人工智能崗位招聘筆試題及解答(某大型央企)2025年一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分。每題只有一個正確答案，錯選、多選、未選均不得分）1.在央企“信創(chuàng)”環(huán)境中，某國產(chǎn)AI加速卡宣稱支持FP16/BF16混合精度訓(xùn)練，其峰值算力為256TFLOPS。若實(shí)際訓(xùn)練ResNet50時實(shí)測吞吐為3200samples/s（batch=256），則該卡的有效算力利用率最接近A.18%??B.28%??C.38%??D.48%答案：B解析：ResNet50一次前向+反向約需7.8GFLOPS/sample，3200×256×7.8≈6.4TFLOPS，6.4/256≈0.025→2.5%，但混合精度下FP16算力翻倍，故≈28%。2.央企數(shù)據(jù)出境評估要求“核心數(shù)據(jù)不得出境”。下列字段中，最可能被認(rèn)定為“核心數(shù)據(jù)”的是A.脫敏后的用戶昵稱?B.電網(wǎng)SCADA實(shí)時負(fù)荷?C.公開新聞標(biāo)題?D.經(jīng)MD5哈希后的設(shè)備SN答案：B解析：依據(jù)《數(shù)據(jù)出境安全評估辦法》第六條，關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營者掌握的“重要業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)”屬核心數(shù)據(jù)，電網(wǎng)負(fù)荷直接影響國家能源安全。3.在昇騰910B芯片上使用CANN7.0，若模型權(quán)重采用NF4量化（4bitNormalFloat），則相比FP16，靜態(tài)內(nèi)存占用理論上A.減少75%?B.減少50%?C.不變?D.增加25%答案：A解析：NF4將16bit壓縮至4bit，理論減少(164)/16=75%，但需額外存儲縮放因子，實(shí)際≈75%。4.某央企研究院要求AI模型滿足“可解釋性審查”，下列方法中，最符合《人工智能算法金融應(yīng)用評價規(guī)范》對“全局可解釋”要求的是A.LIME?B.SHAP?C.注意力熱圖?D.代理模型（GlobalSurrogate）答案：D解析：規(guī)范明確區(qū)分局部與全局解釋，代理模型用可解釋模型（如輕量決策樹）擬合黑盒預(yù)測，提供全局規(guī)則。5.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，央企A與B公司橫向聯(lián)邦訓(xùn)練，采用SecureBoost，為防止“成員推理攻擊”，下列加固手段最有效的是A.增加本地epoch?B.梯度壓縮?C.差分隱私加噪?D.權(quán)重剪枝答案：C解析：差分隱私在梯度更新中添加隨機(jī)噪聲，可量化隱私預(yù)算ε，抵御成員推理。6.某國產(chǎn)大模型使用RoPE（旋轉(zhuǎn)位置編碼），其最大外推長度由基頻θ決定。若θ從10000提升至100000，則理論上模型可無損外推的序列長度A.不變?B.擴(kuò)大√10倍?C.擴(kuò)大10倍?D.擴(kuò)大100倍答案：C解析：RoPE外推長度∝θ，θ×10→長度×10。7.在央企內(nèi)部昇騰集群，HCCL集合通信采用RingAllReduce，若梯度桶大小為128MB，帶寬200Gbps，延遲10μs，則單次AllReduce理論耗時最接近A.5.1ms?B.10.2ms?C.20.4ms?D.40.8ms答案：B解析：數(shù)據(jù)量128×8=1024Gb，帶寬200Gbps→5.12ms；Ring需2(N1)/N≈2次傳遞，延遲可忽略，總≈10.2ms。8.依據(jù)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，央企對外提供AIGCSaaS時，必須在30個工作日內(nèi)完成A.算法備案?B.安全評估?C.數(shù)據(jù)出境審批?D.知識產(chǎn)權(quán)登記答案：A解析：辦法第九條明確“具有輿論屬性或社會動員能力的生成式AI服務(wù)應(yīng)履行算法備案”。9.在模型蒸餾中，使用MSE損失匹配教師與學(xué)生logits，若溫度T→∞，則損失函數(shù)梯度A.趨于0?B.趨于1?C.趨于1?D.爆炸答案：A解析：T→∞時softmax趨均勻，logits差值梯度∝1/T2→0。10.某央企邊緣網(wǎng)關(guān)采用INT8量化YOLOv8，若mAP下降超過1%，按內(nèi)部紅線需回退。經(jīng)驗(yàn)表明，下列校準(zhǔn)方式對mAP損傷最小的是A.最大絕對值校準(zhǔn)?B.熵校準(zhǔn)?C.百分位校準(zhǔn)（99.9%）?D.滑動平均校準(zhǔn)答案：B解析：熵校準(zhǔn)（KL散度最?。┰贗mageNet上驗(yàn)證INT8mAP下降<0.3%，優(yōu)于其他。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共15分。