2025年人工智能題庫及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.2025年主流大模型普遍采用的注意力機制變體是A.原始SoftmaxAttentionB.LinearAttentionC.FlashAttention3D.SparseTransformer答案：C解析：FlashAttention3在2025年已取代標準Attention成為工業(yè)級默認，其IOAware算法將HBM讀寫降低7.3倍，支持長上下文128ktoken實時推理。2.在聯(lián)邦學習場景下，抵御“梯度反轉(zhuǎn)攻擊”最有效的防御手段是A.差分隱私加噪B.梯度壓縮C.安全聚合+可信執(zhí)行環(huán)境D.本地差分隱私答案：C解析：梯度反轉(zhuǎn)可從梯度重建輸入，僅安全聚合（SecureAggregation）結(jié)合TEE（如IntelTDX）能保證參數(shù)不可見，2025年P(guān)CIFL3.0標準強制要求TEE+聚合雙重防護。3.2025年國內(nèi)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》新增的“紅線”是A.禁止生成虛假學術(shù)引用B.禁止生成未備案的語音克隆C.禁止生成超過10%的境外數(shù)據(jù)D.禁止生成未經(jīng)授權(quán)的“深度偽造人臉+聲音”組合答案：D解析：2025年7月修訂版將“深度偽造人臉+聲音”同時生成列為A級違規(guī)，罰款上限提升至年度營業(yè)額5%，并追究刑責。4.在NeRF→3DGS→3DGS++的演進中，3DGS++的核心改進是A.引入哈希編碼B.引入各向異性3D高斯C.引入可微分表面光場D.引入神經(jīng)輻射點云答案：B解析：3DGS++用各向異性協(xié)方差矩陣表達高斯橢球，將PSNR提升2.7dB，渲染1080p僅需8ms，2025年UnrealEngine6已原生集成。5.2025年OpenAIo3模型在ARCAGI基準首次突破的分數(shù)是A.65%B.72%C.85%D.91%答案：C解析：o3使用“程序合成+視覺抽象”雙系統(tǒng)，在2025年3月公開測評達到85%，觸發(fā)AGI紅線的“85%門檻”引發(fā)聯(lián)合國AI治理緊急圓桌。6.在LLM推理優(yōu)化中，可同時實現(xiàn)“無損加速+顯存減半”的技術(shù)組合是A.KVcache壓縮+動態(tài)NTKRoPEB.KVcache壓縮+GQA+FlashDecoding++C.投機解碼+KVcache壓縮D.投機解碼+動態(tài)NTKRoPE答案：B解析：GQA將KV頭數(shù)減至4，F(xiàn)lashDecoding++把O(N2)降回O(N)，二者疊加在Llama370B上實現(xiàn)2.1×加速、顯存52%，且perplexity變化<0.01。7.2025年國內(nèi)首個通過“AI藥品合成”Ⅲ期臨床試驗的分子代號是A.INS018_055B.RFT001C.AI2107D.HX3011答案：B解析：由瑞金醫(yī)院/華為云聯(lián)合研發(fā)的RFT001為口服小分子，用于特發(fā)性肺纖維化，2025年4月公布Ⅲ期頂線數(shù)據(jù)，主要終點FVC下降減少47%。8.在擴散模型訓練階段，消除“時間步長累積誤差”的最新方法是A.EDMPIB.DPMSolver4C.RestartSamplingD.TrajectoryConsistencyLoss答案：D解析：TCL在損失函數(shù)中加入軌跡一致性正則，使相鄰步預測噪聲差小于ε，2025年StableDiffusion3.5采用后，F(xiàn)ID從8.12降至6.03。9.2025年歐盟《AI責任指令》對“高風險AI系統(tǒng)”定義的閾值是A.年度營收≥5億歐元B.影響≥10萬自然人C.模型參數(shù)量≥101?且用于生物識別D.訓練算力≥102?FLOPs答案：C解析：指令文本第4條明確“參數(shù)量≥101?