2026年人工智能編程挑戰(zhàn)題一、編程實現(xiàn)題（共3題，每題20分，總分60分）1.題目：智能客服對話生成器（20分）背景：某電商公司計劃開發(fā)一款基于自然語言處理（NLP）的智能客服系統(tǒng)，用于自動回復(fù)用戶咨詢。系統(tǒng)需支持多輪對話，并根據(jù)用戶意圖生成恰當(dāng)?shù)幕貜?fù)。要求實現(xiàn)一個簡單的對話生成器，滿足以下功能：-輸入：用戶咨詢文本（例如“我的訂單什么時候發(fā)貨？”）-輸出：系統(tǒng)回復(fù)（例如“您的訂單預(yù)計明天發(fā)貨，感謝您的耐心等待！”）-支持多輪對話，能根據(jù)上下文調(diào)整回復(fù)內(nèi)容。-使用Python語言，可調(diào)用第三方NLP庫（如spaCy或NLTK）實現(xiàn)分詞、意圖識別等功能。示例輸入：用戶：我的訂單12345什么時候發(fā)貨？示例輸出：系統(tǒng)：您好！訂單12345預(yù)計明天從倉庫發(fā)出，物流信息將在發(fā)貨后24小時內(nèi)更新。如有疑問，歡迎隨時聯(lián)系客服。評分標(biāo)準(zhǔn)：（1）正確實現(xiàn)多輪對話邏輯（10分）；（2）回復(fù)內(nèi)容符合用戶意圖且自然流暢（5分）；（3）代碼結(jié)構(gòu)清晰，注釋完整（5分）。2.題目：工業(yè)設(shè)備故障預(yù)測模型（20分）背景：某制造業(yè)企業(yè)希望利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測生產(chǎn)線設(shè)備的潛在故障，以減少停機時間。已知設(shè)備運行數(shù)據(jù)（如溫度、振動頻率、電流等），需構(gòu)建一個分類模型判斷設(shè)備是否即將故障。要求實現(xiàn)以下功能：-數(shù)據(jù)預(yù)處理：對缺失值、異常值進行處理，特征歸一化；-模型訓(xùn)練：使用隨機森林或支持向量機（SVM）進行故障預(yù)測；-模型評估：輸出準(zhǔn)確率、召回率及F1分?jǐn)?shù)；-代碼需包含參數(shù)調(diào)優(yōu)過程，并說明選擇模型的理由。數(shù)據(jù)格式（部分示例）：|溫度（℃）|振動頻率（Hz）|電流（A）|故障標(biāo)記（0：正常，1：故障）||-|--|-|-||38.5|0.12|5.2|0||42.1|0.25|6.8|1|評分標(biāo)準(zhǔn)：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理正確（5分）；（2）模型選擇合理且訓(xùn)練效果達標(biāo)（10分）；（3）模型評估完整，參數(shù)調(diào)優(yōu)過程合理（5分）。3.題目：中文文本摘要生成器（20分）背景：某新聞平臺需要自動生成新聞?wù)岣邇?nèi)容分發(fā)效率。要求實現(xiàn)一個基于深度學(xué)習(xí)的中文文本摘要生成器，輸入為新聞全文，輸出為200字以內(nèi)的摘要。需滿足：-使用Transformer或BERT模型進行編碼；-摘要內(nèi)容需包含原文關(guān)鍵信息，且語句通順；-提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)（可使用少量樣本示例）；-說明模型選擇的原因及優(yōu)化方法。示例輸入：原文：近日，某科技公司推出全新AI助手，支持多輪對話和情感分析。該助手采用最新的自然語言處理技術(shù)，能理解用戶復(fù)雜指令，并生成個性化回復(fù)。業(yè)界專家表示，這一突破將進一步提升人機交互體驗。示例輸出：摘要：某科技公司發(fā)布新型AI助手，支持多輪對話與情感分析，采用先進NLP技術(shù)，有望改善人機交互體驗。評分標(biāo)準(zhǔn)：（1）模型選擇合理且能生成有效摘要（10分）；（2）摘要內(nèi)容完整且簡潔（5分）；（3）訓(xùn)練數(shù)據(jù)及優(yōu)化方法說明清晰（5分）。二、算法設(shè)計題（共2題，每題25分，總分50分）1.題目：電商推薦系統(tǒng)優(yōu)化（25分）背景：某電商平臺希望優(yōu)化商品推薦算法，提高用戶點擊率?，F(xiàn)有基于協(xié)同過濾的推薦系統(tǒng)，需解決以下問題：-設(shè)計一種改進的推薦算法，結(jié)合用戶歷史行為和商品關(guān)聯(lián)度；-說明新算法的數(shù)學(xué)原理（需包含公式）；-比較新舊算法在冷啟動問題上的差異；-給出Python偽代碼實現(xiàn)框架。評分標(biāo)準(zhǔn)：（1）算法設(shè)計合理且能解決冷啟動問題（10分）；（2）數(shù)學(xué)原理及公式表述清晰（8分）；（3）偽代碼完整且邏輯正確（7分）。2.題目：交通流量預(yù)測模型設(shè)計（25分）背景：某城市交通管理局希望預(yù)測高峰時段的路口車流量，以優(yōu)化信號燈配時。要求設(shè)計一個時間序列預(yù)測模型，輸入為過去24小時的車流量數(shù)據(jù)，輸出為未來1小時的預(yù)測值。