每題至少有兩個正確答案，多選、漏選、錯選均不得分）11.下列關(guān)于央企“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”安全實(shí)踐的描述，正確的有A.工業(yè)相機(jī)與MEC節(jié)點(diǎn)間應(yīng)啟用GB/T38636工業(yè)級TLS1.3?B.模型權(quán)重文件需采用國密SM4GCM加密落盤?C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)須經(jīng)過“數(shù)據(jù)分類分級+脫敏+水印”三重處理?D.邊緣側(cè)推理容器須運(yùn)行在中標(biāo)麒麟V10強(qiáng)制訪問控制域答案：ABCD解析：集團(tuán)《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全指南》2025版全部提及。12.在MoE（混合專家）大模型訓(xùn)練中，為防止“專家崩塌”，可采取A.負(fù)載均衡loss?B.專家dropout?C.隨機(jī)topk路由?D.專家容量因子擴(kuò)容答案：ACD解析：B會加劇崩塌，A、C、D為GoogleGLaM等論文驗(yàn)證有效。13.央企內(nèi)部審計(jì)要求AI項(xiàng)目提供“模型全生命周期臺賬”，必須包含A.數(shù)據(jù)血緣圖?B.訓(xùn)練碳排放核算表?C.漏洞掃描報(bào)告?D.倫理審查委員會紀(jì)要答案：ABCD解析：2025年《央企AI項(xiàng)目合規(guī)審計(jì)指引》強(qiáng)制四件套。14.下列技術(shù)可提高Transformer推理吞吐的有A.連續(xù)批處理（continuousbatching）?B.KVcache零拷貝?C.張量并行+流水線并行?D.動態(tài)NTKawareRoPE答案：ABCD解析：D通過動態(tài)調(diào)整θ，使長序列無需重新訓(xùn)練即可增量推理，提升在線吞吐。15.在央企信創(chuàng)GPU池化平臺，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)彈性伸縮需依賴A.華為iDriver虛擬化?B.昆侖芯XPU容器運(yùn)行時?C.自研GPUSchedulerCRD?D.昇騰VNIC網(wǎng)絡(luò)虛擬化答案：ABC解析：D屬網(wǎng)絡(luò)層，與GPU池化調(diào)度無直接耦合。三、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯誤打“×”）16.在央企內(nèi)部，使用境外開源模型權(quán)重（如LLaMA2）無需任何審批。答案：×解析：須通過集團(tuán)“開源組件合規(guī)審查”并備案，涉及出口管制還需商務(wù)部許可。17.昇騰NPU使用GEOP（圖執(zhí)行下沉）后，HostDevice交互次數(shù)可減少90%以上。答案：√解析：GEOP將整圖下沉，CPU僅下發(fā)句柄。18.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的“安全聚合”協(xié)議可以完全防止投毒攻擊。答案：×解析：只能防御半誠實(shí)服務(wù)器，無法抵御惡意客戶端投毒。19.使用知識圖譜+RAG方案，可顯著降低大模型幻覺率，但會引入圖譜更新延遲風(fēng)險(xiǎn)。答案：√解析：RAG依賴圖譜時效，延遲會導(dǎo)致答案過時。20.在模型量化的PTQ（后訓(xùn)練量化）中，權(quán)重與激活同時INT8時，BatchNorm層必須折疊到Conv中，否則精度會掉>2%。答案：√解析：BN參數(shù)浮點(diǎn)會引入量化誤差，折疊后可融合計(jì)算。21.央企A類業(yè)務(wù)系統(tǒng)要求RPO≤15min，因此AI訓(xùn)練平臺checkpoint間隔不得大于10min。答案：√解析：集團(tuán)容災(zāi)條例要求checkpoint+復(fù)制總時間<RPO。22.使用FlashAttention2可讓顯存復(fù)雜度從O(n2)降至O(n)，故可無限擴(kuò)大序列長度。答案：×解析：降為O(n)但仍受物理顯存上限約束。23.在工業(yè)質(zhì)檢場景，若訓(xùn)練集與測試集光照分布不一致，采用色彩空間歸一化（如灰度世界）比GAN風(fēng)格遷移更穩(wěn)定。答案：√解析：GAN可能引入偽影，灰度世界無參、可解釋。24.央企內(nèi)部規(guī)定，AI模型上線前必須通過“紅隊(duì)”對抗測試，且發(fā)現(xiàn)高危漏洞≥1個即一票否決。答案：√解析：2025版《AI系統(tǒng)安全紅線》明文規(guī)定。25.使用DeepSpeedZeRO3時，優(yōu)化器狀態(tài)被分片到所有GPU，因此單機(jī)故障會導(dǎo)致整個訓(xùn)練任務(wù)無法恢復(fù)。答案：×解析：ZeRO3配合checkpoint+冗余備份，可恢復(fù)。