2025年人工智能知識(shí)競(jìng)賽考試題(附答案)一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.在Transformer架構(gòu)中，用于捕捉序列位置信息而不引入額外可學(xué)習(xí)參數(shù)的結(jié)構(gòu)是A.正弦位置編碼?B.可學(xué)習(xí)絕對(duì)位置向量?C.相對(duì)位置偏置?D.卷積核膨脹答案：A解析：正弦位置編碼由sin/cos函數(shù)生成，無(wú)需訓(xùn)練參數(shù)，可直接加到詞向量上，兼顧任意長(zhǎng)度外推。2.下列哪項(xiàng)技術(shù)最早被用于解決ImageNet2012分類任務(wù)的過(guò)擬合問(wèn)題A.DropBlock?B.LabelSmoothing?C.MixUp?D.ReLU答案：B解析：Hinton團(tuán)隊(duì)2012年論文中已使用LabelSmoothing（當(dāng)時(shí)稱softtarget），早于DropBlock與MixUp。3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，客戶端上傳的梯度被惡意放大，服務(wù)器端最可靠的防御方法是A.梯度壓縮?B.差分隱私加噪?C.基于余弦相似度的異常檢測(cè)?D.增加本地epoch答案：C解析：余弦相似度可識(shí)別方向異常梯度，結(jié)合中位數(shù)聚合能有效削弱惡意放大攻擊，差分隱私雖能防泄漏但對(duì)定向攻擊抑制不足。4.在AlphaGoZero的自我對(duì)弈中，用于評(píng)估局面優(yōu)劣的網(wǎng)絡(luò)分支輸出是A.策略向量?B.價(jià)值標(biāo)量?C.殘差塊特征?D.快速走子概率答案：B解析：價(jià)值網(wǎng)絡(luò)輸出[1,1]標(biāo)量，代表當(dāng)前局面勝率，與策略網(wǎng)絡(luò)并列雙頭輸出。5.若將BERTbase的隱藏層維度從768降至512，參數(shù)量大約減少A.15%?B.25%?C.33%?D.50%答案：C解析：參數(shù)量與隱藏層維度平方成正比（注意力輸出投影），7682→5122約降(76825122)/7682≈33%。6.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放（PER）的優(yōu)先級(jí)通?；贏.時(shí)序差分誤差絕對(duì)值?B.策略梯度方差?C.動(dòng)作熵?D.環(huán)境獎(jiǎng)勵(lì)稀疏度答案：A解析：TD誤差越大樣本越“值得學(xué)習(xí)”，優(yōu)先級(jí)pi=|δi|+ε。7.下列關(guān)于StableDiffusion描述正確的是A.擴(kuò)散過(guò)程在像素空間完成?B.采用CLIP文本編碼器?C.使用離散VAE?D.去噪網(wǎng)絡(luò)為純CNN答案：B解析：StableDiffusion在潛空間擴(kuò)散，文本由CLIPTransformer編碼，VAE為連續(xù)潛變量，UNet含自注意力。8.在知識(shí)蒸餾中，若教師模型為集成3個(gè)ResNet50，學(xué)生為單ResNet18，最優(yōu)蒸餾溫度通常A.固定1?B.固定3?C.隨訓(xùn)練周期衰減?D.隨樣本難度動(dòng)態(tài)調(diào)整答案：C解析：高溫軟化分布利于遷移，后期降溫可恢復(fù)尖銳分布，線性或指數(shù)衰減最常用。9.下列哪種圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層可以處理異構(gòu)圖且自動(dòng)學(xué)習(xí)不同邊類型的權(quán)重A.GCN?B.GraphSAGE?C.RGCN?D.GAT答案：C解析：RGCN為每種邊類型設(shè)獨(dú)立權(quán)重矩陣，再聚合，適用于知識(shí)圖譜等多關(guān)系場(chǎng)景。10.當(dāng)使用Adam優(yōu)化器時(shí)，若梯度稀疏極端，最可能引發(fā)的問(wèn)題為A.學(xué)習(xí)率自動(dòng)上升?B.二階矩估計(jì)偏差?C.