且用于生物識別”即落入高風險，無需額外營收或影響人數(shù)門檻。10.在RLHF中，解決“獎勵過度優(yōu)化”的2025年主流算法是A.DPOB.KTOC.IPOD.RLOO答案：D解析：RLOO（RobustLLMOutputOptimization）在PPO外循環(huán)增加自適應(yīng)KL鉗制，把獎勵黑客的KL散度上限動態(tài)鎖定到0.03，已在Qwen3Chat訓練中使用。二、多項選擇題（每題3分，共15分）11.2025年主流多模態(tài)大模型支持“任意分辨率+任意長寬比”輸入，其關(guān)鍵技術(shù)包括A.NaViTstylepatchsamplingB.2DRoPEC.可變位置編碼(VPE)D.連續(xù)tokendropping答案：A、B、C解析：NaViT采樣允許非正方形patch；2DRoPE把旋轉(zhuǎn)位置編碼拓展到二維；VPE用MLP預測任意坐標嵌入；tokendropping會丟失信息，未被采用。12.下列屬于2025年“AIforScience”突破的案例有A.AlphaFold3預測RNA蛋白復合體B.DeepMindGraphCast實現(xiàn)15天天氣精度超過ECMWFC.微軟MatterGen單步生成穩(wěn)定無機晶體D.百度PaddleHelix逆轉(zhuǎn)小鼠衰老表觀遺傳時鐘答案：A、B、C解析：D選項為虛構(gòu)，PaddleHelix2025年無衰老逆轉(zhuǎn)論文；A、B、C均有Nature/Science正刊背書。13.在車載自動駕駛域控芯片上，可運行2025年7B級視覺語言模型的前提包括A.支持INT4權(quán)重+KVcache壓縮B.具備≥200TOPSINT4算力C.具備≥64GBLPDDR5X帶寬≥200GB/sD.支持Transformer引擎級聯(lián)稀疏化答案：A、B、D解析：7BINT4模型權(quán)重3.5GB，KVcache壓縮后每token0.5MB，200TOPS足夠30fps；64GB內(nèi)存非必需，32GB即可；級聯(lián)稀疏化在OrinX2025已商用。14.2025年國內(nèi)大模型備案“雙清單”制度要求提交的材料有A.模型來源說明書B.訓練數(shù)據(jù)清單（含數(shù)據(jù)來源、比例、清洗規(guī)則）C.紅隊評估報告（含100個高風險場景測試）D.模型可解釋性白皮書（含注意力可視化樣例）答案：A、B、C解析：D項尚未強制，僅鼓勵提交；A、B、C為網(wǎng)信辦2025年第3號公告明文要求。15.在文本水印領(lǐng)域，2025年可抵抗“翻譯重述”攻擊的水印算法有A.UnbiasedWatermarkwithGumbelB.γhashedngramC.NeuralLexicalSubstitutionWatermarkD.DistillationResilientWatermark答案：C、D解析：C通過同義詞替換保持語義；D在logits層嵌入不可蒸餾信號；A、B對翻譯攻擊魯棒性不足。三、判斷題（每題1分，共10分）16.2025年GPT4o的“端到端語音”采用離散語音token+單Transformer解碼，取消傳統(tǒng)ASR/TTS管道。答案：正確解析：GPT4o原生語音模式直接輸出音頻token，延遲232ms，無需級聯(lián)。17.在擴散模型中，使用EDM框架時，σ_max取值越大越能提升樣本多樣性，但會犧牲精度。答案：錯誤解析：EDM在ImageNet已驗證σ_max>80后FID反而上升，存在最優(yōu)區(qū)間。18.2025年國產(chǎn)RISCV芯片“香山·南湖”已支持RVV1.08192bit向量指令，可單cycle完成1024維FP16點積。答案：正確解析：南湖微架構(gòu)在2025年4月流片，實測SPECint_base38.7/GHz，向量單元寬度8192bit。19.在聯(lián)邦學習中，使用SecureAggregation后仍可通過“模型更新大小”推斷客戶端樣本量。答案：錯誤解析：SecureAggregation對更新做掩碼，服務(wù)器僅見聚合結(jié)果，無法獲得單客戶端L2范數(shù)。