2025年人工智能招聘面試題庫及參考答案一、單選題（每題僅有一個正確答案，錯選、多選均不得分）1.在PyTorch2.1中，以下哪一段代碼可以正確開啟pile的maxautotune模式，并在A100GPU上獲得確定性結(jié)果？A.pile(model,mode='maxautotune',deterministic=True)B.pile(model,mode='maxautotune',deterministic='warn')C.torch._dynamo.config.deterministic=True;pile(model,mode='maxautotune')D.torch.backends.cudnn.deterministic=True;pile(model,mode='maxautotune')答案：C解析：PyTorch2.1將deterministic控制下沉到torch._dynamo層，僅設(shè)置cudnn.deterministic無法覆蓋inductor后端中的非確定性算子；必須顯式打開dynamo的deterministic開關(guān)，再調(diào)用compile才能全局生效。2.某電商搜索場景使用雙塔DSSM模型，負樣本采用inbatch隨機負采樣。若batchsize從2048突然降到64，線上CTR預(yù)估校準度（calibration）出現(xiàn)系統(tǒng)性高估，其最可能原因是：A.溫度系數(shù)τ過大B.溫度系數(shù)τ過小C.未對采樣概率做修正（logQ修正）D.未使用LayerNorm答案：C解析：batch變小后，每個正樣本的隨機負例被采到的概率分布發(fā)生劇烈變化，若繼續(xù)用無修正的softmax交叉熵，會低估負例先驗概率，導(dǎo)致打分偏高。logQ修正可緩解采樣偏差。3.在Transformer中，若將attention的softmax改為ReLU(·/√d_k)，則理論上序列最大可建模依賴長度會：A.不變B.縮短為O(logn)C.增長為O(n2)D.退化為常數(shù)答案：B解析：ReLU不保證權(quán)重和為1，且負值歸零，信息傳遞矩陣的譜半徑隨層數(shù)指數(shù)衰減，梯度消失范圍與logn成正比，因此有效依賴長度縮短。4.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練175B模型，參數(shù)被劃分到128張A10080G。若開啟nvmeoffload，以下哪項指標幾乎不受PCIe帶寬限制？A.Allgather時延B.Reducescatter時延C.Optimizerstate寫盤吞吐量D.Gradientnorm計算答案：D解析：gradientnorm僅需一次性Allreduce一個標量，數(shù)據(jù)量4Byte，與PCIe帶寬無關(guān)；其余均涉及大規(guī)模參數(shù)搬運。5.在StableDiffusionXL的VAE潛空間做線性插值，若兩張圖像潛碼z?、z?分別滿足‖z?‖?=‖z?‖?=1且z?⊥z?，則插值路徑上生成圖像的感知變化速率（LPIPS距離對t的導(dǎo)數(shù)）在t=0.5處：A.取得最小值B.取得最大值C.為0D.不存在答案：B解析：潛空間球面插值在正交點處導(dǎo)數(shù)最大，感知變化最快；直線插值則在中點速率最小。6.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，采用FedAvg聚合100個客戶端模型，其中10個為拜占庭攻擊者，上傳參數(shù)為真實參數(shù)的5倍。若服務(wù)器使用Trimmean（trim=10），則聚合后參數(shù)偏差為：A.0B.5%C.10%D.50%答案：A解析：Trimmean去掉最大10個與最小10個，攻擊者參數(shù)全被剔除，剩余90個正常，故無偏。7.在RLHF中，若獎勵模型r_θ對偏好對(x,y_w,y_l)的交叉熵損失出現(xiàn)NaN，以下排查順序最合理的是：①檢查y_w與y_l是否相同②檢查logsumexp數(shù)值穩(wěn)定性③檢查梯度裁剪閾值④檢查獎勵模型是否輸出0方差A(yù).①②③④B.②①④③C.④①②③D.①④②③答案：A解析：先排除標簽錯誤，再查數(shù)值穩(wěn)定，再查梯度爆炸，最后查模型退化。8.使用int8量化部署LLaMA270B時，若采用GPTQ分組大小128，激活值用動態(tài)int8，則模型體積與fp16相比約：A.25%B.37.5%C.50%D.75%答案：B解析：權(quán)重70B×1Byte，激活臨時緩存約0.5Byte/參數(shù)，總計≈1.5Byte/param，fp16為2Byte，故1.5/2=75%，但權(quán)重只占約一半，實際體積37.5%。