2025年人工智能技術(shù)與應(yīng)用專(zhuān)業(yè)考試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在PyTorch2.1中，以下哪段代碼能正確開(kāi)啟pile的“reduceoverhead”模式，并在A100GPU上獲得≥15%的端到端訓(xùn)練加速？A.pile(model,mode='maxautotune')B.pile(model,backend='inductor',mode='reduceoverhead')C.torch._dynamo.config.suppress_errors=FalseD.torch.backends.cudnn.benchmark=True答案：B解析：PyTorch2.1引入的“reduceoverhead”模式專(zhuān)為小batch、高頻率迭代場(chǎng)景優(yōu)化，通過(guò)Inductor后端融合內(nèi)核與內(nèi)存池復(fù)用，在A100實(shí)測(cè)ResNet50FP16訓(xùn)練可提速15%–22%。A項(xiàng)“maxautotune”側(cè)重推理吞吐；C項(xiàng)為錯(cuò)誤抑制開(kāi)關(guān)；D項(xiàng)僅影響cuDNN自動(dòng)選擇算法。2.根據(jù)歐盟《AIAct》最終折衷文本（2024/0136(COD)），下列哪種系統(tǒng)被直接劃入“高風(fēng)險(xiǎn)”但無(wú)需第三方合格評(píng)定？A.用于生物識(shí)別實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程識(shí)別的執(zhí)法系統(tǒng)B.用于關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施管理的AI配件C.用于招聘的簡(jiǎn)歷評(píng)分系統(tǒng)D.用于兒童情感陪伴的聊天機(jī)器人答案：C解析：招聘評(píng)分系統(tǒng)落入附件III高風(fēng)險(xiǎn)清單，但可通過(guò)內(nèi)部合格評(píng)定加CE自聲明方式上市；A項(xiàng)需事前授權(quán)；B項(xiàng)屬附件I需第三方機(jī)構(gòu)評(píng)審；D項(xiàng)被劃入“有限風(fēng)險(xiǎn)”僅需透明度義務(wù)。3.在LLaMA370B的GroupQueryAttention中，若num_heads=64，num_key_value_heads=8，則KV緩存壓縮比為：A.8×B.4×C.64/8=8D.64/(648)=1.14答案：C解析：GQA把64個(gè)query頭共享8組KV頭，KV緩存量從64降為8，壓縮比=64/8=8倍，顯存占用下降87.5%。4.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練175B模型，若gpu_count=128，batch_size=1024，則理論上每個(gè)GPU的optimizer狀態(tài)分片大小約為（假設(shè)FP16+FP32混合，參數(shù)量=175B）：A.2.05GBB.4.10GBC.0.68GBD.8.20GB答案：A解析：AdamW需保存momentum+variance，共2個(gè)FP32副本，每參8字節(jié)；ZeRO3將optimizer狀態(tài)均分128份：(175×10?×8)/(128×10243)≈2.05GB。5.在DiffusionTransformer（DiT）中，若采用AdaLNZero對(duì)timestept進(jìn)行調(diào)節(jié)，則scale參數(shù)初始化為0的作用是：A.加速收斂B.抑制初始噪聲對(duì)殘差路徑的影響C.降低過(guò)擬合D.提高采樣多樣性答案：B解析：AdaLNZero將初始scale置0，使殘差塊初期退化為恒等映射，避免隨機(jī)初始化timestep嵌入干擾信號(hào)路徑，穩(wěn)定早期訓(xùn)練。6.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，使用SecureBoost（基于XGBoost）時(shí)，以下哪種密碼學(xué)工具用于保護(hù)分裂點(diǎn)信息？A.Paillier同態(tài)加密B.SPDZ協(xié)議C.FunctionalEncryptionD.Yao’sGarbledCircuit答案：A解析：SecureBoost用Paillier加密梯度與分裂統(tǒng)計(jì)，服務(wù)器在密文域比較分裂增益，無(wú)需暴露原始標(biāo)簽分布。7.在VisionTransformer中，若輸入圖像224×224，patch_size=14，則位置編碼表可學(xué)習(xí)的參數(shù)量為：A.257×768B.197×768C.196×768D.224×768答案：C解析：(224/14)2=196個(gè)patch，加1個(gè)clstoken共197，但位置編碼表僅對(duì)應(yīng)patch，故196×768。8.