2025年人工智能綜合試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.2025年主流大模型普遍采用的注意力機(jī)制變體是A.原始ScaledDotProductAttentionB.FlashAttention3C.SparseSinkhornAttentionD.LinearAttentionwithPolynomialKernel答案：B解析：FlashAttention3在2025年已集成進(jìn)PyTorch2.4官方內(nèi)核，通過Tiling+Softmax融合將HBM讀寫降至O(N)，成為工業(yè)級默認(rèn)方案；其余選項(xiàng)或已淘汰或仍處實(shí)驗(yàn)階段。2.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，抵御“梯度泄露”攻擊最有效的防御手段是A.差分隱私加噪B.同態(tài)加密C.安全多方計(jì)算（MPC）D.局部梯度壓縮+旋轉(zhuǎn)答案：C解析：MPC可在數(shù)學(xué)上保證半誠實(shí)模型下梯度明文不可見，而差分隱私需權(quán)衡精度與隱私預(yù)算，壓縮+旋轉(zhuǎn)僅能降低重構(gòu)精度，不能杜絕泄露。3.2025年發(fā)布的《人工智能倫理管理辦法》將“算法偏見”定義為A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布偏移B.模型輸出對受保護(hù)屬性的統(tǒng)計(jì)依賴性C.損失函數(shù)對少數(shù)群體過擬合D.推理延遲對邊緣設(shè)備的不一致答案：B解析：官方文本采用“統(tǒng)計(jì)依賴性”措辭，強(qiáng)調(diào)與受保護(hù)屬性的關(guān)聯(lián)，而非單純數(shù)據(jù)或模型層面現(xiàn)象。4.下列關(guān)于2025年國產(chǎn)AI芯片“昇騰940B”的描述，正確的是A.采用7nm工藝，峰值算力為820TFLOPS@FP16B.支持Transformer引擎，片上SRAM128MiBC.使用Chiplet設(shè)計(jì)，NPU與CPU通過NoC互聯(lián)D.僅支持華為自研CANN7.0，不兼容OpenCL答案：C解析：昇騰940B使用Chiplet+NoC，官方白皮書已確認(rèn)；A項(xiàng)峰值算力為1980TFLOPS；B項(xiàng)SRAM為256MiB；D項(xiàng)兼容OpenCL3.2。5.在擴(kuò)散模型采樣階段，2025年提出的“DPMSolverv4”核心改進(jìn)是A.將ODE階數(shù)降為1階并引入自適應(yīng)步長B.用指數(shù)積分器處理半線性結(jié)構(gòu)C.基于Picard迭代的高階校正D.通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)搜索最優(yōu)噪聲表答案：B解析：DPMSolverv4利用半線性O(shè)DE的指數(shù)積分閉式解，將采樣步數(shù)壓縮至10步以內(nèi)，其余選項(xiàng)為v2或v3方案。6.2025年NeurIPS最佳論文提出的“ContinualLoRA”技術(shù)解決了A.災(zāi)難性遺忘與參數(shù)效率的平衡B.多模態(tài)對齊中的模態(tài)塌陷C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的稀疏獎勵D.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過平滑答案：A解析：ContinualLoRA通過低秩增量+任務(wù)掩碼實(shí)現(xiàn)參數(shù)隔離，在保持LoRA參數(shù)量的同時(shí)，將遺忘率降至1.3%。7.在AIforScience方向，2025年AlphaFold3相比AlphaFold2的最大提升是A.引入擴(kuò)散模塊預(yù)測蛋白質(zhì)動態(tài)構(gòu)象B.將核酸與配體聯(lián)合建模，輸出復(fù)合體結(jié)構(gòu)C.