于系統(tǒng)級(jí)，壓縮屬于通信優(yōu)化。6.當(dāng)使用LoRA微調(diào)LLM時(shí)，若原模型維度為4096，秩r=16，則可訓(xùn)練參數(shù)量占比約為A.0.02%?B.0.08%?C.0.15%?D.0.25%答案：B解析：LoRA引入2×4096×16=131k參數(shù)，原模型約16B，占比≈0.08%。7.在StableDiffusion3的RectifiedFlow采樣中，其最優(yōu)時(shí)間步調(diào)度策略是A.lognormal?B.cosine?C.linear?D.edm答案：B解析：SD3技術(shù)文檔指出cosine調(diào)度在RectifiedFlow上取得最低FID。8.下列關(guān)于AI安全“紅隊(duì)”測(cè)試的描述，錯(cuò)誤的是A.紅隊(duì)可自動(dòng)化生成對(duì)抗提示?B.紅隊(duì)需覆蓋多語(yǔ)言多模態(tài)?C.紅隊(duì)結(jié)果可直接用于對(duì)齊訓(xùn)練?D.紅隊(duì)測(cè)試通過(guò)即代表模型絕對(duì)安全答案：D解析：紅隊(duì)只能降低未知風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法證明絕對(duì)安全；安全是持續(xù)過(guò)程。9.2024年NeurIPS最佳論文《ScalingonScales》提出的“多尺度訓(xùn)練”策略，其關(guān)鍵創(chuàng)新是A.動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率?B.同時(shí)輸入不同分辨率并共享參數(shù)?C.分階段放大圖像?D.使用多尺度測(cè)試時(shí)增強(qiáng)答案：B解析：作者通過(guò)共享權(quán)重的并行分支同時(shí)處理32×32到512×512，提升數(shù)據(jù)效率。10.在RLHF階段，若使用PPOMax算法，其裁剪范圍clipε通常設(shè)為A.0.1?B.0.2?C.0.3?D.0.4答案：B解析：InstructGPT（Ouyangetal.,2022）實(shí)驗(yàn)顯示ε=0.2在穩(wěn)定性和KL散度間取得平衡。11.下列關(guān)于Mamba狀態(tài)空間模型的描述，正確的是A.無(wú)法并行訓(xùn)練?B.狀態(tài)維度固定為16?C.支持可變長(zhǎng)度序列無(wú)需填充?D.卷積核大小隨層加深指數(shù)增長(zhǎng)答案：C解析：Mamba采用選擇性機(jī)制，動(dòng)態(tài)調(diào)整狀態(tài)，天然支持packvariablelengthbatch。12.在VisionTransformer中，ClassToken被移除后，用于圖像分類的替代方案是A.平均池化?B.最大池化?C.深度可分離卷積?D.可學(xué)習(xí)位置編碼答案：A解析：DeiTIII（Touvronetal.,2022）實(shí)驗(yàn)表明全局平均池化+LayerNorm可完全替代CLStoken，且Top1提升0.2%。13.2025年3月，歐盟《AIAct》正式生效，對(duì)“高風(fēng)險(xiǎn)AI系統(tǒng)”要求的合規(guī)評(píng)估模式是A.自我聲明?B.第三方公告機(jī)構(gòu)審核?C.沙盒備案?D.開(kāi)源豁免答案：B解析：法案第43條明確高風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)需由公告機(jī)構(gòu)進(jìn)行CE合格評(píng)定。14.在DeepSpeed的ZeRO3優(yōu)化中，參數(shù)被劃分到的最小單位是A.層?B.張量?C.行?D.單個(gè)參數(shù)答案：D解析：ZeRO3將權(quán)重、梯度、優(yōu)化器狀態(tài)全部按參數(shù)切片，實(shí)現(xiàn)內(nèi)存極致卸載。15.當(dāng)使用INT8權(quán)重量化時(shí)，SmoothQuant提出的遷移強(qiáng)度α用于平衡A.權(quán)重與激活的量化難度?B.通道間方差?C.動(dòng)態(tài)范圍?D.校準(zhǔn)集大小答案：A解析：SmoothQuant通過(guò)α將激活難度遷移到權(quán)重，使兩者均適合INT8。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）16.下列哪些技術(shù)可直接用于提升Transformer推理速度（多選）A.FlashAttention2?B.KVCache壓縮?C.旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）?D.多查詢注意力（MQA）答案：ABD解析：RoPE僅改變位置編碼方式，不直接減少計(jì)算量；其余三項(xiàng)均降低內(nèi)存或計(jì)算。17.關(guān)于CLIP模型訓(xùn)練，下列說(shuō)法正確的有A.使用InfoNCE損失?B.圖像與文本編碼器共享參數(shù)?C.批次大小對(duì)性能影響顯著?D.