2025年人工智能技術(shù)與應(yīng)用考試試題及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.2025年主流大模型在推理階段普遍采用的“動態(tài)稀疏激活”技術(shù)，其核心作用是A.降低訓(xùn)練算力需求B.減少推理時顯存占用并提升吞吐量C.提高模型可解釋性D.增強對抗樣本魯棒性答案：B解析：動態(tài)稀疏激活通過只激活與當前輸入最相關(guān)的子網(wǎng)絡(luò)，顯著減少參數(shù)量與顯存占用，從而在推理階段獲得更高吞吐量，對訓(xùn)練階段影響有限，也與可解釋性、魯棒性無直接關(guān)聯(lián)。2.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，2025年最新提出的“雙層差分隱私”機制中，外層噪聲主要施加于A.本地模型參數(shù)B.全局聚合梯度C.客戶端身份IDD.樣本標簽答案：B解析：外層噪聲在中心服務(wù)器聚合全局梯度時注入，用于掩蓋任意單一客戶端的貢獻，防止成員推理攻擊；本地參數(shù)加噪屬于內(nèi)層隱私保護。3.2025年發(fā)布的《人工智能倫理治理白皮書》將“可撤銷的模型記憶”列為三級風(fēng)險，其觸發(fā)條件是A.模型參數(shù)大于700億B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)含歐盟GDPR定義的敏感生物特征C.模型在下游任務(wù)中準確率超過95%D.模型推理延遲低于10ms答案：B解析：可撤銷記憶風(fēng)險聚焦個人敏感數(shù)據(jù)，一旦模型記住且無法刪除即構(gòu)成合規(guī)隱患；參數(shù)規(guī)模、準確率、延遲均非觸發(fā)條件。4.2025年工業(yè)界廣泛落地的“神經(jīng)渲染”流水線中，用于保證多視角一致性的關(guān)鍵模塊是A.體素哈希編碼B.深度卷積GANC.可微分表面追蹤D.視覺Transformer答案：C解析：可微分表面追蹤在渲染方程中顯式建模幾何一致性，使梯度回傳至相機位姿與mesh頂點，實現(xiàn)多視角幾何一致；其余模塊不直接約束跨視角幾何。5.2025年國產(chǎn)AI芯片“玄鯤920”支持的新指令集SVEML，其向量寄存器寬度為A.256bitB.512bitC.1024bitD.2048bit答案：D解析：玄鯤920面向大模型推理，采用2048bitSVEML向量指令，單周期可完成256次FP8乘加，顯著提升矩陣乘法吞吐。6.2025年OpenAIo1pro模型在數(shù)學(xué)推理評測中首次引入“元驗證器”，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要來源于A.Lean4形式化證明庫B.CommonCrawl網(wǎng)頁文本C.GitHub代碼注釋D.ArXiv論文摘要答案：A解析：元驗證器需高置信度邏輯鏈，Lean4庫提供可驗證的形式化證明，可直接生成正負樣本對，用于訓(xùn)練判別器。7.2025年醫(yī)療AI設(shè)備要通過國家藥監(jiān)局“三類證”審批，必須提交A.算法性能摘要表B.真實世界數(shù)據(jù)(RWD)臨床評價報告C.開源許可證D.算法備案回執(zhí)答案：B解析：三類器械需證明臨床獲益，RWD報告通過回顧性或前瞻性隊列量化療效與安全性；性能摘要、開源證、備案回執(zhí)均不足。8.2025年主流多模態(tài)大模型實現(xiàn)“任意分辨率”輸入，其關(guān)鍵技術(shù)是A.固定位置編碼插值B.二維旋轉(zhuǎn)位置編碼(RoPE2D)C.絕對坐標嵌入D.分段線性池化答案：B解析：RoPE2D將圖像空間坐標編碼為復(fù)數(shù)旋轉(zhuǎn)，可直接外推至更大分辨率而無需微調(diào)，實現(xiàn)真正任意分辨率輸入。9.2025年AI生成內(nèi)容溯源協(xié)議C2PA2.0中，用于防止“簽名剝離”攻擊的核心機制是A.零知識證明B.硬件可信錨(RTA)C.盲水印D.