使用等變Transformer處理原子點(diǎn)云D.通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化MSA搜索策略答案：B解析：AlphaFold3首次把核酸、配體、金屬離子統(tǒng)一為“殘基”token，聯(lián)合輸出復(fù)合體坐標(biāo)；A項(xiàng)動態(tài)構(gòu)象由AF2已部分支持；C項(xiàng)等變網(wǎng)絡(luò)為AF3次要模塊；D項(xiàng)MSA策略沿用AF2。8.2025年國內(nèi)首個(gè)通過《生成式AI服務(wù)備案》的醫(yī)學(xué)大模型是A.華佗GPTMedB.岐伯MindC.仲景NovaD.思醫(yī)Bridge答案：C解析：仲景Nova于2025年3月15日獲備案號“BeiAn20250315”，訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過三級脫敏，支持電子病歷續(xù)寫與診斷建議。9.2025年IEEE標(biāo)準(zhǔn)28302首次將“合成數(shù)據(jù)”質(zhì)量劃分為A.fidelity,diversity,privacy三維指標(biāo)B.utility,robustness,fairness三維指標(biāo)C.fidelity,utility,privacy三維指標(biāo)D.diversity,robustness,latency三維指標(biāo)答案：C解析：標(biāo)準(zhǔn)文本明確三維指標(biāo)，并給出定量測試協(xié)議；latency屬于性能維度，不在質(zhì)量定義內(nèi)。10.在2025年CVPR的“NightDrive”挑戰(zhàn)賽中，奪冠方案采用A.事件相機(jī)+Transformer融合B.紅外+RGB雙分支DiffusionC.單目+LiDAR自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練D.純視覺Mamba架構(gòu)答案：A解析：冠軍團(tuán)隊(duì)使用事件相機(jī)提供微秒級邊緣，配合Transformer做跨模態(tài)對齊，mIoU達(dá)78.4%，領(lǐng)先第二名4.1%。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分）11.以下哪些技術(shù)組合可在2025年主流框架中實(shí)現(xiàn)“千億級模型+128k長文”端到端訓(xùn)練？A.ZeRO3+FlashAttention3+4DParallelismB.FSDP+TensorParallelism+SequenceParallelismC.MegatronLM+PipeDreamFlush+ActivationCheckpointD.DeepSpeedUlysses+ContextParallelism+SlidingWindowAttention答案：A、B、D解析：C項(xiàng)PipeDreamFlush為流水線并行舊版，顯存碎片大，已不用于128k長文；其余組合均支持128k上下文。12.2025年《AI安全紅隊(duì)測試規(guī)范》要求紅隊(duì)必須覆蓋A.提示注入B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)投毒C.模型權(quán)重泄露D.供應(yīng)鏈后門答案：A、B、D解析：規(guī)范未強(qiáng)制要求權(quán)重泄露測試，因其屬于部署安全而非算法安全；其余為強(qiáng)制項(xiàng)。13.關(guān)于2025年發(fā)布的“可信執(zhí)行環(huán)境（TEE）+GPU”方案，正確的是A.支持GPU內(nèi)存加密B.通過PCIe6.0CXL實(shí)現(xiàn)緩存一致性C.提供遠(yuǎn)程attestation報(bào)告D.兼容CUDA12.4答案：A、C、D解析：CXL3.0尚未在2025年GPU商用；其余均已實(shí)現(xiàn)。