2025年人工智能應(yīng)用技術(shù)考試試卷及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.在深度學(xué)習(xí)中，下列哪種技術(shù)最適合用于解決小樣本圖像分類任務(wù)？A.隨機森林B.遷移學(xué)習(xí)C.K均值聚類D.Apriori算法答案：B解析：遷移學(xué)習(xí)通過借用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重，僅需少量新樣本即可快速收斂，顯著緩解小樣本場景下的過擬合問題。2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架中，服務(wù)器端聚合本地模型參數(shù)時，若采用FedAvg算法，其更新規(guī)則本質(zhì)上是：A.對參數(shù)進行加權(quán)平均，權(quán)重與本地數(shù)據(jù)量成正比B.對參數(shù)進行幾何平均，權(quán)重與本地epoch數(shù)成正比C.對梯度進行加權(quán)平均，權(quán)重與本地學(xué)習(xí)率成正比D.對損失函數(shù)值進行算術(shù)平均，再反向傳播答案：A解析：FedAvg的核心思想是各客戶端在本地數(shù)據(jù)上訓(xùn)練若干epoch后，將模型參數(shù)上傳，服務(wù)器按本地數(shù)據(jù)量占比加權(quán)平均，從而保持全局一致性。3.在Transformer架構(gòu)中，positionalencoding使用正弦/余弦函數(shù)而非可學(xué)習(xí)向量的主要優(yōu)點是：A.降低顯存占用B.支持任意長度序列的外推C.加速注意力計算D.增強非線性表達能力答案：B解析：固定函數(shù)形式的positionalencoding在訓(xùn)練時未見的更長序列上依然能產(chǎn)生合理的位置表示，避免可學(xué)習(xí)向量因長度固定而無法外推的缺陷。4.下列關(guān)于DiffusionModel的描述，錯誤的是：A.前向過程為固定馬爾可夫鏈，逐步加噪B.反向過程通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)去噪C.訓(xùn)練目標(biāo)為最大化證據(jù)下界ELBOD.采樣時必須使用與訓(xùn)練一致的隨機種子答案：D解析：DiffusionModel采樣階段無需固定隨機種子，每次生成均可使用不同種子以保證多樣性，僅要求噪聲調(diào)度表一致。5.在強化學(xué)習(xí)中，采用PPO算法時，clip參數(shù)ε的典型取值范圍是：A.0.001~0.01B.0.01~0.05C.0.1~0.3D.0.5~1.0答案：C解析：PPO通過剪切概率比限制策略更新幅度，ε過大則剪切失效，過小則更新過慢，實驗表明0.1~0.3可平衡穩(wěn)定性與速度。6.在自動駕駛感知系統(tǒng)中，將激光雷達點云投影到圖像平面后，最常見的數(shù)據(jù)增強手段是：A.隨機丟棄50%點云B.對圖像做色調(diào)抖動C.在圖像與點云中同步執(zhí)行隨機旋轉(zhuǎn)D.對點云高度值加高斯噪聲答案：C解析：多模態(tài)同步旋轉(zhuǎn)可保持圖像像素與點云幾何對應(yīng)關(guān)系，增強模型對視角變化的魯棒性，而單純丟棄或噪聲會破壞跨模態(tài)一致性。7.在邊緣設(shè)備部署YOLOv8時，若將FP32權(quán)重壓縮為INT8，下列指標(biāo)幾乎不會下降的是：A.平均精度mAP@0.5B.權(quán)重大小C.推理延遲D.功耗答案：B解析：INT8量化后權(quán)重大小直接降為1/4，而mAP、延遲、功耗均受量化誤差與硬件后端影響，可能波動。8.在AIGC文本生成中，采用topp采樣（nucleussampling）時，若p=0.9，則：A.每次從累積概率達90%的最小詞集合中采樣B.每次從概率最大的前90%詞語中采樣C.每次丟棄概率小于0.9的詞語D.每次將概率歸一化到0.9后采樣答案：A解析：topp按概率降序累加至首次≥p，構(gòu)成動態(tài)候選集，既保證多樣性又避免低概率詞帶來的語義漂移。9.在醫(yī)療影像分割任務(wù)中，使用DiceLoss相比交叉熵的主要優(yōu)勢是：A.對類別不平衡不敏感B.可直接優(yōu)化像素精度C.支持多標(biāo)簽邊緣檢測D.收斂速度更慢但更穩(wěn)定答案：A解析：DiceLoss通過重疊度度量，前景背景像素數(shù)量懸殊時梯度仍保持足夠幅度，緩解交叉熵下背景梯度淹沒前景的問題。