需滿足：-選擇合適的時間序列模型（如ARIMA、LSTM）；-說明模型選擇理由及參數(shù)設(shè)置依據(jù)；-設(shè)計數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟（如去噪、平滑）；-繪制預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的對比圖（需說明繪圖工具）。評分標(biāo)準(zhǔn)：（1）模型選擇合理且能準(zhǔn)確預(yù)測（10分）；（2）參數(shù)設(shè)置及預(yù)處理步驟科學(xué)（8分）；（3）對比圖繪制規(guī)范且分析合理（7分）。三、編程填空題（共2題，每題15分，總分30分）1.題目：圖像分類模型改進（15分）代碼框架（Python，PyTorch）：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassImprovedCNN(nn.Module):def__init__(self):super(ImprovedCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(32)填空1：添加Dropout層填空2：定義ReLU激活函數(shù)填空3：添加最大池化層defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.bn1(x)填空4：應(yīng)用ReLU激活函數(shù)填空5：應(yīng)用Dropout層填空6：應(yīng)用最大池化層returnx要求：-填空1：補充Dropout層的參數(shù)（如p=0.5）；-填空2-3：補充ReLU和最大池化層的代碼；-填空4-6：將對應(yīng)操作填入`forward`函數(shù)中。評分標(biāo)準(zhǔn)：（1）Dropout層參數(shù)設(shè)置合理（3分）；（2）ReLU和最大池化層代碼正確（6分）；（3）`forward`函數(shù)邏輯完整（6分）。2.題目：自然語言處理任務(wù)實現(xiàn)（15分）代碼框架（Python，spaCy）：pythonimportspacynlp=spacy.load("zh_core_web_sm")text="蘋果公司近日發(fā)布新型手機，搭載AI芯片。"doc=nlp(text)填空1：提取所有命名實體填空2：篩選出所有動詞填空3：將文本分詞并輸出詞性標(biāo)簽entities=[]#填空1結(jié)果存儲verbs=[]#填空2結(jié)果存儲tokens=[]#填空3結(jié)果存儲forentindoc.ents:entities.append(ent.text)fortokenindoc:iftoken.pos_=="VERB":#填空2條件判斷verbs.append(token.text)tokens.append((token.text,token.pos_))#填空3格式print("命名實體：",entities)print("動詞：",verbs)print("分詞及詞性：",tokens)要求：-填空1：提取并存儲命名實體；-填空2：篩選并存儲所有動詞；-填空3：分詞并輸出（格式為"詞語-詞性"）。評分標(biāo)準(zhǔn)：（1）命名實體提取正確（5分）；（2）動詞篩選完整（5分）；（3）分詞及詞性輸出格式正確（5分）。答案與解析一、編程實現(xiàn)題1.智能客服對話生成器參考代碼（Python，使用spaCy和簡單規(guī)則）：pythonimportspacynlp=spacy.load("zh_core_web_sm")defgenerate_response(user_input):doc=nlp(user_input)response=""檢測訂單關(guān)鍵詞fortokenindoc:iftoken.text=="訂單"anddoc[token.i+1].like_num:order_id=doc[token.i+1].textresponse=f"您的訂單{order_id}預(yù)計明天發(fā)貨，感謝您的耐心等待！"breakifnotresponse:response="感謝您的咨詢，如有其他問題請隨時聯(lián)系。"returnresponse解析：-使用spaCy分詞，通過規(guī)則匹配"訂單"后的數(shù)字識別訂單號；-支持多輪對話的基礎(chǔ)邏輯（如未匹配到訂單號則返回通用回復(fù)）；-可擴展為更復(fù)雜的對話系統(tǒng)（如加入上下文存儲）。2.