鏈下NFT答案：B解析：RTA在成像傳感器芯片內(nèi)完成簽名，私鑰永不離開安全域，即使文件元數(shù)據(jù)被篡改，簽名依舊可驗；零知識證明、盲水印、NFT均無法阻止剝離。10.2025年國內(nèi)首個“城市級”AI操作系統(tǒng)“昆侖CityOS”采用的資源調(diào)度算法是A.靜態(tài)優(yōu)先級B.加權(quán)輪詢C.深度強化學(xué)習(xí)(DRL)+圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.最早截止時間優(yōu)先答案：C解析：CityOS需處理異構(gòu)交通、能源、安防任務(wù)，DRL+GNN聯(lián)合建模時空圖，動態(tài)優(yōu)化全局效用，比傳統(tǒng)算法提升23%能效。二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）11.以下哪些技術(shù)組合可實現(xiàn)“零樣本”工業(yè)缺陷檢測？A.CLIP視覺編碼器+文本提示B.合成數(shù)據(jù)生成+域隨機化C.自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練+記憶庫匹配D.小樣本元學(xué)習(xí)+原型網(wǎng)絡(luò)答案：A、B、C解析：CLIP+文本提示無需缺陷樣本；合成數(shù)據(jù)+域隨機化讓模型見過“偽缺陷”；自監(jiān)督+記憶庫通過密度估計發(fā)現(xiàn)異常；原型網(wǎng)絡(luò)仍需少量缺陷支持集，不滿足零樣本。12.2025年大模型“紅隊測試”法規(guī)要求覆蓋的風(fēng)險維度包括A.性別歧視B.地緣政治偏見C.碳排放超額D.誘導(dǎo)自殺答案：A、B、D解析：法規(guī)聚焦對人的直接傷害與倫理風(fēng)險；碳排放屬于環(huán)境指標，尚未納入強制紅隊清單。13.2025年AI輔助藥物設(shè)計進入臨床Ⅱ期的成功案例中，常用生成式模型有A.擴散模型(Diffusion)B.流匹配(FlowMatching)C.3DTransformerD.變分自編碼器(VAE)答案：A、B、C解析：擴散與流匹配在分子構(gòu)象生成上精度達RMSD<1?；3DTransformer直接處理原子坐標；VAE在藥物分子場景已較少使用，因模式坍塌嚴重。14.2025年“可信AI云”需通過的安全認證包括A.ISO/IEC27001B.ISO/IEC42001C.GB/T394002020D.CSASTARLevel3答案：A、B、C、D解析：27001為信息安全，42001為AI管理體系，39400是中國人工智能安全規(guī)范，CSASTARLevel3為云安全國際認證，四者共同構(gòu)成可信AI云準入門檻。15.2025年“文生視頻”大模型實現(xiàn)120秒1080p連貫性，依賴的關(guān)鍵技術(shù)有A.時空分離VAEB.一致性噪聲采樣C.深度圖條件控制D.長短期混合注意力答案：A、B、D解析：時空分離VAE壓縮時空立方；一致性噪聲采樣保證幀間平滑；長短期混合注意力建模分鐘級依賴；深度圖控制提升3D一致性，但非連貫性核心。三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）16.2025年發(fā)布的Mamba2架構(gòu)在語言建模任務(wù)上完全取代了Transformer。答案：×解析：Mamba2在長序列效率上領(lǐng)先，但在短文本、復(fù)雜推理任務(wù)仍略遜于Transformer，二者呈并存態(tài)勢。17.2025年國內(nèi)法規(guī)要求所有AI生成圖片必須嵌入肉眼可見水印。答案：×解析：法規(guī)要求“可驗證溯源”，并非強制肉眼可見水印，隱形水印+密碼學(xué)簽名亦合規(guī)。18.2025年“量子啟發(fā)”的Ising采樣器已用于大模型微調(diào)加速。答案：√解析：DWave提供的Ising采樣器在權(quán)重剪枝組合優(yōu)化中，相比模擬退火提速8倍，已在千億模型微調(diào)試點。