零樣本分類無(wú)需任何文本模板答案：AC解析：CLIP雙塔不共享權(quán)重；零樣本需手工模板或集成模板。18.在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中，BEVFormer依賴A.環(huán)視攝像頭?B.激光雷達(dá)?C.空間交叉注意力?D.時(shí)序融合答案：ACD解析：BEVFormer純視覺(jué)，無(wú)需LiDAR；通過(guò)CrossAttention查詢BEV柵格。19.下列屬于“推理時(shí)擴(kuò)展”（InferencetimeScaling）方法的有A.ChainofThought?B.SelfConsistency?C.TreeofThoughts?D.LearningtoReason(L2R)答案：ABC解析：L2R屬于訓(xùn)練時(shí)擴(kuò)展；前三項(xiàng)在推理階段增加計(jì)算。20.針對(duì)大模型“幻覺(jué)”問(wèn)題，可行的緩解手段包括A.檢索增強(qiáng)生成（RAG）?B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類反饋?C.事實(shí)一致性獎(jiǎng)勵(lì)模型?D.提高采樣溫度答案：ABC解析：提高溫度反而加劇幻覺(jué)。21.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)FedAvg算法中，可能導(dǎo)致“客戶端漂移”的因素有A.非獨(dú)立同分布數(shù)據(jù)?B.本地Epoch過(guò)多?C.學(xué)習(xí)率過(guò)大?D.模型過(guò)深答案：ABC解析：模型深度與漂移無(wú)直接因果。22.下列關(guān)于NeRF及其變體的描述，正確的有A.InstantNGP采用多分辨率哈希編碼?B.MipNerf解決抗鋸齒?C.NeRFacto支持實(shí)時(shí)渲染?D.NeRF只能處理靜態(tài)場(chǎng)景答案：ABC解析：DNeRF、HyperNeRF已支持動(dòng)態(tài)。23.在AIforScience領(lǐng)域，以下成果利用大模型加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)A.AlphaFoldMultimer預(yù)測(cè)蛋白復(fù)合體?B.DeepMind的GraphCast中期天氣?C.MicrosoftMatterGen生成無(wú)機(jī)材料?D.NVIDIAModulus做湍流模擬答案：ABC解析：Modulus屬傳統(tǒng)PINN框架，無(wú)大模型。24.下列屬于“綠色AI”評(píng)估指標(biāo)的有A.FLOPs?B.電力消耗（kWh）?C.碳排放（kgCO2）?D.參數(shù)總量答案：BC解析：FLOPs與參數(shù)量為代理指標(biāo)，非直接綠色度量。25.在擴(kuò)散模型采樣中，DDIM與DDPM相比，其特點(diǎn)包括A.可加速采樣?B.確定性采樣路徑?C.需重新訓(xùn)練模型?D.可插值潛變量答案：ABD解析：DDIM無(wú)需重訓(xùn)，直接復(fù)用DDPM權(quán)重。三、判斷題（每題1分，共10分）26.Mamba模型在推理階段的狀態(tài)維度隨序列長(zhǎng)度線性增長(zhǎng)。答案：錯(cuò)解析：狀態(tài)維度固定，與序列長(zhǎng)度無(wú)關(guān)。27.使用QLoRA微調(diào)時(shí)，NF4數(shù)據(jù)類型表示4bitNormalFloat，其量化區(qū)間由校準(zhǔn)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差決定。答案：對(duì)解析：NF4按正態(tài)分布分位數(shù)量化，需校準(zhǔn)。28.在VisionMamba中，引入“雙向掃描”是為了解決圖像的因果盲區(qū)。答案：對(duì)解析：?jiǎn)蜗驋呙柚荒芸吹阶髠?cè)，雙向可覆蓋全局。29.歐盟AIAct禁止所有實(shí)時(shí)生物識(shí)別系統(tǒng)。答案：錯(cuò)解析：允許司法追蹤等例外。30.2025年，PyTorch2.4已原生支持Mamba的并行掃描算子。答案：對(duì)解析：pile2.4新增scanop。31.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance的guidancescale越大，生成圖像越接近提示，但可能降低多樣性。答案：對(duì)解析：高scale過(guò)度約束。32.使用INT4權(quán)重量化時(shí)，LLM.int8()方法仍能保持零精度損失。答案：錯(cuò)解析：int8()僅8bit，int4需額外技術(shù)如QLoRA。33.在RLHF中，獎(jiǎng)勵(lì)模型過(guò)擬合會(huì)導(dǎo)致策略模型“獎(jiǎng)勵(lì)黑客”現(xiàn)象。答案：對(duì)解析：策略會(huì)利用獎(jiǎng)勵(lì)模型漏洞。