(2025)全國大學(xué)生人工智能知識競賽題庫及答案一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，若損失函數(shù)出現(xiàn)“NaN”值，下列最不可能的原因是A.學(xué)習(xí)率過大導(dǎo)致梯度爆炸B.輸入數(shù)據(jù)未做歸一化，數(shù)值范圍差異極大C.網(wǎng)絡(luò)最后一層激活函數(shù)使用Sigmoid且標(biāo)簽為{0,1}D.使用了ReLU激活函數(shù)且初始化權(quán)重服從N(0,0.01)答案：D解析：ReLU本身不會導(dǎo)致NaN，NaN通常來自梯度爆炸、數(shù)值溢出或交叉熵輸入log(0)。Sigmoid與0/1標(biāo)簽兼容，D項初始化方差小，不會引發(fā)NaN。2.關(guān)于VisionTransformer（ViT）的PatchEmbedding，下列說法正確的是A.每個patch必須嚴(yán)格等于16×16像素B.位置編碼可完全去掉，因自注意力本身具有位置感知C.嵌入層權(quán)重與patch大小無關(guān)，僅與通道數(shù)有關(guān)D.將224×224圖像分14×14patch時，序列長度為196答案：D解析：224/16=14，故14×14=196；patch大小可自定義；自注意力無位置先驗，必須加位置編碼；嵌入層權(quán)重維度與patch像素數(shù)×通道數(shù)有關(guān)。3.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，客戶端上傳的梯度被惡意替換為全零向量，服務(wù)器采用FedAvg聚合，最終全局模型會A.完全無法收斂B.收斂速度略微降低但方向不變C.向benign客戶端梯度方向的加權(quán)平均偏移D.等效于學(xué)習(xí)率下降，收斂方向不變答案：C解析：FedAvg按數(shù)據(jù)量加權(quán)平均，零向量相當(dāng)于該客戶端權(quán)重為0，其余benign客戶端的梯度仍被保留，故全局更新方向由剩余客戶端決定。4.下列關(guān)于A搜索算法的描述，哪一項一定正確A.啟發(fā)函數(shù)h(n)滿足h(n)≤h(n)時可保證最優(yōu)B.若h(n)=0，則A退化為Dijkstra算法C.若h(n)可采納且一致，則圖搜索A擴展節(jié)點數(shù)一定少于DijkstraD.啟發(fā)函數(shù)越大，搜索效率越低答案：B解析：h(n)=0時，評估函數(shù)f(n)=g(n)，即Dijkstra；A項需加上“圖搜索”條件；C項“一定”過于絕對；D項高效啟發(fā)應(yīng)接近真實代價。5.在PyTorch2.0中，pile默認(rèn)使用的后端是A.TorchScriptB.nvFuserC.InductorD.XLA答案：C解析：PyTorch2.0官方默認(rèn)后端為Inductor，基于Triton生成GPU代碼。6.關(guān)于擴散模型DDPM的反向過程，下列說法錯誤的是A.反向過程被參數(shù)化為馬爾可夫鏈B.訓(xùn)練目標(biāo)為預(yù)測噪聲εθ(xt,t)C.方差schedule在訓(xùn)練與推理階段必須完全一致D.若T→∞，則q(xT|x0)收斂到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布答案：C解析：方差schedule固定即可，無需“完全一致”的嚴(yán)格數(shù)學(xué)相等；A、B、D均為DDPM基本結(jié)論。7.在強化學(xué)習(xí)中，若環(huán)境滿足“有限MDP”且智能體使用Qlearning，下列哪種情況會導(dǎo)致Q值無法收斂到最優(yōu)QA.學(xué)習(xí)率α_t滿足∑α_t=∞且∑α_t2<∞B.所有狀態(tài)動作對無限次更新C.策略為εgreedy且ε=0.01固定D.獎勵函數(shù)有界答案：C解析：ε需隨時間衰減至0才能確保收斂到最優(yōu)策略，固定ε>0導(dǎo)致持續(xù)探索，收斂到最優(yōu)的ε軟策略而非最優(yōu)Q。8.在Transformer中，若將softmax替換為ReLU，理論上會導(dǎo)致A.注意力權(quán)重?zé)o法歸一化B.梯度消失C.