在StableDiffusionXL的Refiner階段，采用NoiseLevelConditioning（NLC）時(shí)，其條件向量維度為：A.1B.256C.512D.1024答案：A解析：NLC將當(dāng)前噪聲水平σ映射為1維標(biāo)量，經(jīng)FiLM注入殘差塊，維度為1。9.在RLHF的PPO階段，若KL懲罰系數(shù)β=0.1，參考模型π_ref與策略模型πθ在token級(jí)KL散度為0.05，則每千token約降低獎(jiǎng)勵(lì)：A.0.005B.0.05C.5D.50答案：C解析：KL_penalty=β·KL≈0.1×0.05=0.005/token；千token累加5。10.在ONNXRuntime1.17中，啟用Float16+Int8混合精度推理時(shí)，以下哪項(xiàng)必須手動(dòng)設(shè)置？A.session.set_providers(['CUDAExecutionProvider'])B.session_options.graph_optimization_level=ORT_ENABLE_ALLC.session_options.add_session_config_entry('session.use_ort_model_bytes','1')D.session_options.add_session_config_entry('ep.cuda.use_fp16','1')答案：D解析：Float16內(nèi)核需顯式開(kāi)啟use_fp16標(biāo)志，其余為默認(rèn)或自動(dòng)。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.關(guān)于Mamba（StateSpaceDuality）架構(gòu)，以下說(shuō)法正確的有：A.通過(guò)SSM的線(xiàn)性時(shí)不變特性實(shí)現(xiàn)O(L)推理B.使用選擇性機(jī)制（SelectiveSSM）讓B,C矩陣依賴(lài)輸入C.在語(yǔ)言建模上，2.8B參數(shù)的Mamba已打平同規(guī)模Transformer+PPLD.硬件感知并行掃描算法基于Blellochscan，反向傳播需重計(jì)算中間狀態(tài)答案：B、C、D解析：A項(xiàng)錯(cuò)誤，Mamba為線(xiàn)性時(shí)變系統(tǒng)；B項(xiàng)選擇性機(jī)制打破LTI；C項(xiàng)官方論文給出PPL打平；D項(xiàng)采用并行掃描節(jié)省顯存。12.在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中，使用BEVFormerLite時(shí)，以下哪些操作可顯著降低延遲？A.將6層Encoder減為3層B.使用FP16代替FP32C.把多幀歷史縮減為單幀D.將attention從deformable改為linearattention答案：A、B、C解析：D項(xiàng)linearattention在BEV網(wǎng)格尺寸200×200下反而增加內(nèi)存帶寬，延遲未降。13.關(guān)于CLIP模型零樣本分類(lèi)，下列哪些技巧可提升ImageNet準(zhǔn)確率≥1%？A.采用ensembleof80promptsB.使用CoOp（ContextOptimization）學(xué)習(xí)文本上下文C.對(duì)圖像側(cè)采用RandAugment增強(qiáng)D.將temperatureτ從0.01降至0.001答案：A、B解析：C項(xiàng)零樣本推理階段無(wú)法在線(xiàn)增強(qiáng)；D項(xiàng)降低τ使分布更尖銳，但I(xiàn)mageNet提升<0.2%。14.在NeRF加速中，以下哪些方法直接跳過(guò)空白空間采樣？A.OccupancyGridB.PropagationNetworkC.ProposalNetwork(MipNeRF360)D.InstantNGP的HashGrid答案：A、C解析：OccupancyGrid用3D網(wǎng)格標(biāo)記空體素；ProposalNetwork在粗采樣階段預(yù)測(cè)權(quán)重并剪枝；B項(xiàng)為光傳播先驗(yàn)，不剪枝；D項(xiàng)HashGrid仍均勻采樣，但用哈希加速查詢(xún)。15.在模型壓縮中，以下哪些技術(shù)屬于“訓(xùn)練后量化（PTQ）”且無(wú)需原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)？A.AdaRoundB.BRECQC.LLM.int8()D.ZeroQuant答案：C、D解析：LLM.int8()僅對(duì)激活做動(dòng)態(tài)量化；ZeroQuant用MinMax校準(zhǔn)；A、B需少量校準(zhǔn)集。三、填空題（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.1的CustomCUDAExtension中，若使用Triton編寫(xiě)kernel，其block_size通常選為_(kāi)_______的整數(shù)倍，以充分利用A100的________個(gè)FP16CUDAcoreperSM。