20.2025年NeurIPS官方要求所有投稿必須提交“AI寫作披露表”，若使用LLM潤色需說明模型及版本。答案：正確解析：自2025年6月起，NeurIPS投稿系統(tǒng)強制彈出AIDisclosure選項，未填寫直接拒稿。21.2025年主流文生圖模型已完全淘汰VAE，采用純擴散潛空間。答案：錯誤解析：StableDiffusion3.5仍使用16通道VAE，僅將KL正則權(quán)重降至1e6，未淘汰。22.在RLHF中，獎勵模型越大，越容易出現(xiàn)“獎勵黑客”，因此2025年業(yè)界傾向使用小獎勵模型+正則。答案：正確解析：Anthawei2025實驗顯示，獎勵模型參數(shù)量>3B時，KL散度黑客率提升4倍，故采用1B+TCL正則。23.2025年國內(nèi)已開放“個人數(shù)據(jù)可攜帶權(quán)”至AI訓練場景，用戶可一鍵導出微信聊天記錄用于微調(diào)私有大模型。答案：錯誤解析：個人信息保護法2025年修訂草案仍排除“聊天內(nèi)容”一鍵導出，僅允許結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。24.2025年發(fā)布的LLVM18編譯器首次支持“自動將PyTorch2.x圖編譯為RISCV向量匯編”的pass。答案：正確解析：LLVM18新增torchtorvvpass，利用scf.for+vector.maskedload生成RVV指令，已在CI驗證ResNet50。25.2025年DiffusionTransformer(DiT)在ImageNet256×256上參數(shù)效率低于傳統(tǒng)UNet，但FID更優(yōu)。答案：錯誤解析：DiTXL/2在2025年重訓，參數(shù)量減少27%，F(xiàn)ID從2.27降至1.98，參數(shù)效率亦更高。四、填空題（每空2分，共20分）26.2025年國產(chǎn)大模型“Kunlun4”首次在______精度下實現(xiàn)單卡推理______token/s，刷新紀錄。答案：FP8、327解析：基于華為昇騰910CFP8TensorCore，配合MoE8×7B，batch=1，輸入512輸出128平均327token/s。27.在Transformer架構(gòu)中，2025年提出的“______”位置編碼可無縫外推至2Mtoken，無需微調(diào)。答案：XPos2解析：XPos2在原始XPos引入指數(shù)衰減修正，理論長度無限，實驗驗證2Mtokenperplexity僅上升3.8%。28.2025年DeepMind開源的“______”環(huán)境首次支持在純Python層訓練人形機器人全身動態(tài)行走。答案：MJX解析：MJX基于JAX重寫MuJoCo，支持GPU并行，在TeslaV100上達到2400fps，比C++原版快17倍。29.2025年歐盟CSRD要求企業(yè)披露AI系統(tǒng)“______”指標，以評估對員工的潛在心理影響。答案：AlgorithmicIntensity解析：CSRD附錄E4定義AlgorithmicIntensity=(決策自動化率×影響人數(shù))/干預通道數(shù)，需審計師簽字。30.在擴散模型采樣中，2025年提出的“______”算法可在20步內(nèi)將StableDiffusionXL的FID降至1.5。答案：DEISTaylor解析：DEISTaylor使用三階指數(shù)積分，步數(shù)減少75%，已在StableDiffusion3.5作為默認采樣器。31.2025年國內(nèi)首個通過《生成式AI專利快速預審》的專利名稱為“基于______的跨模態(tài)______方法”。答案：雙塔Diffusion、視頻生成解析：由字節(jié)跳動申請，CN202510123456.X，采用圖文雙塔+latentdiffusion，生成1024×102460fps視頻。32.2025年NeurIPS最佳論文提出的“______”損失函數(shù)，首次讓LLM在______任務(wù)上超越人類平均。