無法并行計算D.多頭機制失效答案：A解析：ReLU輸出非負(fù)但和不為1，失去概率解釋；梯度、并行、多頭仍可行。9.關(guān)于LoRA（LowRankAdaptation）微調(diào)，下列說法正確的是A.推理階段必須保留額外分支，無法合并B.秩r越大，顯存占用一定越小C.可與其他PEFT方法如AdaLoRA聯(lián)合使用D.僅適用于Transformer中的FFN層答案：C解析：LoRA權(quán)重可與原權(quán)重合并，推理無額外開銷；r大則參數(shù)量大；LoRA可用于QKV投影、FFN等；AdaLoRA動態(tài)調(diào)整秩。10.在CUDA編程中，若kernel配置為<<<128,256>>>，則下列關(guān)于warp的描述正確的是A.每個block含8個warpB.總warp數(shù)為128×8C.線程索引tid=threadIdx.x+blockIdx.x×256D.若發(fā)生bankconflict，同一warp內(nèi)線程訪問共享內(nèi)存地址模32相等答案：B解析：256線程/32=8warp/block，總warp=128×8；tid計算需加blockDim.x×blockIdx.x；bankconflict為模等于bank數(shù)（通常32）。11.在模型壓縮技術(shù)中，下列哪項對INT8量化后精度損失最小A.對稱逐層量化B.非對稱逐通道量化+校準(zhǔn)集C.線性量化+最大值絕對值scaleD.二值量化答案：B解析：逐通道非對稱可更好處理通道間分布差異，校準(zhǔn)集優(yōu)化scale與zeropoint，精度最高。12.關(guān)于BERT的NSP任務(wù)被RoBERTa移除的原因，下列解釋最貼切的是A.NSP任務(wù)導(dǎo)致預(yù)訓(xùn)練時間增加30%B.實驗表明NSP對下游任務(wù)無一致提升，甚至損害性能C.NSP與MLM存在梯度沖突D.NSP需要額外負(fù)采樣，實現(xiàn)復(fù)雜答案：B解析：RoBERTa論文通過消融實驗指出NSP無顯著收益，去除后多個任務(wù)提升。13.在目標(biāo)檢測中，若YOLOv8的C2f模塊替換為C3，模型會A.參數(shù)量減少，推理速度提升B.梯度流減少，小目標(biāo)檢測下降C.參數(shù)量增加，速度下降D.無變化，因二者等價答案：B解析：C2f引入更多split與shortcut，梯度流更豐富；換回C3后梯度路徑減少，小目標(biāo)性能略降。14.關(guān)于GNN中的Oversquashing問題，下列緩解方案無效的是A.使用殘差連接B.增加網(wǎng)絡(luò)深度至100層C.采用鄰域采樣策略D.使用圖重連技術(shù)如DIGL答案：B解析：深度增加反而加劇oversquashing；殘差、采樣、重連均可緩解。15.在AlphaFold2中，Evoformer模塊的主要創(chuàng)新是A.將MSA與模板信息拼接后送入TransformerB.引入三角形更新算法，在pair表示上執(zhí)行三角形乘法與注意力C.使用3DCNN直接預(yù)測原子坐標(biāo)D.采用蒸餾損失訓(xùn)練答案：B解析：Evoformer核心為三角形更新，高效建模pairwise距離；MSA與pair交替更新，非簡單拼接。二、多項選擇題（每題3分，共15分，多選少選均不得分）16.下列哪些操作可以一定程度緩解LLM推理時的“幻覺”現(xiàn)象A.增加解碼溫度B.引入檢索增強生成（RAG）C.使用ChainofThought提示D.在強化學(xué)習(xí)階段加入事實性獎勵模型E.擴大模型參數(shù)量至10倍答案：B、C、D解析：降溫減少隨機性但無法根除幻覺；RAG提供外部知識，CoT引導(dǎo)逐步推理，事實獎勵直接優(yōu)化正確性；單純增大模型可能加劇幻覺。17.關(guān)于DiffusionTransformer（DiT）與ViT的異同，正確的是A.二者均使用patchembeddingB.DiT需在patchtoken外額外引入時間步t的embeddingC.ViT的positionembedding可完全復(fù)用于DiTD.DiT的attention權(quán)重可視化可揭示生成過程的空間關(guān)注E.DiT通常采用sincos位置編碼答案：A、B、D解析：DiT需加入t的向量；位置編碼需適配圖像分辨率，不可直接復(fù)用；DiTattention可解釋；sincos非必須，可學(xué)習(xí)。