工業(yè)設(shè)備故障預(yù)測模型參考代碼（Python，使用Scikit-learn）：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportpandasaspd示例數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({"溫度":[38.5,42.1,39.8,45.2],"振動頻率":[0.12,0.25,0.15,0.30],"電流":[5.2,6.8,5.5,7.1],"故障":[0,1,0,1]})X=data[["溫度","振動頻率","電流"]]y=data["故障"]數(shù)據(jù)預(yù)處理scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)模型訓(xùn)練model=RandomForestClassifier(n_estimators=100)model.fit(X_scaled,y)預(yù)測new_data=[[41.0,0.20,6.0]]new_data_scaled=scaler.transform(new_data)print("預(yù)測結(jié)果：",model.predict(new_data_scaled))解析：-使用隨機森林（魯棒性強，適合工業(yè)數(shù)據(jù)）；-標(biāo)準(zhǔn)化處理特征差異；-參數(shù)調(diào)優(yōu)可使用GridSearchCV；-評估指標(biāo)需結(jié)合實際業(yè)務(wù)（如召回率對故障檢測更重要）。3.中文文本摘要生成器參考代碼（Python，使用transformers）：pythonfromtransformersimportpipelinesummarizer=pipeline("summarization",model="uer/transformer-model-chinese-summarization")text="近日，某科技公司推出全新AI助手，支持多輪對話和情感分析。該助手采用最新的自然語言處理技術(shù)，能理解用戶復(fù)雜指令，并生成個性化回復(fù)。業(yè)界專家表示，這一突破將進一步提升人機交互體驗。"summary=summarizer(text,max_length=50,min_length=20,do_sample=False)print("摘要：",summary[0]["summary_text"])解析：-使用預(yù)訓(xùn)練的中文摘要模型；-調(diào)整`max_length`控制摘要長度；-可通過微調(diào)提升效果（需額外訓(xùn)練數(shù)據(jù)）。二、算法設(shè)計題1.電商推薦系統(tǒng)優(yōu)化新算法設(shè)計（混合推薦）：1.數(shù)學(xué)原理-用戶-物品評分矩陣`R`，物品相似度`S(i,j)=cos(向量i-向量j)`-預(yù)測評分`P(u,i)=α(R'uS)+βR(u,i)`-`α`：協(xié)同過濾權(quán)重，`β`：內(nèi)容相似度權(quán)重2.冷啟動解決方案-新用戶：基于人口統(tǒng)計特征（年齡、性別）推薦熱門商品-新物品：使用物品-特征向量（如文本描述TF-IDF）計算相似度3.偽代碼defhybrid_recommend(user_id,items):user_similar_items=collaborative_filter(user_id)content_similar_items=content_based_filter(items)returnweighted_sum(user_similar_items,content_similar_items)解析：-權(quán)重`α`和`β`需通過交叉驗證確定；-冷啟動問題本質(zhì)是信息缺失，需結(jié)合外部知識（如商品屬性）。2.交通流量預(yù)測模型設(shè)計模型選擇及參數(shù)設(shè)置：1.模型選擇理由-LSTM能捕捉時間序列長期依賴性，適合交通流預(yù)測；-ARIMA局限性：假設(shè)數(shù)據(jù)平穩(wěn)，而交通流存在季節(jié)性。2.參數(shù)設(shè)置-LSTM單元數(shù)：64（經(jīng)驗值，可調(diào)）；-指數(shù)移動平均（EMA）平滑數(shù)據(jù)；3.對比圖繪制pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp預(yù)測值y_pred和真實值y_trueplt.plot(y_true,label="實際流量")plt.plot(y_pred,label="預(yù)測流量",linestyle="--")plt.legend()plt.title("交通流量預(yù)測對比")解析：-LSTM需調(diào)整`batch_size`和`epochs`；-交通數(shù)據(jù)特征：周期性（高峰/低谷）、突發(fā)事件（如事故）干擾。三、編程填空題1.圖像分類模型改進完整代碼：pythonimporttorch.nn.functionalasFclassImprovedCNN(nn.Module):def__init__(self):super(ImprovedCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(32)self.dropout1=nn.Dropout(p=0.5)