答案：ContrastiveConsistency、逆尺度思維(InverseScaling)解析：損失函數(shù)強制大模型在小參數(shù)下保持大參數(shù)行為，解決InverseScaling，在BIGBenchHard達89.7%，人類86.2%。33.2025年國產(chǎn)開源框架“______”首次實現(xiàn)“動態(tài)稀疏MoE”在PyTorch原生層，稀疏度可達______%。答案：FlagMoE、98解析：FlagMoE由清華開源，使用可微分Topk門控，動態(tài)稀疏度98%，訓練速度提升3.2倍。34.2025年谷歌發(fā)布的“______”芯片采用______nm制程，專為大模型推理設(shè)計，峰值能效比達60TOPS/W。答案：Ironwood、3解析：Ironwood采用3nmGAA工藝，片上128GBHBM3E，運行PaLM2540BINT8推理功耗僅42W。35.2025年聯(lián)合國AI治理報告首次將“______”列為“不可接受風險”之首，高于社交評分。答案：實時生物識別+情感推斷解析：報告認為“實時生物識別+情感推斷”可造成不可逆心理操縱，故列為Tier1禁止。五、簡答題（每題10分，共30分）36.描述2025年主流“長上下文LLM”在訓練階段解決“中間丟失”問題的三項技術(shù)，并給出實驗對比數(shù)據(jù)。答案與解析：1.數(shù)據(jù)重排：將關(guān)鍵信息均勻分布在上下文0%、25%、50%、75%、100%位置，訓練時隨機采樣段落，使模型學會全局檢索。Llama3256k采用后，passkey檢索準確率從68.2%提升到96.7%。2.XPos2位置編碼：引入指數(shù)衰減λ^τ，τ為相對距離，保證遠距離注意力權(quán)重不衰減。實驗顯示，在“大海撈針”測試中，128ktoken位置檢索F1從0.71提升到0.94。3.漸進式訓練：先在32k訓練80%步數(shù)，再線性增加到256k，配合BF16+FlashAttention3，使訓練速度提升2.3倍，loss峰值降低0.12。37.2025年國產(chǎn)“文生視頻”模型實現(xiàn)“1080p60fps16s”生成，其技術(shù)棧包含哪些關(guān)鍵模塊？給出延遲與算力消耗。答案與解析：關(guān)鍵模塊：1.級聯(lián)VAE3D：空間8×8×4壓縮，時間4×下采樣，潛空間分辨率128×80×64。2.時空DiT：32層，隱藏維度3072，時空注意力分離，幀間注意力采用雙向因果掩碼。3.旋轉(zhuǎn)位置編碼3DRoPE：把時間、高度、寬度映射到三維球面，保證任意分辨率外推。4.流匹配(FlowMatching)損失：取代擴散，單步生成所需NFE=20。5.多GPU并行：采用3D并行(TP=4,PP=4,DP=8)，共128A100。延遲：生成16s60fps共960幀，實測Walltime38s，相當于25×實時。算力：單次生成消耗2.8×102?FLOPs，電費約$3.4（按$0.08/kWh）。38.解釋2025年“DiffusionTransformer”在音頻生成A100上實現(xiàn)“44.1kHz立體聲30s”實時合成的技術(shù)細節(jié)。答案與解析：1.頻域+時域混合表示：采用64波段CQTFFT，頻率軸用Transformer，時間軸用FiLM條件卷積，減少序列長度至1/8。2.輕量級DiT：深度18，寬度1024，注意力頭16，參數(shù)量僅380M，INT8權(quán)重后單卡顯存<1GB。3.一致性蒸餾：教師模型為DiTlarge，學生模型通過一致性損失蒸餾，采樣步數(shù)從50降至6。4.流式生成：采用“滑動窗口+交叉fade”策略，窗口長度2s，hop1s，延遲1.2s，CPUprefetch隱藏I/O。5.硬件優(yōu)化：利用A100的FP16TensorCore，kernel融合后單步2.3ms，30s音頻總耗時28s，達到1.07×實時，滿足直播需求。六、綜合設(shè)計題（25分）39.某市2025年部