18.在自動駕駛感知系統(tǒng)中，多傳感器融合的前融合（rawdatafusion）優(yōu)勢包括A.保留原始測量不確定性B.對傳感器時間同步精度要求低C.可利用跨模態(tài)互補信息提升檢測距離D.計算量通常低于后融合E.對通信帶寬要求更低答案：A、C解析：前融合需高精度同步；計算與帶寬需求更高；但保留原始不確定性，互補信息豐富。19.下列關(guān)于PyTorch自動混合精度（AMP）的描述，正確的是A.torch.cuda.amp.autocast自動將部分算子轉(zhuǎn)為FP16B.GradScaler用于防止FP16下梯度下溢C.使用AMP后模型參數(shù)主副本始終為FP16D.在Volta架構(gòu)之前的老GPU上AMP無效E.與DDP結(jié)合時需在每個rank獨立GradScaler答案：A、B、E解析：主副本保持FP32；老GPU無TensorCore但可運行，只是提速有限；DDP需獨立scaler。20.在可解釋AI中，關(guān)于SHAP值的性質(zhì)，正確的有A.局部準(zhǔn)確性：模型輸出等于SHAP值加基線B.缺失性：若特征缺失，其SHAP值為0C.一致性：若模型改變使某特征貢獻(xiàn)增加，則該特征SHAP值不減D.對稱性：若兩特征對所有輸入對稱，則其SHAP值相等E.SHAP值滿足Efficientcomputationaxiom，可在多項式時間完成答案：A、C、D解析：缺失性指“特征無貢獻(xiàn)”時值為0，非“缺失”；SHAP指數(shù)級復(fù)雜度，不滿足多項式時間通用性。三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）21.在StableDiffusion中，VAE解碼器將64×64×4的潛空間直接上采樣到512×512×3。答案：√解析：潛空間4通道，通過VAEdecoder上采樣8倍，64→512。22.使用GroupNorm時，batchsize=1仍可獲得穩(wěn)定梯度。答案：√解析：GroupNorm計算獨立于batch維度，僅與通道分組有關(guān)。23.在CNN中，空洞卷積（dilatedconv）必然導(dǎo)致參數(shù)量增加。答案：×解析：空洞卷積改變感受野，但參數(shù)量與kernel大小相同。24.在RLHF中，PPOmax算法通過裁剪目標(biāo)函數(shù)防止策略更新過大。答案：√解析：PPOmax使用裁剪的surrogateobjective。25.對于任意圖，GraphSAGE的采樣聚合步驟可保證歸納式學(xué)習(xí)。答案：√解析：GraphSAGE通過采樣鄰居與參數(shù)共享，支持未見節(jié)點。26.在VisionMLPMixer中，tokenmixingMLP與channelmixingMLP權(quán)重共享。答案：×解析：二者獨立，不共享。27.使用FlashAttention時，顯存復(fù)雜度從O(N2)降至O(N)。答案：√解析：通過分塊與重計算，將顯存降為線性。28.在Python中，torch.no_grad()會關(guān)閉Autograd引擎，節(jié)省顯存并加速。答案：√解析：無需保存中間張量，減少顯存占用。29.在語音合成中，VITS的隨機時長預(yù)測器使用Flowbased模型。答案：√解析：VITS的durationpredictor采用條件Flow。30.若將GPT的decoderonly架構(gòu)改為encoderdecoder，則在相同參數(shù)預(yù)算下，decoderonly的下游零樣本性能一定更差。答案：×解析：decoderonly在零樣本場景往往更優(yōu)，因單向注意力節(jié)約參數(shù)。四、填空題（每空2分，共20分）31.在Transformer中，若隱藏維度d_model=768，注意力頭數(shù)n_heads=12，則每個頭的維度為______。答案：64解析：768/12=64。32.YOLOv8的損失函數(shù)中，分類分支默認(rèn)采用______損失。答案：BCE（BinaryCrossEntropy）33.若使用AdamW優(yōu)化器，權(quán)重衰減系數(shù)為0.01，則其更新規(guī)則中θ_t=θ_{t1}lr(______+0.01θ_{t1})。