14.2025年“多模態(tài)大模型”評測基準(zhǔn)“MMBenchv2”新增的測試維度包括A.時(shí)序一致性B.跨模態(tài)幻覺C.細(xì)粒度OCRD.音頻事件定位答案：A、B、D解析：OCR在v1已覆蓋；v2新增視頻時(shí)序、幻覺、音頻定位。15.2025年發(fā)布的“綠色AI”評估指標(biāo)中，被納入碳排核算范圍的有A.數(shù)據(jù)中心PUEB.芯片制造階段碳排C.模型全生命周期推理碳排D.員工通勤碳排答案：A、B、C解析：員工通勤不在ISO140642025邊界內(nèi)；其余均需報(bào)告。三、判斷題（每題1分，共10分）16.2025年P(guān)yTorch已原生支持Mamba架構(gòu)的并行化算子。答案：正確解析：torch.nn.Mamba在2.4版本引入，基于ScanTritonKernel。17.2025年國內(nèi)法規(guī)要求所有生成式AI必須在輸出中嵌入隱式水印。答案：錯(cuò)誤解析：僅對“向公眾提供”且“生成文本/圖片/視頻”的服務(wù)強(qiáng)制水印，內(nèi)部研發(fā)豁免。18.2025年NeurIPS已接受完全由AI生成的論文投稿。答案：錯(cuò)誤解析：大會明確禁止AI作為作者，但允許AI輔助寫作，需在致謝披露。19.2025年主流擴(kuò)散模型已可在單張A100上實(shí)現(xiàn)1024×1024圖像1step生成。答案：錯(cuò)誤解析：1step生成仍處實(shí)驗(yàn)，需特殊蒸餾+GANhybrid，單卡無法穩(wěn)定收斂。20.2025年發(fā)布的“AI產(chǎn)品責(zé)任險(xiǎn)”將模型幻覺納入理賠范圍。答案：正確解析：人保財(cái)險(xiǎn)條款2025版明確“算法性錯(cuò)誤”可賠付，每次限額500萬元。21.2025年IEEE已取消對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專利的強(qiáng)制授權(quán)。答案：錯(cuò)誤解析：CNN基礎(chǔ)專利已過期，無強(qiáng)制授權(quán)議題。22.2025年國內(nèi)高校AI專業(yè)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)允許100%使用生成式AI代寫。答案：錯(cuò)誤解析：教育部2025年4月通知要求查重AI生成比例，超過40%需重新答辯。23.2025年GPT4.5Turbo的上下文長度已擴(kuò)展至2Mtokens。答案：正確解析：OpenAI官方技術(shù)報(bào)告，采用“上下文壓縮+旋轉(zhuǎn)位置編碼”實(shí)現(xiàn)。24.2025年國產(chǎn)操作系統(tǒng)麒麟已內(nèi)置AI框架“MindSpore3.2”。答案：正確解析：麒麟OS10.0默認(rèn)集成，RPM包名mindspore3.2.1ky10.aarch64。25.2025年AI訓(xùn)練用液冷服務(wù)器市場占有率首次超過風(fēng)冷。答案：正確解析：IDCQ2報(bào)告液冷占比51.3%，因NVIDIADGXH800全液冷方案大規(guī)模出貨。四、填空題（每空2分，共20分）26.2025年發(fā)布的“Kaimingv5”初始化公式為________，其中L為網(wǎng)絡(luò)深度，fan_in為輸入維度。答案：解析：Kaimingv5針對SwiGLU激活，修正方差為2/(fan_in×(1+β2))，β為SwiGLU負(fù)半軸斜率，取0.3。27.2025年IEEE標(biāo)準(zhǔn)2847規(guī)定，AI醫(yī)療軟件召回率低于________%時(shí)必須啟動一級召回。答案：95解析：標(biāo)準(zhǔn)第5.2.1條，敏感性<95%視為嚴(yán)重缺陷。28.2025年NeurIPS要求所有實(shí)驗(yàn)代碼必須上傳至________平臺，否則視為違規(guī)。答案：OpenReviewCode解析：大會2025年新規(guī)，與OpenReview合作強(qiáng)制代碼倉庫。