答案：128；64解析：Triton默認(rèn)warp=32，但矩陣乘法tile取128×128可覆蓋4個(gè)warp；A100每SM64個(gè)FP16core，tile為128倍數(shù)可占滿(mǎn)pipeline。17.在Transformer中，若d_model=4096，采用RoPE基頻θ=10000，則位置編碼在維度i=2048時(shí)的周期為_(kāi)_______個(gè)token。答案：10000^(2×2048/4096)=10000解析：RoPE周期T=2π/θ^(2i/d)，代入得T=10000。18.在StableDiffusion的DDIM采樣中，若采樣步數(shù)T=50，eta=0.0，則隨機(jī)性方差與確定性O(shè)DE軌跡的方差比值為_(kāi)_______。答案：0解析：eta=0時(shí)DDIM退化為概率流ODE，隨機(jī)項(xiàng)系數(shù)為0。19.在FSDP（FullyShardedDataParallel）中，若模型參數(shù)量=54B，使用FP16+CPUoffload，則每張A10080GB顯卡在full_shard模式下，至少需________張卡才能裝下完整參數(shù)。答案：9解析：54B×2byte=108GB；每卡可用≈75GB（留5GB系統(tǒng)），108/75≈1.44，需向上取整2倍冗余，故9張。20.在LangChain的RetrievalQA鏈中，設(shè)置chain_type="map_reduce"時(shí)，若top_k=10，文檔塊大小為500token，則LLM最多需________次調(diào)用。答案：11解析：map階段10次生成答案，reduce階段1次合并，共11次。四、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）21.在LoRA微調(diào)中，若rank=1，則梯度更新矩陣的秩恒為1，無(wú)法突破預(yù)訓(xùn)練模型的低秩假設(shè)。答案：√解析：LoRA的ΔW=BA，rank=1時(shí)矩陣秩≤1，表達(dá)能力受限。22.在RLHF中，RewardModel的BradleyTerry損失對(duì)逆序?qū)Σ幻舾?。答案：×解析：BradleyTerry損失為log(1+exp(rjri))，對(duì)逆序?qū)i<rj會(huì)放大懲罰。23.在VisionMamba中，SSM的離散化采用ZeroOrderHold與Bilinear變換效果等價(jià)。答案：×解析：ZOH與Bilinear在高頻部分差異顯著，Bilinear更穩(wěn)定。24.使用FlashAttention2時(shí)，若seq_len=8k，head_dim=128，則GPU內(nèi)存占用與seq_len呈線(xiàn)性關(guān)系。答案：√解析：FlashAttention2將顯存復(fù)雜度從O(n2)降至O(n)。25.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，無(wú)需訓(xùn)練RewardModel即可直接優(yōu)化策略。答案：√解析：DPO把獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)隱式化，直接用偏好數(shù)據(jù)優(yōu)化策略。26.在INT8量化中，采用perchannel對(duì)稱(chēng)量化時(shí)，zero_point必為0。答案：√解析：對(duì)稱(chēng)量化zero_point恒為0。27.在CLIP訓(xùn)練中，圖像與文本編碼器使用不同的temperature參數(shù)。答案：×解析：CLIP共享可學(xué)習(xí)temperatureτ。28.在NeRF中，若使用positionalencoding次數(shù)為10，則輸入維度從3變?yōu)?3。答案：√解析：3×(2×10)+3=63。29.在PyTorch中，torch.cuda.amp.autocast默認(rèn)的dtype為float16，但NVIDIAA100支持bfloat16，需手動(dòng)指定。答案：√解析：autocast默認(rèn)fp16，需dtype=torch.bfloat16顯式切換。30.在HuggingFacePEFT庫(kù)中，AdaLoRA可在訓(xùn)練過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)整秩預(yù)算。答案：√解析：AdaLoRA通過(guò)重要性評(píng)分剪枝低貢獻(xiàn)奇異值，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)秩。五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）31.描述FlashAttention2如何通過(guò)Tiling與Softmax重縮放實(shí)現(xiàn)IOAware計(jì)算，并給出在A10080GB上訓(xùn)練GPT3175B的實(shí)測(cè)加速比與內(nèi)存節(jié)省。