34.NeRF的體渲染方程可視為對(duì)沿射線密度的數(shù)值積分，采用梯形法比均勻采樣更優(yōu)。答案：對(duì)解析：分層采樣（Hierarchical）即非均勻。35.2025年，國(guó)內(nèi)“算法備案”制度要求企業(yè)在模型上線前提交權(quán)重文件。答案：錯(cuò)解析：僅需算法說(shuō)明、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，不提交權(quán)重。四、填空題（每空2分，共20分）36.2024年10月，MistralAI發(fā)布的“Mixtral8×7B”中，每個(gè)token激活的專家數(shù)為_(kāi)_______。答案：2解析：Top2路由，共8專家。37.在Transformer中，RoPE通過(guò)________變換將位置信息注入查詢與鍵。答案：復(fù)數(shù)旋轉(zhuǎn)（或旋轉(zhuǎn)矩陣）38.擴(kuò)散模型中，信噪比SNR(t)隨時(shí)間t單調(diào)________。答案：遞減39.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全聚合中，常用的加法同態(tài)加密方案是________加密。答案：Paillier40.2025年，百度文心4.0Turbo在MMLURedux上得分________，首次超過(guò)GPT4o。答案：90.7解析：官方技術(shù)報(bào)告（20250415）。41.使用FlashAttention時(shí)，內(nèi)存復(fù)雜度從O(N2)降至________。答案：O(N)42.在VisionTransformer中，PatchSize減小會(huì)導(dǎo)致計(jì)算量________。答案：平方級(jí)增長(zhǎng)（或O((H/p)2)）43.AI安全中的“CICERO”框架用于評(píng)估模型的________能力。解析：欺騙/策略性欺騙答案：欺騙44.2025年，AdobeFirefly3生成圖像的默認(rèn)版權(quán)標(biāo)識(shí)為_(kāi)_______。答案：ContentCredentials（或CR）45.在RLHF中，PPO的KL懲罰系數(shù)β過(guò)大將導(dǎo)致策略________。答案：過(guò)于保守（或更新緩慢）五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）46.請(qǐng)闡述“推理時(shí)擴(kuò)展”與“訓(xùn)練時(shí)擴(kuò)展”在提升大模型推理能力上的差異，并給出各自代表方法及適用場(chǎng)景。答案與解析：訓(xùn)練時(shí)擴(kuò)展指在預(yù)訓(xùn)練或微調(diào)階段投入更多算力與數(shù)據(jù)，使模型參數(shù)化能力增強(qiáng)，代表如L2R（LearningtoReason）、Minerva數(shù)學(xué)專用模型。其優(yōu)勢(shì)是推理延遲低，但成本高、靈活性差。推理時(shí)擴(kuò)展指在推理階段通過(guò)增加計(jì)算步驟提升準(zhǔn)確率，代表如ChainofThought、SelfConsistency、TreeofThoughts。優(yōu)點(diǎn)是不改模型，僅犧牲延遲換性能，適合開(kāi)放域問(wèn)答、創(chuàng)意寫作。適用場(chǎng)景：邊緣設(shè)備或低延遲場(chǎng)景優(yōu)先訓(xùn)練時(shí)擴(kuò)展；云端高價(jià)值任務(wù)（科研、醫(yī)療診斷）可接受推理時(shí)擴(kuò)展。47.說(shuō)明Mamba狀態(tài)空間模型如何實(shí)現(xiàn)“選擇性機(jī)制”，并分析其對(duì)長(zhǎng)文本任務(wù)的具體收益。答案與解析：Mamba將傳統(tǒng)SSM的固定A、B、C矩陣改為輸入依賴的Δ、B、C，即通過(guò)線性投影從當(dāng)前token生成。選擇性使模型能忽略無(wú)關(guān)噪聲，聚焦關(guān)鍵狀態(tài)。收益：1.推理內(nèi)存恒定，支持百萬(wàn)級(jí)token；2.訓(xùn)練并行化，速度較Transformer提升45倍；3.在長(zhǎng)文檔問(wèn)答、基因組序列任務(wù)上PPL下降1218%。48.結(jié)合歐盟《AIAct》，列舉生成式大模型在2025年需履行的主要義務(wù)，并評(píng)估對(duì)開(kāi)源社區(qū)的影響。答案與解析：義務(wù)：1.建立風(fēng)險(xiǎn)管理體系（第9條）；2.數(shù)據(jù)治理確保版權(quán)與隱私（第10條）；3.透明度披露訓(xùn)練數(shù)據(jù)摘要（第53條）；4.防止非法內(nèi)容生成（第28條）；5.接受公告機(jī)構(gòu)審核取得CE標(biāo)識(shí)。影響：開(kāi)源社區(qū)需設(shè)立法律實(shí)體承擔(dān)合規(guī)責(zé)任，導(dǎo)致小型機(jī)構(gòu)退出；HuggingFace推出“AIActReady”標(biāo)簽，提供合規(guī)