權(quán)重衰減失效?D.動(dòng)量超界答案：B解析：二階矩vt=β2vt1+(1β2)gt2，稀疏梯度使vt偏小，導(dǎo)致更新量過(guò)大，需偏差修正。11.在零樣本語(yǔ)音合成中，VITS模型實(shí)現(xiàn)說(shuō)話人遷移的關(guān)鍵模塊是A.FlowbasedDecoder?B.SpeakerEncoder?C.StochasticDurationPredictor?D.HiFiGAN答案：B解析：SpeakerEncoder提取參考語(yǔ)音嵌入，調(diào)制歸一化層實(shí)現(xiàn)零樣本音色克隆。12.下列關(guān)于MoE（MixtureofExperts）路由噪聲項(xiàng)描述正確的是A.噪聲為固定高斯?B.噪聲標(biāo)準(zhǔn)差隨訓(xùn)練步驟線性增加?C.噪聲用于打破對(duì)稱性?D.噪聲只在推理階段加入答案：C解析：GShard等實(shí)現(xiàn)加入Gumbel噪聲，使不同專家早期被均勻探索，防止“贏者通吃”。13.在自動(dòng)駕駛感知中，將激光雷達(dá)點(diǎn)云投影到圖像平面再融合的方法稱為A.EarlyFusion?B.LateFusion?C.DeepFusion?D.PointPainting答案：D解析：PointPainting先執(zhí)行語(yǔ)義分割，將圖像分?jǐn)?shù)“繪制”到點(diǎn)云，再3D檢測(cè)，屬于中間融合。14.若將ReLU替換為GELU，Transformer訓(xùn)練速度通常A.明顯下降?B.輕微下降?C.幾乎不變?D.明顯上升答案：B解析：GELU含erf計(jì)算，GPU上延遲高約3%，但收斂步數(shù)減少，總體訓(xùn)練時(shí)間輕微下降。15.在擴(kuò)散模型采樣中，DDIM與DDPM相比主要優(yōu)勢(shì)是A.更高似然?B.確定性采樣可加速?C.更低內(nèi)存?D.連續(xù)時(shí)間建模答案：B解析：DDIM通過(guò)非馬爾可夫過(guò)程實(shí)現(xiàn)確定性采樣，可用50步生成相當(dāng)質(zhì)量，顯著提速。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分，多選少選均不得分）16.下列哪些操作可緩解LLM推理時(shí)長(zhǎng)文本的“中間遺忘”現(xiàn)象A.旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）?B.滑動(dòng)窗口注意力?C.遞歸記憶機(jī)制?D.增加前饋層維度答案：A、B、C解析：RoPE可外推長(zhǎng)度，滑動(dòng)窗口限制注意力跨度，遞歸記憶壓縮歷史，均改善中段信息丟失；增大FFN維度無(wú)直接幫助。17.關(guān)于對(duì)比學(xué)習(xí)損失InfoNCE，下列說(shuō)法正確的是A.負(fù)樣本越多，梯度方差越小?B.溫度系數(shù)越小，對(duì)困難負(fù)樣本權(quán)重越高?C.與互信息下界相關(guān)?D.等價(jià)于交叉熵答案：B、C、D解析：負(fù)樣本多反而增大方差；溫度τ↓則exp(sim/τ)更尖銳，困難負(fù)樣本相對(duì)權(quán)重↑；InfoNCE是互信息下界；可寫(xiě)成多分類交叉熵形式。18.在NeRF渲染中，下列哪些做法可減小走樣（aliasing）A.位置編碼改為集成位置編碼（IPE）?B.分層采樣（HierarchicalSampling）?C.使用錐形追蹤（ConeTracing）?D.增加MLP寬度答案：A、C解析：IPE對(duì)錐體區(qū)域積分，MipNeRF提出；錐形追蹤直接建模像素錐；分層采樣優(yōu)化采樣效率但不抗走樣；MLP寬度無(wú)關(guān)。19.以下屬于PromptEngineering中“自一致性解碼”（SelfconsistencyDecoding）步驟的是A.溫度采樣生成多條推理路徑?B.投票選出最頻繁答案?C.對(duì)路徑加權(quán)平均?D.使用鏈?zhǔn)剿季S（CoT）模板答案：A、B、D解析：自一致性先CoT提示，溫度采樣多條，再多數(shù)投票；無(wú)加權(quán)平均步驟。20.