10.在MLOps流水線中，若采用Canary部署策略，第一步通常是：A.將100%流量切換至新模型B.將5%流量導(dǎo)入新模型并監(jiān)控指標(biāo)C.回滾至舊模型D.關(guān)閉流量入口答案：B解析：Canary先以小比例流量驗證新模型無退化，再逐步擴大比例，確保線上風(fēng)險可控。二、多項選擇題（每題3分，共15分；多選少選均不得分）11.下列哪些技術(shù)可有效緩解GAN訓(xùn)練中的模式崩塌（modecollapse）？A.使用Wasserstein損失B.采用譜歸一化C.引入UnrolledGAND.增加BatchNorm層E.在判別器輸入加噪聲答案：A、B、C、E解析：Wasserstein損失提供平滑梯度；譜歸一化約束判別器Lipschitz常數(shù)；UnrolledGAN讓生成器考慮判別器未來更新；輸入噪聲擴大判別器分布支撐，均有助于分散生成樣本。BatchNorm主要加速收斂，對模式崩塌無直接作用。12.關(guān)于VisionTransformer（ViT），下列說法正確的有：A.圖像塊尺寸越大，模型越難捕捉細粒度特征B.使用掩碼圖像建模（MAE）預(yù)訓(xùn)練可提升下游分類效果C.位置編碼去掉后，模型在ImageNet上仍可保持90%以上精度D.采用GlobalAveragePooling替代CLStoken會顯著降低精度E.在小型數(shù)據(jù)集上從頭訓(xùn)練易過擬合答案：A、B、E解析：大塊化降低序列長度，損失細節(jié)；MAE通過高比例掩碼提升表征；小型數(shù)據(jù)無預(yù)訓(xùn)練時易過擬合。去掉位置編碼后精度暴跌至隨機水平；GAP與CLS精度差異不足1%，非顯著。13.在NLP大模型推理加速中，以下哪些方法屬于“投機解碼”（speculativedecoding）范疇？A.使用小模型草稿生成，大模型并行驗證B.動態(tài)提前退出（earlyexit）C.分塊并行解碼（blockwiseparalleldecoding）D.將Attention改為MultiQueryE.采用INT4量化答案：A、C解析：投機解碼核心為“先快后準(zhǔn)”，A、C均利用并行驗證機制加速；earlyexit為自適應(yīng)計算；MultiQuery與量化屬于結(jié)構(gòu)壓縮，非投機思想。14.關(guān)于自監(jiān)督學(xué)習(xí)中的對比學(xué)習(xí)，下列損失函數(shù)可直接用于負(fù)樣本對的包括：A.InfoNCEB.TripletLossC.BarlowTwinsD.SimSiamE.MarginLoss答案：A、B、E解析：InfoNCE顯式使用負(fù)樣本；Triplet與MarginLoss依賴負(fù)樣本距離；BarlowTwins與SimSiam無需負(fù)樣本，通過冗余降低或停止梯度避免崩潰。15.在可解釋AI中，以下哪些方法可提供像素級顯著圖？A.GradCAMB.IntegratedGradientsC.LIMED.SHAPE.GuidedBackpropagation答案：A、B、E解析：GradCAM通過梯度加權(quán)激活圖；IntegratedGradients累加基準(zhǔn)到輸入的梯度；GuidedBackpropagation反向掩碼梯度，均可定位像素。LIME、SHAP默認(rèn)給出區(qū)域或特征重要性，非純像素級。三、填空題（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.x中，使用______編譯模式可將動態(tài)圖轉(zhuǎn)化為靜態(tài)圖，從而融合內(nèi)核并降低GPU訪存。答案：pile解析：pile通過TVM/Glow風(fēng)格優(yōu)化，自動生成融合CUDAkernel，提升20%30%吞吐。17.在StableDiffusion中，去噪網(wǎng)絡(luò)通常采用______架構(gòu)，其跳躍連接有助于保留圖像細節(jié)。答案：UNet解析：UNet的編碼器解碼器對稱結(jié)構(gòu)加跳躍連接，能在潛在空間有效恢復(fù)高頻細節(jié)。18.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）階段，用于獎勵模型訓(xùn)練的損失函數(shù)為______回歸。答案：排序/PairwiseRanking解析：獎勵模型接受同一提示下的兩個響應(yīng)，輸出標(biāo)量獎勵，通過交叉熵排序損失擬合人類偏好。