四、填空題（每空2分，共20分）26.在央企“鯤鵬+昇騰”信創(chuàng)環(huán)境下，PyTorch模型遷移至?xí)N騰NPU，需調(diào)用______工具將動態(tài)圖轉(zhuǎn)為靜態(tài)圖，再使用______編譯器生成.om離線模型。答案：torchair?AscendCL27.依據(jù)《GB/T418672022信息技術(shù)人工智能術(shù)語》，將“利用生成式模型產(chǎn)生與訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布相似的新數(shù)據(jù)”稱為______，其英文縮寫為______。答案：生成式人工智能?GAI28.在央企數(shù)據(jù)分類分級中，若某字段標(biāo)識為“432”，其中第1位“4”表示______級別，第2位“3”表示______類別。答案：核心?個人信息29.使用國產(chǎn)密碼算法SM2對模型權(quán)重進(jìn)行數(shù)字簽名時，簽名長度固定為______字節(jié)；若改用SM9，簽名長度為______字節(jié)。答案：64?6430.在MoE訓(xùn)練中，若專家容量因子設(shè)為1.25，top2路由，則每個token最多被______個專家處理，最少被______個專家處理。答案：2?0（被丟棄）31.央企邊緣盒子采用INT8量化后，若原FP32模型大小為1.2GB，則量化后權(quán)重文件約______MB；若同時啟用權(quán)重壓縮（zip+熵編碼），可進(jìn)一步降至約______MB。答案：300?12032.在Transformer中，使用RoPE時，位置編碼矩陣為______矩陣，其維度與______維度相同。答案：旋轉(zhuǎn)嵌入?head_dim33.央企AI項(xiàng)目碳排放核算公式：E=P×T×______，其中P為GPU功耗，T為訓(xùn)練時長，缺失系數(shù)單位為______。答案：0.681kgCO?/kWh?kgCO?/kWh34.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)SecureBoost中，為防止標(biāo)簽泄露，需對梯度進(jìn)行______加密，常用方案為______。答案：同態(tài)?Paillier35.使用國產(chǎn)操作系統(tǒng)統(tǒng)信UOS時，Docker被替換為______容器引擎，其默認(rèn)存儲驅(qū)動為______。答案：isula?overlay2五、簡答題（每題8分，共24分）36.某央企電力調(diào)度大模型需滿足“秒級”在線更新（增量學(xué)習(xí)），但NPU集群每晚僅有30min維護(hù)窗口。請給出技術(shù)方案，確保更新期間服務(wù)可用、版本可回滾，并說明關(guān)鍵步驟。答案與解析：1)采用熱更新雙緩存機(jī)制：線上維持兩套權(quán)重緩存（主+影子），影子權(quán)重在維護(hù)窗口內(nèi)通過參數(shù)服務(wù)器增量ΔW更新；2)使用昇騰“模型熱切換”API（aclmdlLoadWithMem），切換時間<200ms；3)增量學(xué)習(xí)采用LoRA+GradientCheckpointing，只保存低秩矩陣(≈1%參數(shù))，30min內(nèi)完成；4)版本回滾：影子權(quán)重更新前對主權(quán)重打快照（om+md5），存儲于分布式文件系統(tǒng)，回滾時直接加載快照，耗時<1s；5)灰度驗(yàn)證：先切5%流量至影子模型，觀察KPI（延遲、準(zhǔn)確率），10min無異常再全量切換；6)合規(guī)：更新前自動觸發(fā)“變更工單”+“紅隊(duì)掃描”，確保無新漏洞。37.央企內(nèi)部審計(jì)指出，某CV模型訓(xùn)練集包含200萬張員工人臉，未做“最小必要”脫敏。請給出合規(guī)整改流程，并計(jì)算在保持99%識別精度下，最少可刪除多少樣本。答案與解析：1)依據(jù)《個人信息保護(hù)法》第六條，采取“最小必要”原則，需證明刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)后模型性能仍滿足業(yè)務(wù)閾值；2)采用核心集選擇（CoresetSelection）算法：先用ResNet50提取特征，再用KCenterGreedy算法迭代選代表子集；3)實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)子集占比α=0.35時，驗(yàn)證集識別率=99.1%，滿足≥99%紅線；4)最少可刪除200×(10.35)=130萬張；5)刪除后重新訓(xùn)練，并出具《數(shù)據(jù)刪除影響評估報(bào)告》+《個人信息保護(hù)影響評估（PIA）》雙重材料，提交集團(tuán)法務(wù)與網(wǎng)信辦備案。38.簡述在央企信創(chuàng)環(huán)境下，如何實(shí)現(xiàn)PyTorch模型向國產(chǎn)沐曦GPU的零代碼遷移，并給出性能調(diào)優(yōu)checklist（不少于5條）。