在模型壓縮中，下列哪些方法屬于非結(jié)構(gòu)化稀疏A.magnitudepruning?B.SNIP?C.RigL?D.2:4結(jié)構(gòu)化稀疏答案：A、B、C解析：magnitude、SNIP、RigL均按權(quán)重絕對(duì)值隨機(jī)稀疏，無(wú)固定模式；2:4為結(jié)構(gòu)化。21.下列關(guān)于VisionTransformer（ViT）訓(xùn)練策略描述正確的是A.強(qiáng)數(shù)據(jù)增強(qiáng)（RandAugment）可降低對(duì)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量需求?B.使用LayerScale可穩(wěn)定深層訓(xùn)練?C.去除分類token改用全局平均池化會(huì)降低精度?D.3D相對(duì)位置編碼可用于視頻ViT答案：A、B、D解析：RandAugment在DeiT實(shí)驗(yàn)顯示數(shù)據(jù)高效；LayerScale用小初始λ穩(wěn)定22層以上；GAP與clstoken精度相當(dāng)；3DRPE已用于TimeSformer。22.在多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型BLIP2中，QueryingTransformer（QFormer）作用包括A.提取視覺(jué)特征供LLM使用?B.作為圖文對(duì)齊橋梁?C.凍結(jié)LLM參數(shù)?D.生成圖像答案：A、B、C解析：QFormer學(xué)習(xí)固定數(shù)量query嵌入，壓縮圖像信息，對(duì)齊文本；LLM保持凍結(jié)；不生成圖像。23.下列哪些指標(biāo)可直接用于評(píng)估生成模型多樣性A.Recall?B.Precision?C.LPIPS?D.MSSSIM答案：A、C解析：Recall衡量生成樣本覆蓋真實(shí)分布程度；LPIPS計(jì)算特征距離可評(píng)估多樣性；Precision僅反映精度；MSSSIM高表示相似，多樣性低。24.在自動(dòng)駕駛規(guī)劃模塊中，采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)相比傳統(tǒng)優(yōu)化方法的優(yōu)勢(shì)有A.可處理高維狀態(tài)空間?B.對(duì)不確定環(huán)境更魯棒?C.保證全局最優(yōu)?D.實(shí)時(shí)性更高答案：A、B解析：RL可端到端學(xué)習(xí)高維特征策略，對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境魯棒；不保證全局最優(yōu)；實(shí)時(shí)性取決于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，未必更高。25.下列關(guān)于PaLM模型“并行Transformer”描述正確的是A.采用SwiGLU激活?B.使用并行注意力+FFN塊?C.減少通信開(kāi)銷?D.增加激活內(nèi)存答案：A、B、C解析：PaLM將Attention與FFN并行計(jì)算后相加，減少層數(shù)，通信次數(shù)下降；SwiGLU提升質(zhì)量；激活內(nèi)存反而減少。三、判斷題（每題1分，共10分，正確寫(xiě)“T”，錯(cuò)誤寫(xiě)“F”）26.擴(kuò)散模型的反向過(guò)程若使用常數(shù)方差，則ELBO可寫(xiě)成VAE形式。答案：T解析：固定方差時(shí)，反向過(guò)程qσ與pθ均為高斯，ELBO退化為VAE的重建+KL項(xiàng)。27.在LoRA微調(diào)中，秩r越大，可訓(xùn)練參數(shù)量線性增加，但顯存占用與r2成正比。答案：F解析：顯存占用與r線性相關(guān)，因ΔW=BA，B∈Rd×r，A∈Rr×k，存儲(chǔ)與r成正比。28.使用混合精度訓(xùn)練時(shí)，損失縮放（lossscaling）主要防止梯度下溢。答案：T解析：fp16動(dòng)態(tài)范圍小，梯度<2^24會(huì)下溢，放大損失可保持有效位。29.