19.在自動駕駛高精地圖定位中，常用______變換將當(dāng)前激光雷達幀與地圖進行配準(zhǔn)。答案：ICP（IterativeClosestPoint）解析：ICP通過迭代尋找最近點并最小化點到面距離，求解剛性變換，實現(xiàn)厘米級定位。20.在模型蒸餾中，當(dāng)教師模型輸出為軟標(biāo)簽時，引入溫度參數(shù)T，其值越大，概率分布越______。答案：平滑/均勻解析：高溫放大logit差異縮小，軟化分布，使學(xué)生模型關(guān)注暗知識（darkknowledge）。21.在語音識別中，CTC損失要求引入______符號以處理輸入輸出長度不一致。答案：blank解析：blank標(biāo)簽允許模型在重復(fù)幀輸出空識別，實現(xiàn)單調(diào)對齊。22.在VisionMLP架構(gòu)中，CycleMLP通過引入______卷積替代全連接，實現(xiàn)線性復(fù)雜度。答案：循環(huán)/循環(huán)移位解析：循環(huán)移位核在通道維度共享權(quán)重，將O(N2)全連接降為O(N)。23.在推薦系統(tǒng)冷啟動場景，利用用戶注冊時填寫的______信息，可快速構(gòu)建初始嵌入。答案：屬性/畫像（如年齡、性別、地域）解析：屬性嵌入與內(nèi)容特征拼接，可緩解無交互時的稀疏性。24.在AI芯片設(shè)計中，數(shù)據(jù)流架構(gòu)采用______機制，將計算與訪存解耦，提高PE利用率。答案：雙緩沖/DoubleBuffering解析：雙緩沖在計算當(dāng)前tile時預(yù)取下一tile，隱藏訪存延遲。25.在生成式模型評估中，F(xiàn)ID指標(biāo)計算真實與生成圖像特征向量的______距離。答案：Fréchet解析：FID假設(shè)特征分布服從高斯，計算均值與協(xié)方差的Fréchet距離，越低越真實。四、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯誤打“×”）26.在LoRA微調(diào)中，秩r越大，可訓(xùn)練參數(shù)量越少。答案：×解析：秩r越大，低秩矩陣尺寸增大，參數(shù)量增加。27.使用FlashAttention可將注意力內(nèi)存復(fù)雜度從O(N2)降至O(N)。答案：√解析：FlashAttention通過分塊softmax重計算，無需存儲完整注意力矩陣，實現(xiàn)線性顯存。28.在擴散模型中，DDIM采樣步數(shù)越少，生成質(zhì)量一定越差。答案：×解析：DDIM為確定性采樣，步數(shù)減少會犧牲一致性，但可通過更高階ODEsolver補償，未必質(zhì)量更差。29.在模型并行中，PipelineParallelism屬于層間劃分，而TensorParallelism屬于層內(nèi)劃分。答案：√解析：Pipeline按層切分不同設(shè)備；TensorParallel將單層參數(shù)矩陣分塊，二者正交。30.在BERT預(yù)訓(xùn)練中，NSP（NextSentencePrediction）任務(wù)在所有后續(xù)改進模型中均被保留。答案：×解析：RoBERTa等實驗表明NSP貢獻微弱，已移除。31.在目標(biāo)檢測中，YOLOv8的C2f模塊替換了YOLOv5的C3，旨在增強梯度流。答案：√解析：C2f引入更多跨層split與concat，提升梯度復(fù)用。32.在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，GraphSAGE的采樣方式保證了訓(xùn)練時顯存恒定，與圖規(guī)模無關(guān)。答案：√解析：固定鄰居采樣數(shù)，每批次節(jié)點數(shù)可控，顯存恒定。33.在語音合成中，VITS的隨機時長預(yù)測器（SDP）允許模型在推理時控制語速。答案：√解析：SDP輸出音素時長分布，可通過調(diào)整溫度或長度因子實現(xiàn)語速調(diào)節(jié)。34.在強化學(xué)習(xí)offpolicy評估中，重要性采樣比（IS）估計量一定無偏。答案：√解析：IS在滿足覆蓋性假設(shè)時，數(shù)學(xué)期望等于真實值，故無偏。35.在AI繪畫中，StableDiffusion的VAE編碼器將512×512圖像壓縮為64×64×4潛在向量，壓縮率為128倍。答案：√解析：5122×3≈786k像素，642×4=16k，壓縮比≈49，但考慮字節(jié)對齊與冗余去除，業(yè)界常稱約128倍。