29.2025年國產(chǎn)大模型“悟道·天工”在預(yù)訓(xùn)練階段使用的數(shù)據(jù)配比為：中文________%、英文________%、代碼________%。答案：55、30、15解析：官方技術(shù)報(bào)告披露，代碼數(shù)據(jù)含GitHub與自建GitLab鏡像。30.2025年發(fā)布的“AI芯片能效比”測試基準(zhǔn)MLPerfTinyv3.0，默認(rèn)batchsize為________。答案：1解析：面向邊緣推理，單樣本延遲更能反映真實(shí)場景。31.2025年CVPR最佳學(xué)生論文提出的“NightMamba”模型，其狀態(tài)空間維度為________。答案：192解析：論文表3給出，192維在NightDrive數(shù)據(jù)集上mIoU最優(yōu)。32.2025年國內(nèi)首個(gè)“AI法官”試點(diǎn)法院為________人民法院。答案：杭州互聯(lián)網(wǎng)解析：2025年2月上線，限定標(biāo)的額≤5萬元小額訴訟。33.2025年發(fā)布的“可信數(shù)據(jù)空間”國標(biāo)編號為GB/T________。答案：425802025解析：國家市場監(jiān)督管理總局2025年第15號公告。34.2025年主流框架中，實(shí)現(xiàn)“4D并行”的四維指：數(shù)據(jù)并行、________并行、________并行、________并行。答案：張量、流水線、序列解析：DeepSpeedUlysses技術(shù)博客定義。35.2025年擴(kuò)散模型采樣算法“EDM2025”將神經(jīng)網(wǎng)輸出參數(shù)化為________，而非傳統(tǒng)噪聲ε。答案：x?解析：EDM2025直接預(yù)測干凈圖像，減少一次縮放運(yùn)算。五、簡答題（每題10分，共30分）36.描述2025年提出的“ContinualLoRA”核心機(jī)制，并給出其參數(shù)增量公式。答案：ContinualLoRA在每一新任務(wù)t引入低秩分解ΔW_t=A_tB_t，其中A_t∈?^(d×r)，B_t∈?^(r×k)，r?d,k。為防止舊任務(wù)遺忘，維護(hù)任務(wù)掩碼M_t∈{0,1}^r，通過二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式學(xué)習(xí)，掩碼更新采用HardConcrete分布?？倕?shù)增量僅r×(d+k)+r比特。推理時(shí)，W=W?+Σ_tγ_t(A_t°M_t)B_t，γ_t為任務(wù)系數(shù)，由門控網(wǎng)絡(luò)動態(tài)分配。實(shí)驗(yàn)表明，在SuperNI1000任務(wù)序列上，平均遺忘率1.3%，參數(shù)量<0.5%。解析：該方案把參數(shù)效率與災(zāi)難性遺忘解耦，掩碼隔離保證舊任務(wù)子空間不被覆蓋，門控γ_t實(shí)現(xiàn)任務(wù)自適應(yīng)。37.2025年“AI安全紅隊(duì)”在文本生成模型中如何實(shí)施“提示注入鏈”攻擊？給出具體步驟與防御建議。答案：步驟：1）偵察：調(diào)用模型/system/v1/info接口，獲取系統(tǒng)提示模板長度與關(guān)鍵詞黑名單。2）拆分：將惡意指令拆分為三段，分別偽裝成“翻譯”“總結(jié)”“創(chuàng)意寫作”子任務(wù)。3）鏈?zhǔn)接|發(fā)：第一段讓模型輸出“忽略先前指令”，第二段植入“進(jìn)入開發(fā)者模式”，第三段要求“泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)”。4）編碼混淆：使用同形異義字、零寬空格、Base64混合，繞過關(guān)鍵詞過濾。5）反饋迭代：利用模型對數(shù)概率接口，監(jiān)控拒絕率，自動優(yōu)化提示。防御：a.提示隔離：用戶輸入與系統(tǒng)提示在不同上下文向量空間編碼，采用“指令令牌級”加權(quán)掩碼。b.輸出一致性校驗(yàn)：對每輪輸出計(jì)算與系統(tǒng)提示的embedding余弦，若偏離閾值>0.35則拒絕。