答案：m_t/(sqrt(v_t)+ε)34.在DDIM采樣中，若設(shè)置η=0，則采樣過程變?yōu)開_____。答案：確定性隱式過程（非隨機）35.在PyTorch中，將模型保存為FP16格式，可使用torch.save(model.______(),'fp16.pt')。答案：half()36.在AlphaGoZero中，每個MCTS模擬的PUCT公式為Q+u，其中u∝______。答案：P(s,a)/(1+N(s,a))37.在LangChain框架中，用于將多個文檔按token長度截斷并拼接的類名為______。答案：CharacterTextSplitter（或TokenTextSplitter，答其一即可）38.若使用DeepSpeedZeRO3，優(yōu)化器狀態(tài)、梯度、模型參數(shù)均被______。答案：分片（shard）39.在CLIP訓(xùn)練中，圖像與文本的對比損失采用______溫度縮放的InfoNCE。答案：可學(xué)習(xí)（learnable）40.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS）中，DARTS將離散搜索松弛為______優(yōu)化問題。答案：連續(xù)（可微）五、簡答題（每題8分，共24分）41.描述FlashAttention的核心思想，并說明其如何在GPU上實現(xiàn)O(N)顯存復(fù)雜度。答案：FlashAttention通過分塊（tiling）將Softmax注意力分解為塊級計算，避免一次性存儲N×N矩陣。具體步驟：1)將Q、K、V分塊加載到共享內(nèi)存；2)在塊內(nèi)計算局部注意力，使用在線softmax算法逐步更新歸一化因子與輸出；3)重計算（rematerialization）丟棄中間結(jié)果，僅保存輸出與統(tǒng)計量。通過分塊大小控制，顯存僅與塊大小成正比，實現(xiàn)O(N)顯存，同時利用GPU共享內(nèi)存加速，達(dá)到計算與顯存雙重優(yōu)化。42.解釋LoRA為何在推理階段可合并為原始權(quán)重，并給出合并公式。答案：LoRA將權(quán)重更新ΔW分解為低秩矩陣BA，其中B∈R^{d×r},A∈R^{r×k}，r<<min(d,k)。訓(xùn)練時W'=W+BA，推理階段可將BA乘積結(jié)果加到原權(quán)重，合并為W_{merged}=W+BA，無需額外分支。合并公式：W_{merged}=W_0+(α/r)BA其中α為縮放超參，r為秩。合并后模型結(jié)構(gòu)與原始一致，實現(xiàn)零推理開銷。43.對比分析GPT4中的MoE（MixtureofExperts）與密集模型的訓(xùn)練與推理差異，并指出MoE帶來的挑戰(zhàn)。答案：訓(xùn)練階段：MoE僅激活部分專家，參數(shù)量大但計算量受控，需負(fù)載均衡損失防止專家塌陷；密集模型全部參數(shù)參與計算。推理階段：MoE需動態(tài)路由，引入alltoall通信，延遲受網(wǎng)絡(luò)帶寬影響；密集模型計算predictable。挑戰(zhàn)：1)專家負(fù)載不均導(dǎo)致顯存浪費；2)路由決策可解釋性差；3)動態(tài)激活對量化與壓縮不友好；4)分布式通信開銷；5)小batch下專家并行效率低。六、綜合設(shè)計與計算題（共21分）44.（計算題，10分）某Diffusion模型在ImageNet256×256上訓(xùn)練，潛空間為32×32×4，使用LinearSchedule：β_1=1e4，β_T=0.02，T=1000。(1)推導(dǎo)q(x_t|x_0)的方差σ_t2的表達(dá)式，并計算t=500時的值（保留4位小數(shù)）。(2)若采用DDPM采樣，求T步后x_T的期望與方差（假設(shè)x_0~N(0,I)）。答案：(1)定義α_t=1β_t，\barα_t=∏_{i=1}^tα_i。則q(x_t|x_0)=N(x_t;sqrt(\barα_t)x_0,(1\barα_t)I)。σ_t2=1\barα_t。計算：β_t線性插值，β_t=1e4+t(0.021e4)/1000=1e4+1.99e5t。t=500，β=1e4+1.99e5500=0.01005，α=0.9