五、簡答題（每題10分，共30分）36.描述如何通過“混合精度訓(xùn)練+梯度累積”在單卡24GBGPU上微調(diào)LLaMA65B，并給出顯存占用估算與關(guān)鍵代碼片段。答案：1.原理：混合精度（FP16+FP32主副本）將激活與權(quán)重減半；梯度累積將microbatch梯度累加，等效擴大batchsize而不增顯存。2.顯存估算：65B參數(shù)≈130GBFP32，使用INT8量化+NF4雙量化后降至≈32GB；激活檢查點（checkpointing）使激活顯存從O(LBHD)降至O(BHD)，24GB可行。3.關(guān)鍵代碼（PyTorch2.1）：```pythonfromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScalerscaler=GradScaler()fori,batchinenumerate(loader):withautocast():loss=model(batch).loss/accum_stepsscaler.scale(loss).backward()if(i+1)%accum_steps==0:scaler.step(optimizer)scaler.update();optimizer.zero_grad()```4.額外技巧：使用DeepSpeedZeRO3offload參數(shù)到CPU，進一步降低GPU顯存峰值至20GB以下；開啟flashattention減少激活碎片。37.對比分析RAG（RetrievalAugmentedGeneration）與LongContextLLM在知識密集型問答上的優(yōu)缺點，并給出選擇決策樹。答案：1.RAG優(yōu)點：動態(tài)更新知識無需重訓(xùn)；可引用外部溯源，減少幻覺；顯存隨檢索大小而非序列線性增長。缺點：檢索質(zhì)量決定上限；需維護向量庫；跨段落推理弱。2.LongContext優(yōu)點：端到端訓(xùn)練，推理鏈自然；支持細粒度跨句依賴。缺點：訓(xùn)練與推理成本高，長度平方級顯存；知識截止后無法更新；超長輸入易稀釋注意力。3.決策樹：a.若知識庫日更新>5%→選RAGb.若單文檔>100ktokens且需跨頁推理→選LongContext+分段RAG混合c.若硬件顯存<40GB→選RAGd.若答案需可解釋引用→選RAGe.若用戶提問多為總結(jié)性而非事實性→選LongContext4.案例：醫(yī)療指南季度更新、法規(guī)頻繁修訂，優(yōu)先RAG；小說級文檔情感分析，優(yōu)先LongContext。38.闡述“鏈?zhǔn)剿季S提示（ChainofThought,CoT）”在算術(shù)推理任務(wù)中的心理機制與局限性，并提出一種改進方案。答案：1.心理機制：CoT模擬人類“分步解題”工作記憶過程，將多步計算拆分為可驗證子目標(biāo)，降低單步Transformer的復(fù)合誤差；注意力頭在生成中間結(jié)果時形成線性化計算圖，提升符號操作一致性。2.局限性：a.步驟錯誤會級聯(lián)放大；b.對分布外數(shù)值（如超大整數(shù)）仍失效；c.依賴提示模板，不同模板性能方差大；d.可能產(chǎn)生“看似合理但計算錯誤”的幻覺。3.改進方案——“工具增強CoT（ToolaugmentedCoT）”：a.在每一步生成<call>計算器(表達式)</call>標(biāo)簽；b.外部Python解釋器返回精確結(jié)果；c.模型將結(jié)果回填繼續(xù)生成；d.訓(xùn)練時采用課程學(xué)習(xí)，先學(xué)習(xí)調(diào)用工具，再減少依賴。4.實驗：GSM8K數(shù)據(jù)集上，175B模型CoT準(zhǔn)確78.5%，工具增強后提升至92.3%，且對10?級大數(shù)運算誤差從34%降至2%。六、綜合設(shè)計題（25分）39.某市計劃部署“AI+城市噪聲治理”系統(tǒng)，需實時識別非法鳴笛、改裝摩托、施工噪聲三類事件，并要求在邊緣盒子（8TOPSINT8）上運行，時延<200ms。請給出端到端技術(shù)方案，包括：1.數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注策略；2.模型選型與壓縮流程；3.事件上報邏輯與隱私合規(guī)；4.在線自學(xué)習(xí)機制；5.預(yù)期指標(biāo)與驗證方案。答案：1.數(shù)據(jù)采集：a.部署4G回傳MEMS麥克風(fēng)陣列（16kHz