9.在自動駕駛感知系統(tǒng)中，將激光雷達點云轉(zhuǎn)為BEV特征時，若使用PointPillar的pillarsize從0.25m調(diào)整為0.5m，則檢測頭對小轎車（4m×1.8m）的召回率會：A.提升約2%B.下降約5%C.下降約10%D.幾乎不變答案：C解析：pillar變大致使橫向特征分辨率減半，小轎車橫向僅1.8m，有效pillar數(shù)量減少，邊緣特征丟失，召回下降明顯。10.在推薦系統(tǒng)冷啟動階段，使用元學(xué)習(xí)MAML訓(xùn)練新廣告ID的嵌入，若innerloop學(xué)習(xí)率α設(shè)為0，則等效于：A.預(yù)訓(xùn)練平均嵌入B.隨機初始化C.凍結(jié)所有參數(shù)D.退化為協(xié)同過濾答案：A解析：α=0時innerloop不更新，task嵌入始終為初始值，MAML僅優(yōu)化初始參數(shù)，使其在平均意義上表現(xiàn)最好，即平均嵌入。二、多選題（每題有兩個或以上正確答案，漏選、錯選均不得分）11.以下哪些操作可以切實降低LLM推理時的首字延遲（TimetoFirstToken）？A.預(yù)填充KVcache時采用8bit量化B.使用speculativedecoding草稿模型C.將RoPE基頻從10k提高到100kD.啟用CUDAGraph把prefill階段capture成單kernelE.把prompt做動態(tài)Earlyexit退出答案：B、D、E解析：A降低內(nèi)存但增加反量化延遲；C僅影響位置編碼外推，不減少計算；B可并行生成草稿，D減少kernellaunch開銷，E提前退出層數(shù)，均可縮短首字延遲。12.在DiffusionModel加速采樣中，以下哪些方法在理論上保持相同ODE軌跡（即相同連續(xù)時間極限）？A.DDIMB.DPMSolver2C.EulerMaruyama求解SDED.ExponentialIntegratorE.UniPC答案：A、B、D解析：DDIM是概率流ODE的離散格式；DPMSolver2與ExponentialIntegrator均為高階ODE求解器；EulerMaruyama求解的是SDE，軌跡含隨機項；UniPC對ODE做預(yù)測校正，極限一致。13.關(guān)于VisionTransformer的注意力熱力圖可解釋性，以下說法正確的是：A.Rollout方法需逐層乘以注意力矩陣B.LRP需對GELU做反向重寫C.GradCAM可直接用于ViT最后一層CLStokenD.Chefer方法引入重歸一化使總relevance守恒E.注意力可視化對CNN無效答案：A、B、D解析：C錯誤，GradCAM需對特征圖加權(quán)，ViT無卷積特征圖；E錯誤，CAM系列對CNN有效。14.在GraphNeuralNetwork中，以下哪些技術(shù)可以緩解“過度擠壓”（Oversquashing）？A.殘差連接B.注意力機制C.重連邊（graphrewiring）D.擴大hiddendimE.使用線性層代替非線性答案：A、C解析：殘差提供捷徑，rewiring縮短信息路徑；注意力與維度不直接解決拓撲瓶頸；線性層反而削弱表達能力。15.以下哪些指標可直接用于評估生成模型多樣性（diversity）且無需真實樣本？A.LPIPSB.MSSSIMC.InceptionScoreD.Precision@kE.Recall@k答案：A、C解析：LPIPS計算生成樣本間感知距離；IS用生成樣本預(yù)測類別分布熵；MSSSIM需真實圖像；Precision/Recall@k需真實分布。三、編程填空題（請補全缺失的Python代碼，使其運行結(jié)果符合注釋要求）16.實現(xiàn)一個內(nèi)存高效的GroupQueryAttention（GQA）前向，要求Q頭數(shù)為32，K/V頭數(shù)為8，輸出與標準MHA數(shù)值誤差<1e5。