在圖同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（GIN）中，若多層感知機(jī)ε=0，則表達(dá)能力等價(jià)于WLtest。答案：T解析：GIN通過(guò)ε=0及ReLU可模擬WL哈希，達(dá)到最大表達(dá)能力。30.PromptTuning與PTuningv2均凍結(jié)全部主干參數(shù)，僅訓(xùn)練連續(xù)prompt嵌入。答案：T解析：兩者均屬于參數(shù)高效微調(diào)，僅優(yōu)化prompttoken嵌入或LSTM生成向量。31.在DQN中，使用DoubleDQN主要解決高估偏差問(wèn)題。答案：T解析：DoubleDQN解耦選擇與評(píng)估動(dòng)作，減少max算子帶來(lái)的系統(tǒng)高估。32.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，DARTS方法在搜索階段即引入結(jié)構(gòu)參數(shù)連續(xù)松弛，因此無(wú)需重訓(xùn)練。答案：F解析：DARTS搜索后需離散化并重新訓(xùn)練，連續(xù)松弛僅用于搜索梯度可導(dǎo)。33.在語(yǔ)音增強(qiáng)中，復(fù)數(shù)譜圖掩膜（cIRM）允許值域?yàn)?∞,+∞)。答案：F解析：cIRM定義為(Y·X)/|X|2，理論值域復(fù)數(shù)全域，但工程上常裁剪至[K,K]防爆炸。34.使用FlashAttention可將Transformer顯存復(fù)雜度從O(n2)降至O(n)。答案：T解析：FlashAttention通過(guò)分塊softmax重計(jì)算，將存儲(chǔ)需求從n2降至n，計(jì)算量不變。35.在MAML算法中，任務(wù)特定梯度更新步長(zhǎng)α與元梯度步長(zhǎng)β必須相等。答案：F解析：MAML允許α≠β，α可在內(nèi)環(huán)手動(dòng)設(shè)置，β由元優(yōu)化器學(xué)習(xí)。四、填空題（每空2分，共20分）36.在Transformer中，若序列長(zhǎng)度n=4096，隱藏維度d=1024，則標(biāo)準(zhǔn)自注意力機(jī)制的FLOPs約為_(kāi)_______×10?次。答案：34解析：FLOPs=4nd2=4×4096×10242≈34×10?。37.將ResNet50的卷積替換為深度可分離卷積（Depthwise+Pointwise），理論上參數(shù)量減少約________倍。答案：8.3解析：ResNet50約25.6M參數(shù)，深度可分離后約3.1M，25.6/3.1≈8.3。38.在DDPM中，若擴(kuò)散步數(shù)T=1000，則反向采樣一步的方差σt2等于βt的________形式。答案：線性或余弦調(diào)度解析：原文提供線性βt，后續(xù)改進(jìn)采用余弦調(diào)度，均給出σt2=βt。39.使用GPT3175B模型進(jìn)行半精度推理，若批次=1，序列長(zhǎng)度=2048，則峰值顯存約為_(kāi)_______GB。答案：325解析：參數(shù)350GB，激活約n2d=20482×12288×2Byte≈100GB，合計(jì)≈325GB（含KVcache）。40.在NeRF中，若射線采樣64點(diǎn)+64點(diǎn)分層，MLP寬度256，則單次射線前向的MAC為_(kāi)_______×10?。答案：8.4解析：128×256×2×256×2≈8.4×10?（兩次MLP）。41.在對(duì)比學(xué)習(xí)SimCLR中，批次大小從256增至4096，則InfoNCE的負(fù)樣本數(shù)量增加________倍。答案：15解析：負(fù)樣本=批次1，(4095)/(255)=15。42.將LLaMA7B進(jìn)行INT4量化后，模型體積約為_(kāi)_______GB。答案：3.5解析：7B參數(shù)×0.5Byte=3.5GB。43.在語(yǔ)音合成VITS的單調(diào)對(duì)齊損失中，使用________距離矩陣強(qiáng)制對(duì)齊路徑單調(diào)。答案：對(duì)角線解析：采用對(duì)角線約束的DTW，損失為對(duì)齊路徑概率負(fù)對(duì)數(shù)。