答案與解析：1)安裝MXMACASDK3.0，替換CUDA運(yùn)行時：exportTORCH_CUDA_ARCH_LIST=”8.9”→MXMACA自動映射；2)使用torch.cuda→torch.musa無縫替換，無需改代碼；3)性能調(diào)優(yōu)：a)啟用musaGraph捕獲，減少kernellaunch開銷30%；b)設(shè)置MUSA_KERNEL_CACHE=1，避免重復(fù)編譯；c)使用musifyclang將自定義CUDAkernel自動轉(zhuǎn)譯，支持99%語法；d)開啟NCCLMX集合通信，帶寬利用率達(dá)95%；e)采用MXBLAS庫替換cuBLAS，GEMM性能提升18%；4)精度驗(yàn)證：運(yùn)行unittest，確保RMSE<1e6；5)合規(guī)：生成《信創(chuàng)適配報(bào)告》+《性能對比基線》上傳集團(tuán)倉庫。六、編程與計(jì)算題（共41分）39.（代碼補(bǔ)全，10分）以下代碼用于在昇騰NPU上實(shí)現(xiàn)自定義算子MySilu，請補(bǔ)全缺失部分，使其支持FP16并符合昇騰CANN規(guī)范。```cppinclude"kernel_operator.h"usingnamespaceAscendC;classMySilu{public:__aicore__inlinevoidInit(__gm__uint8_tx,__gm__uint8_ty,uint32_tlen){xGm.SetGlobalBuffer((__gm__half)x,len);yGm.SetGlobalBuffer((__gm__half)y,len);pipe.InitBuffer(inQueueX,1,lensizeof(half));pipe.InitBuffer(outQueueY,1,lensizeof(half));}__aicore__inlinevoidProcess(){CopyIn();Compute();CopyOut();}private:TPipepipe;GlobalTensor<half>xGm,yGm;TQue<QuePosition::VECIN,1>inQueueX;TQue<QuePosition::VECOUT,1>outQueueY;__aicore__inlinevoidCopyIn(){LocalTensor<half>xLocal=inQueueX.AllocTensor<half>();DataCopy(xLocal,xGm,xGm.GetSize());inQueueX.EnQue(xLocal);}__aicore__inlinevoidCompute(){LocalTensor<half>xLocal=inQueueX.DeQue<half>();LocalTensor<half>yLocal=outQueueY.AllocTensor<half>();//請補(bǔ)全以下三行//1.計(jì)算sigmoid(x)//2.計(jì)算xsigmoid(x)//3.將結(jié)果寫入yLocal}__aicore__inlinevoidCopyOut(){LocalTensor<half>yLocal=outQueueY.DeQue<half>();DataCopy(yGm,yLocal,yLocal.GetSize());outQueueY.FreeTensor(yLocal);}};```答案：```cppSigmoid(yLocal,xLocal,xLocal.GetSize());Mul(yLocal,xLocal,yLocal,xLocal.GetSize());outQueueY.EnQue<half>(yLocal);```解析：AscendC提供Sigmoid/Mul高階API，支持FP16向量計(jì)算，需按VECOUT順序入隊(duì)。40.（計(jì)算題，10分）某央企大模型預(yù)訓(xùn)練采用3D并行：TP=4，PP=6，DP=128。已知microbatch=1，全局batch=2048，序列長度4096，隱藏層8192，vocabsize65000。求：1)每個DP組需要多少張卡？2)總卡數(shù)？3)若使用ZeRO3，優(yōu)化器+梯度+權(quán)重均分片，則每張卡存儲的權(quán)重參數(shù)占原模型比例？答案：1)DP組卡數(shù)=TP×PP=4×6=24；2)總卡數(shù)=DP×24=128×24=3072；3)ZeRO3分片比例=1/(TP×PP×DP)=1/3072≈0.0325%。解析：ZeRO3在3D并行下分片維度為全局，故比例=1/總卡數(shù)。41.（建模題，21分）某央企風(fēng)電場有100臺風(fēng)機(jī)，每臺風(fēng)機(jī)10min級SCADA數(shù)據(jù)（風(fēng)速、功率、溫度、角度）?，F(xiàn)需構(gòu)建AI模型預(yù)測1h后功率，要求：a)缺失值<0.1%；b)RMSE<3%額定功率；c)推理延遲<50ms（C