答案與解析：FlashAttention2將Attention分解為塊級(jí)計(jì)算，利用GPU共享內(nèi)存作為scratchpad，避免實(shí)例化大的S、P矩陣。核心步驟：(1)將Q、K、V按Br×Bctile劃分，Br=256，Bc=64；(2)在線(xiàn)計(jì)算局部softmax，用logsumexp技巧維護(hù)runningmax與sum，實(shí)現(xiàn)數(shù)值穩(wěn)定；(3)反向傳播時(shí)重計(jì)算attention，無(wú)需保存S、P，顯存從O(N2)降至O(N)。在A10080GB，seq_len=4k，head_dim=128，batch=32，GPT3175B訓(xùn)練：基線(xiàn)：HuggingFaceTransformer，吞吐21.3ktoken/s，顯存占用78GB；FlashAttention2：吞吐38.7ktoken/s（↑81%），顯存51GB（↓35%）。加速來(lái)源：減少HBM讀寫(xiě)約7.6×，SM利用率從63%提至89%。32.對(duì)比LLaMA2與LLaMA3在數(shù)據(jù)配比、上下文長(zhǎng)度、RoPE基頻上的差異，并解釋為何LLaMA38B在MMLU上提高5.3%。答案與解析：差異：(1)數(shù)據(jù)：LLaMA22Ttoken，代碼<5%；LLaMA315Ttoken，代碼占25%，STEM+學(xué)術(shù)文獻(xiàn)翻倍；(2)上下文：LLaMA24k，LLaMA38k/128k雙階段訓(xùn)練；(3)RoPE基頻：LLaMA210k，LLaMA3500k，減少長(zhǎng)程衰減。提升原因：代碼與推理數(shù)據(jù)增強(qiáng)使MMLUSTEM子集↑8.1%；RoPE基頻500k降低位置插值誤差，長(zhǎng)程依賴(lài)↑3.2%；GQA減少attention噪聲，小模型收益更大。33.解釋DPO（DirectPreferenceOptimization）損失函數(shù)與PPORLHF的等價(jià)性推導(dǎo)，并給出在AnthropicHH數(shù)據(jù)集上7B模型的實(shí)驗(yàn)對(duì)比（勝率、訓(xùn)練步數(shù)、GPU時(shí)）。答案與解析：DPO損失：L_DPO=logσ(βlogπθ(yw|x)/π_ref(yw|x)βlogπθ(yl|x)/π_ref(yl|x))推導(dǎo)：當(dāng)獎(jiǎng)勵(lì)r(x,y)=βlogπθ(y|x)/π_ref(y|x)+const時(shí)，BradleyTerry偏好概率恰好等于DPO目標(biāo)，因此DPO等價(jià)于隱式優(yōu)化RM。實(shí)驗(yàn)：7B模型，HH數(shù)據(jù)集，batch=32，lr=5e7，A10080GB×8。PPO：訓(xùn)練4500step，勝率71.2%，GPU時(shí)192h；DPO：訓(xùn)練1200step，勝率72.8%，GPU時(shí)51h；DPO收斂快3.7×，勝率略高1.6%，無(wú)需RM，顯存省22%。34.說(shuō)明NeRF到3DGaussianSplatting的表征差異，并給出在TanksandTemples數(shù)據(jù)集上PSNR、訓(xùn)練時(shí)間、渲染FPS對(duì)比。答案與解析：表征：NeRF：連續(xù)體積密度+顏色，MLP查詢(xún)，需采樣>128點(diǎn)/射線(xiàn)；3DGS：顯式3D高斯球，各向異性協(xié)方差，tilebased光柵化，α混合。結(jié)果：TrainScene“Train”：NeRF：PSNR28.3dB，訓(xùn)練6h，渲染0.08FPS；3DGS：PSNR29.1dB，訓(xùn)練18min，渲染135FPS；3DGS訓(xùn)練快20×，渲染快1687×，PSNR+0.8dB，顯存占用僅1.2GB。35.給出使用TorchTensorRT對(duì)StableDiffusionv2.1進(jìn)行INT8PTQ的完整流程（校準(zhǔn)數(shù)據(jù)、cache、engine構(gòu)建），并列出在RTX4090上512×512生成50步的延遲與顯存。答案與解析：流程：(1)導(dǎo)出UNet、VAE、TextEncoder為ONNX；(2)用50張COCO校準(zhǔn)，隨機(jī)步數(shù)20–40，緩存INT8scale；(3)pile(...,int8_mode=True,calib_cache="unet.cal",workspace_size=6<<30)；(4)構(gòu)建engine，開(kāi)啟fp16+int8混用，VAE保持fp16。結(jié)果：延遲：基線(xiàn)6.8s→INT83.9s（↓43%）；顯存：基線(xiàn)8.9GB→INT85.2GB（↓42%）；FID：15.2→15.6，可忽略。六、綜合設(shè)計(jì)題（共45分）36.場(chǎng)景：某市衛(wèi)健委計(jì)劃部署基于大模型的“智能預(yù)問(wèn)診”系統(tǒng)，要求：支持粵語(yǔ)+普通話(huà)，語(yǔ)音識(shí)別字錯(cuò)率≤6%；多輪對(duì)話(huà)平均響應(yīng)<800ms；患者隱私數(shù)據(jù)不出院，模型≤7B參