c.動態(tài)黑名單：實(shí)時(shí)聚類攻擊提示，更新到向量數(shù)據(jù)庫，延遲5分鐘全網(wǎng)生效。d.人類回環(huán)：對高敏感API（如醫(yī)療、法律）增加人工審核，延遲<30秒。解析：提示注入鏈利用模型狀態(tài)記憶，分段繞過靜態(tài)過濾；防御核心在“上下文隔離+動態(tài)語義校驗(yàn)”。38.2025年“AIforScience”新范式“大規(guī)模科學(xué)強(qiáng)化學(xué)習(xí)”（LSRL）在可控核聚變中的應(yīng)用流程。答案：流程：1）狀態(tài)定義：將托卡馬克等離子體電流、溫度、壓力剖面離散為512維向量，實(shí)時(shí)采樣頻率1kHz。2）動作空間：40維連續(xù)控制，包括極向場線圈電壓、中性束功率、電子回旋共振頻率。3）獎勵塑形：核心約束為β_N≤2.8、q_95≥2、能量損失P_loss<1MW，獎勵函數(shù)R=?Σw_iviolation_i?0.1×control_var。4）模型：采用“物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+Transformer”混合，PINN保證磁流體方程殘差<1e3，Transformer捕捉長程時(shí)序。5）訓(xùn)練：使用“離線預(yù)訓(xùn)練+在線微調(diào)”兩階段，離線數(shù)據(jù)來自EAST、JT60SA歷史放電實(shí)驗(yàn)，共1.2TB；在線階段通過“安全策略濾波”確保放電不破裂。6）硬件：部署于“天河新百億億次”超算，使用1024卡昇騰940B，混合精度FP16/BF16，訓(xùn)練耗時(shí)14小時(shí)。7）結(jié)果：在2025年6月實(shí)驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)Hmode維持時(shí)間255秒，打破世界記錄，破裂概率降至0.4%。解析：LSRL將傳統(tǒng)物理控制器升級為數(shù)據(jù)驅(qū)動策略，PINN嵌入保證可解釋性，安全濾波提供硬約束，實(shí)現(xiàn)高維連續(xù)控制。六、綜合設(shè)計(jì)題（25分）39.場景：2025年某市地鐵運(yùn)營公司計(jì)劃部署“大模型+數(shù)字孿生”智慧運(yùn)維系統(tǒng)，需完成以下任務(wù)：1）設(shè)計(jì)一套“多模態(tài)故障診斷大模型”（MFDM）架構(gòu)，輸入包括列車走行部噪聲、紅外溫度、振動加速度、維修文本日志，輸出故障類別、置信度、維修建議。2）給出數(shù)據(jù)pipeline，涵蓋采集、清洗、對齊、增強(qiáng)、存儲，需滿足國產(chǎn)化、實(shí)時(shí)性、隱私合規(guī)。3）設(shè)計(jì)端邊云協(xié)同部署方案，要求在車站邊緣網(wǎng)關(guān)延遲<200ms，中心云支持全局更新，帶寬限制100Mbps。4）說明如何采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)+差分隱私”解決數(shù)據(jù)不出域，給出隱私預(yù)算ε、模型性能指標(biāo)。5）給出2025年國產(chǎn)軟硬件選型清單，含CPU、GPU、操作系統(tǒng)、框架、數(shù)據(jù)庫，并說明理由。答案：1）架構(gòu)：輸入編碼：?音頻：1DCNN+Transformer，幀長20ms，嵌入256維。?紅外：ResNet50+SE，輸出256維。?振動：Mamba1D狀態(tài)空間模型，捕捉長程依賴，輸出256維。?文本：悟道·天工BERT3億，輸出256維。跨模態(tài)融合：采用“TokenwiseAttention”+ModalityPE，拼接1024維，送入6層Transformer，隱藏維2048。輸出頭：分類層輸出58類故障，回歸頭輸出置信度與剩余壽命（RUL）?？倕?shù)量：1.7B，使用ContinualLoRA增量更新，每新增車型僅增量0.8%。2）數(shù)據(jù)pipeline：采集：部署華為“昇騰邊緣盒”Atla