44.若使用8bitAdamW，則優(yōu)化器狀態(tài)體積相比f(wàn)p32減少________倍。答案：4解析：fp32需8字節(jié)（m+v），8bit各1字節(jié)，8/2=4倍。45.在VisionTransformer中，若patch大小從16×16改為8×8，則計(jì)算量（FLOPs）增加約________倍。答案：4解析：序列長(zhǎng)度增4倍，注意力FLOPs∝n2，故42=16倍，但patchembedding卷積FLOPs降4倍，綜合≈4倍。五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共40分）46.描述FlashAttention的核心思想，并說(shuō)明其如何在不引入近似的前提下降低顯存。答案：FlashAttention將標(biāo)準(zhǔn)注意力的softmax操作按塊（tile）拆分，利用GPUSRAM緩存，在每塊內(nèi)完成局部softmax計(jì)算并即時(shí)寫(xiě)出輸出，避免存儲(chǔ)完整的n×n注意力矩陣。關(guān)鍵步驟：1)分塊加載Q、K、V；2)在線計(jì)算局部softmax最大值與歸一化因子；3)通過(guò)統(tǒng)計(jì)量更新全局輸出與歸一化項(xiàng)。該方法數(shù)學(xué)上等價(jià)于原始softmax，無(wú)近似，顯存從O(n2)降至O(n)，計(jì)算量不變，因重計(jì)算而運(yùn)行時(shí)間略增，但大幅減少內(nèi)存瓶頸，使長(zhǎng)序列訓(xùn)練可行。47.對(duì)比PPO與SAC算法在連續(xù)控制任務(wù)中的優(yōu)劣，并給出選擇建議。答案：PPO基于策略梯度，采用clippedsurrogateobjective，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單、超參少，樣本效率中等，對(duì)大規(guī)模并行友好；SAC為offpolicyactorcritic，最大化熵正則，樣本效率更高，可處理多模態(tài)最優(yōu)策略，但需維護(hù)兩個(gè)Q網(wǎng)絡(luò)與溫度參數(shù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，對(duì)超參敏感。選擇建議：若環(huán)境交互成本低、并行資源豐富（如simtoreal），選PPO；若樣本昂貴、動(dòng)作空間連續(xù)且需高樣本效率（如真實(shí)機(jī)器人），選SAC。48.解釋“梯度累積”與“微批次”在超大模型訓(xùn)練中的作用，并給出二者配合的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。答案：梯度累積將大批次拆成多個(gè)微批次，逐次前向并累加梯度，最后統(tǒng)一更新，實(shí)現(xiàn)在顯存不足時(shí)模擬大batch。微批次指每次前向的實(shí)際樣本數(shù)。配合經(jīng)驗(yàn)：1)選擇微批次使激活顯存占GPU容量80%；2)累積步數(shù)=目標(biāo)批次/微批次，通?！?4以穩(wěn)定對(duì)比學(xué)習(xí)；3)與混合精度、梯度裁剪結(jié)合，避免累積過(guò)程中梯度爆炸；4)在流水線并行中，累積步數(shù)需與chunk數(shù)互質(zhì)，減少氣泡。49.說(shuō)明StableDiffusion中“無(wú)分類器引導(dǎo)”（ClassifierFreeGuidance）的實(shí)現(xiàn)方式及其對(duì)生成質(zhì)量的影響。答案：無(wú)分類器引導(dǎo)通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練條件與無(wú)條件擴(kuò)散模型，共享網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，訓(xùn)練時(shí)以一定概率（如10%）將條件置為空。推理時(shí)生成樣本x?c=xu+s(xcxu)，其中xc、xu分別為條件與無(wú)條件預(yù)測(cè)，