```pythonimporttorch,torch.nn.functionalasFdefgqa_forward(q,k,v,scale=None):q:[B,32,L,D]k:[B,8,L,D]v:[B,8,L,D]B,n_q,L,D=q.shapen_kv=k.size(1)assertn_q%n_kv==0g=n_q//n_kvgroupsizeifscaleisNone:scale=D0.5將q按group拆分重排q=q.reshape(B,n_kv,g,L,D)scores=torch.einsum('bkgld,bkld>bkgl',q,k)scaleattn=F.softmax(scores,dim=1)out=torch.einsum('bkgl,bkld>bkgld',attn,v)合并回原始形狀out=out.reshape(B,n_q,L,D)returnout```驗證：```pythonB,L,D=2,128,64q=torch.randn(B,32,L,D)k=torch.randn(B,8,L,D)v=torch.randn(B,8,L,D)o1=gqa_forward(q,k,v)手工擴展k/v到32頭k_expand=k.repeat_interleave(4,dim=1)v_expand=v.repeat_interleave(4,dim=1)o2=F.scaled_dot_product_attention(q,k_expand,v_expand)print(torch.allclose(o1,o2,atol=1e5))True```17.實現(xiàn)一個支持梯度檢查點的LoRA線性層，要求訓(xùn)練時顯存占用與普通線性層相同。```pythonimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.checkpointascpclassLoRALinear(nn.Module):def__init__(self,in_dim,out_dim,r=16):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.empty(out_dim,in_dim))nn.init.kaiming_uniform_(self.weight,a=50.5)self.lora_A=nn.Parameter(torch.empty(r,in_dim))self.lora_B=nn.Parameter(torch.zeros(out_dim,r))nn.init.kaiming_uniform_(self.lora_A,a=50.5)self.scaling=2.0/rself.enabled=Truedefforward(self,x):def_inner(x):ifself.enabled:returnF.linear(x,self.weight)+(F.linear(F.linear(x,self.lora_A),self.lora_B)self.scaling)else:returnF.linear(x,self.weight)ifself.trainingandx.requires_grad:returncp.checkpoint(_inner,x,use_reentrant=False)else:return_inner(x)```驗證：```pythonnet=LoRALinear(1024,1024,r=16).cuda()x=torch.randn(4,512,1024,requires_grad=True,device='cuda')y=net(x).sum()y.backward()assertx.gradisnotNone```18.實現(xiàn)一個帶溫度縮放與長度懲罰的BeamSearch，要求返回得分最高的1條序列。```pythondefbeam_search(model,tokenizer,prompt,beam=4,max_new=50,temp=1.0,alpha=0.6):device=model.deviceinputs=tokenizer(prompt,return_tensors='pt').to(device)past=model(inputs,use_cache=True)seq=inputs['input_ids']scores=torch.zeros(beam,device=device)for_inrange(max_new):logits=model(seq,past_key_values=past.past_key_values).logits[:,1,:]/templogp=F.log_softmax(logits,dim=1)ifseq.size(0)==1:logp=logp.expand(beam,1)next_scores=scores.unsqueeze(1)+logpnext_scores=next_scores.view(1)vocab_size=logp.size(1)ifseq.size(0)<beam:beam_scores,beam_tok=next_scores.topk(beam)else:beam_scores,beam_tok=next_scores.topk(beam)beam_idx=beam_tok//vocab_sizebeam_tok=beam_tok%vocab_sizeseq=torch.cat([seq[beam_idx],beam_tok.unsqueeze(1)],dim=1)scores=beam_scoresalpha(seq!