19.2025年GPT4o模型支持在端側(cè)完成千億參數(shù)推理。答案：×解析：GPT4o采用MoE+動態(tài)稀疏，可在端側(cè)運行的是其30億激活子模型，非完整千億。20.2025年AI模型若使用“合成數(shù)據(jù)”占比超過85%，需在備案表中單獨聲明。答案：√解析：網(wǎng)信辦《生成式AI備案細則》要求披露合成數(shù)據(jù)比例，超過85%需提交額外泛化性測試報告。21.2025年主流自動駕駛系統(tǒng)已完全舍棄高精地圖，僅依賴視覺端到端。答案：×解析：重感知輕地圖成為趨勢，但“完全舍棄”僅適用于L2+，L4城市場景仍使用輕量化高精地圖。22.2025年“聯(lián)邦大模型”訓(xùn)練中，客戶端上傳梯度前需進行同態(tài)加密。答案：×解析：同態(tài)加密計算開銷過大，實際采用局部差分隱私+安全聚合，或基于TEE的硬件加密。23.2025年AIforScience領(lǐng)域，AlphaFold3已預(yù)測出所有人類蛋白質(zhì)構(gòu)象。答案：×解析：AlphaFold3覆蓋98.5%人類蛋白，但仍有膜蛋白、動態(tài)構(gòu)象未完全解決。24.2025年“數(shù)字人”直播帶貨需持有《網(wǎng)絡(luò)文化經(jīng)營許可證》。答案：√解析：文旅部明確虛擬主播屬于網(wǎng)絡(luò)表演，平臺與運營方均需持證。25.2025年大模型“指令遵循”評測中，GPT4o在中文場景得分首次超過90分（滿分100）。答案：√解析：SuperCLUE2025年6月榜單顯示GPT4o得90.7，為首次突破90。四、填空題（每空2分，共20分）26.2025年國產(chǎn)開源大模型“________”首次在OpenLLMLeaderboard上超越Llama370B，其訓(xùn)練框架采用完全自主研發(fā)的“________”引擎。答案：BaiChuan3；TritonFire解析：BaiChuan3于2025年4月登頂，TritonFire針對國產(chǎn)GPU深度優(yōu)化，顯存帶寬利用率提升37%。27.2025年歐盟《AIAct》正式將“________”系統(tǒng)劃入高風(fēng)險，要求模型提供者在上線前完成“________”評估。答案：生物識別分類；基本權(quán)利影響解析：法案第6條明確遠程生物識別屬于高風(fēng)險，需評估對隱私、非歧視等基本權(quán)利影響。28.2025年大模型“________”技術(shù)可在推理階段實時剪枝30%通道，僅帶來0.8%的BLEU下降，其算法核心是基于“________”的重要性評分。答案：DynamicChannelSlimming；Fisher信息矩陣對角近似解析：通過在線估計Fisher對角，按閾值動態(tài)屏蔽低重要性通道，實現(xiàn)無損壓縮。29.2025年“________”城市率先實現(xiàn)全域車路協(xié)同V2X5GA覆蓋，路側(cè)單元RSU搭載“________”AI芯片，實現(xiàn)毫秒級感知融合。答案：蘇州；玄鯤920解析：蘇州2025年3月發(fā)布數(shù)據(jù)，RSU內(nèi)置玄鯤920，端到端延遲8ms。30.2025年“________”算法首次將文生圖人類偏好對齊推到x86單機一分鐘出400張4K圖，其關(guān)鍵創(chuàng)新是“________”采樣。答案：FlowSDXL；一致性流解析：一致性流將ODE求解步數(shù)降至4步，相比DDIM提速20倍。五、簡答題（每題10分，共30分）31.簡述2025年“聯(lián)邦大模型”訓(xùn)練中解決“客戶端漂移”的三類最新方法，并對比其通信開銷。答案與解析：（1）全局局部錨點對齊(GLPA)：服務(wù)器保存上一輪全局權(quán)重作為錨點，客戶端在本地訓(xùn)練時增加L2錨點正則，約束漂移。通信開銷僅增加下載錨點一次，約+5%。（2）動態(tài)聚合系數(shù)(DAC)：服務(wù)器根據(jù)客戶端數(shù)據(jù)分布相似度動態(tài)調(diào)整聚合權(quán)重，使用少量公共數(shù)據(jù)計算相似度。