=tokenizer.pad_token_id).sum(dim=1).float()past=model(seq,past_key_values=past.past_key_values,use_cache=True)best=seq[scores.argmax()].tolist()returntokenizer.decode(best,skip_special_tokens=True)```驗證：```pythonfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizertok=AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2").cuda()print(beam_search(model,tok,"ThefutureofAIis",beam=4,max_new=20))```四、系統(tǒng)設(shè)計題（請給出完整技術(shù)方案，含關(guān)鍵公式與偽代碼）19.某短視頻平臺每日新增50萬小時視頻，需在30分鐘內(nèi)完成多模態(tài)標簽生成（視覺、音頻、文本、OCR），要求召回率≥92%，單卡成本≤0.03元/小時。設(shè)計端到端推理系統(tǒng)，說明模型選型、算子融合、調(diào)度策略與橫向擴展方案。答案與解析：1)模型選型視覺：ViTB/16蒸餾至MobileViTS（8ms@A10），音頻：PANNsCNN10（5ms），文本：BERTmini（6ms），OCR：PPOCRv3mobile（10ms）。2)算子融合將MobileViT的patchembed與CNNstem合并為單CUDAkernel；音頻梅爾頻譜與CNN首層合并；OCR檢測與識別共享backbone。3)調(diào)度采用NVIDIATriton+Dynamo異步batcher，動態(tài)批尺寸16–128，延遲預(yù)算100ms；視覺與音頻并行，文本與OCR串行。4)橫向擴展視頻按10秒chunk切片，Kafka分區(qū)數(shù)=節(jié)點數(shù)×8，節(jié)點采用A10×8卡，單卡吞吐1200QPS，共300節(jié)點即可在25分鐘完成。5)成本A10市場單價1.2元/小時，單卡處理1200×3600/50≈86400小時視頻，折算0.014元/小時，低于預(yù)算。6)召回提升采用級聯(lián)：輕量模型粗標+困難樣本用ViTL精標，粗標閾值0.35，精標0.55，整體召回93.4%。20.設(shè)計一個支持千億參數(shù)、多租戶、可觀測的MoE訓(xùn)練平臺，要求：a)租戶間梯度完全隔離；b)專家負載均衡方差<5%；c)訓(xùn)練斷點3分鐘內(nèi)恢復(fù)；d)支持彈性擴縮容至1024卡。答案與解析：1)架構(gòu)采用PyTorch+MegatronLM+FairScale，專家層用ESPD（ElasticShardedParameterDispatch）路由，梯度隔離通過NCCL多流+進程組隔離實現(xiàn)。2)負載均衡門控網(wǎng)絡(luò)輸出負載預(yù)測，采用Sinkhorn迭代將專家容量因子動態(tài)調(diào)整，損失函數(shù)加λ‖load‖2正則，實測方差3.8%。3)容錯每100步異步寫模型切片至CephFS，訓(xùn)練狀態(tài)（optimizer、隨機種子、數(shù)據(jù)loaderoffset）寫入Redis；失敗時通過torch.distributed.elastic重新rendezvous，3分鐘內(nèi)重訓(xùn)。4)彈性K8s+volcano調(diào)度，節(jié)點標簽為gputype，采用binpack算法，擴容時優(yōu)先同拓撲，縮容時按梯度重要性排序剔除節(jié)點。5)可觀測基于Prometheus+Grafana，暴露指標：專家利用率、All2All延遲、梯度范數(shù)、Lossspike；告警閾值：利用率方差>5%、All2All>200ms、Loss跳變>10%。五、數(shù)學(xué)推導(dǎo)題（給出關(guān)鍵步驟與結(jié)論）21.證明當(dāng)溫度τ→0?時，softmax(QK^T/τ)V退化為硬注意力，并給出極限形式。答案：令S=QK^T∈?^{n×n}，則softmax(S/τ)=exp(S/τ)/Z，其中Z=∑_j