每輪需上傳128維特征向量，通信+2%。（3）分層知識蒸餾(HKD)：客戶端將本地模型蒸餾至小模型上傳，服務(wù)器再聚合小模型，減少上傳參數(shù)量90%，但需額外公共數(shù)據(jù)做蒸餾，通信85%，計算+15%。綜上，GLPA與DAC通信增加可忽略，HKD大幅降低通信但增加服務(wù)器計算。32.2025年醫(yī)療影像AI在“跨域泛化”評測中，為何“風(fēng)格內(nèi)容解耦”方法優(yōu)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增強？請給出兩種實現(xiàn)細節(jié)并附實驗數(shù)據(jù)。答案與解析：風(fēng)格內(nèi)容解耦將影像分解為與疾病相關(guān)的內(nèi)容碼和與域相關(guān)的風(fēng)格碼，測試時僅輸入內(nèi)容碼，從而消除域差異。實現(xiàn)一：基于VAE的解耦框架，內(nèi)容碼后驗加入疾病標簽監(jiān)督，風(fēng)格碼通過梯度反轉(zhuǎn)層抑制標簽信息，在乳腺X光數(shù)據(jù)集D1→D2上AUC提升0.08。實現(xiàn)二：基于對比學(xué)習(xí)的解耦，使用InfoNCE拉大同一疾病不同風(fēng)格的內(nèi)容碼相似度，在胸部X光CheXpert外部域AUC提升0.05，同時參數(shù)量僅+3%。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)增強（色彩抖動、伽馬變換）僅提升0.02，且對極端域（不同廠商DR）失效，驗證了解耦的優(yōu)越性。33.2025年“神經(jīng)渲染”實現(xiàn)實時6DoF虛擬現(xiàn)實直播，需解決哪些技術(shù)難點？請給出系統(tǒng)級方案。答案與解析：難點一：分鐘級長序列一致性。方案：引入“全局神經(jīng)緩存”，對靜態(tài)背景建立共享特征網(wǎng)格，動態(tài)物體用分離編碼，跨幀復(fù)用背景。難點二：超高分辨率實時解碼。方案：采用“分塊神經(jīng)光場”，將屏幕空間劃分為32×32tile，每個tile獨立推理，GPU并行，4K@90fps。難點三：弱紋理區(qū)域幾何空洞。方案：融合事件相機數(shù)據(jù)，利用微秒級事件補全幾何邊緣，在UE5引擎中通過插件實現(xiàn)，空洞率由5%降至0.3%。系統(tǒng)級端到端延遲12ms，滿足VR頭顯MotiontoPhoton<20ms要求。六、綜合設(shè)計題（25分）34.某市2026年計劃上線“城市級多模態(tài)大模型操作系統(tǒng)CityGPT”，需同時支持政務(wù)問答、交通調(diào)度、應(yīng)急指揮、文旅推薦四大場景，日活用戶800萬，平均并發(fā)請求60萬QPS，峰值200萬QPS。請完成以下設(shè)計任務(wù)：（1）給出總體架構(gòu)圖（文字描述即可），標明核心模塊與數(shù)據(jù)流向。（2）選擇并論證模型稀疏化方案，要求峰值功耗<30MW，單句首字延遲<200ms。（3）設(shè)計一套“隱私安全合規(guī)”三位一體方案，滿足國內(nèi)外最嚴監(jiān)管。（4）給出成本預(yù)算模型，按5年攤銷，證明TCO低于傳統(tǒng)煙囪式系統(tǒng)20%。（5）列出三項潛在技術(shù)風(fēng)險與緩解措施。答案與解析：（1）架構(gòu)：邊緣層→區(qū)域匯聚層→中心調(diào)度層。邊緣部署5萬張玄鯤920邊緣卡，運行3B稀疏專家子模型，負責語音識別、OCR、NLP預(yù)處理；區(qū)域?qū)?2處機房，每處128卡H800，運行MoETP16/PP8的CityGPT180B；中心層雙活數(shù)據(jù)中心，各2048卡，運行全局調(diào)度與強化學(xué)習(xí)反饋。數(shù)據(jù)流向：用戶請求→邊緣緩存命中/未命中→區(qū)域推理→中心聚合→結(jié)果回傳，全程RDMA，骨干400Gbps。（