2025年人工智能應(yīng)用技術(shù)考試題庫(kù)(附答案)一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共30分）1.在PyTorch2.1中，以下哪段代碼可以正確開(kāi)啟pile的“reduceoverhead”模式？A.pile(model,mode='maxautotune')B.pile(model,backend='inductor',mode='reduceoverhead')C.torch._dynamo.config.suppress_errors=FalseD.torch.backends.cudnn.benchmark=True答案：B解析：pile在PyTorch2.0+引入，mode='reduceoverhead'專為小模型推理優(yōu)化，兼顧啟動(dòng)延遲與吞吐。2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，客戶端上傳的參數(shù)被惡意放大100倍，以下哪種聚合策略對(duì)此攻擊魯棒性最好？A.FedAvgB.FedProxC.FedMedianD.FedSGD答案：C解析：FedMedian取坐標(biāo)wise中位數(shù)，對(duì)異常值不敏感，可抵抗拜占庭攻擊。3.在StableDiffusionXL的Refiner階段，其去噪網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相較Base階段主要差異是：A.將UNet通道數(shù)翻倍并引入SDEditB.使用更大的文本編碼器OpenCLIPG/14C.引入第二套VAE潛空間D.采用級(jí)聯(lián)擴(kuò)散而非潛擴(kuò)散答案：A解析：Refiner在相同潛空間繼續(xù)去噪，但UNet寬度翻倍，提升細(xì)節(jié)；文本編碼器不變。4.當(dāng)使用LoRA微調(diào)LLaMA270B時(shí)，若rank=16，原始線性層權(quán)重形狀為(8192,8192)，則LoRA新增參數(shù)量是：A.2×16×8192B.16×8192C.2×16×8192×2D.16×8192×2答案：A解析：LoRA對(duì)W分解為W+BA，B∈?^(d×r)，A∈?^(r×d)，故新增2×r×d。5.在ONNXRuntime1.16中，以下哪項(xiàng)優(yōu)化pass可將LayerNorm+GELU融合為單一CUDAkernel？A.ConvActivationFusionB.LayerNormActivationFusionC.QuickGeluFusionD.BiasGeluFusion答案：B解析：LayerNormActivationFusion識(shí)別LayerNorm后緊跟GELU模式，生成融合kernel減少訪存。6.使用DeepSpeedZeRO3訓(xùn)練時(shí)，若optimizer.state在GPU間被分區(qū)，以下哪項(xiàng)操作會(huì)觸發(fā)allgather？A.forward輸入embeddinglookupB.backward參數(shù)梯度計(jì)算C.optimizer.step更新參數(shù)D.學(xué)習(xí)率調(diào)度答案：C解析：ZeRO3在step時(shí)需將完整參數(shù)gather到各GPU做更新，再scatter回分區(qū)。7.在VisionTransformer中，若采用3DPatchEmbedding處理視頻，時(shí)間維度patchsize為2，則位置編碼參數(shù)相較2D增加：A.2倍B.時(shí)間幀數(shù)/2倍C.(T/2)倍D.不變答案：C解析：3D位置編碼為(H/p)×(W/p)×(T/pt)，故新增(T/pt)倍參數(shù)。8.當(dāng)使用INT8量化部署B(yǎng)ERTbase時(shí)，若采用KL散度校準(zhǔn)，校準(zhǔn)集大小通常選：A.32條B.100條C.512條D.1000條答案：B解析：TensorRT實(shí)踐表明100條樣本足以估計(jì)激活分布，過(guò)多反而增加校準(zhǔn)時(shí)間。9.在RLHF中，PPOclip的ε常設(shè)為0.2，若將其調(diào)大到0.5，可能出現(xiàn)：A.策略更新過(guò)保守B.訓(xùn)練不穩(wěn)定C.KL懲罰消失D.價(jià)值函數(shù)過(guò)擬合答案：B解析：ε過(guò)大則clip范圍寬，策略可劇烈更新，導(dǎo)致訓(xùn)練方差大。10.以下哪種方法可在不重新訓(xùn)練的情況下，將CLIP視覺(jué)編碼器從ViTB/16升級(jí)到ViTL/14？A.ModelSoupB.KnowledgeDistillationC.ZeroshotHeadReplacementD.WeightAveraging答案：C解析：CLIP文本編碼器不變，僅替換視覺(jué)backbone并重新計(jì)算圖像特征，即可零樣本遷移。11.在DiffusionModel采樣中，DDIM若設(shè)η=0，則等價(jià)于：A.確定性O(shè)DEB.隨機(jī)SDEC.MarkovChainD.VAE解碼答案：A解析：η=0時(shí)無(wú)隨機(jī)噪聲，退化為概率流ODE。12.使用FlashAttention2時(shí)，以下哪項(xiàng)硬件指標(biāo)最直接影響速度？A.GPU內(nèi)存帶寬B.L2Cache大小C.TensorCore數(shù)量D.PCIe帶寬答案：C解析：FlashAttention2將計(jì)算搬到onchipSRAM，利用TensorCore做矩陣乘，算力瓶頸大于帶寬。13.在MLOps中，若FeatureStore采用“timetravel”查詢，其依賴的關(guān)鍵技術(shù)是：A.DeltaLake版本表B.RedisStreamC.KafkaLogCompactionD.ParquetColumnIndex答案：A解析：DeltaLake提供版本化Parquet，支持ASOFTIMESTAMP語(yǔ)法。14.當(dāng)使用AutoML平臺(tái)訓(xùn)練表格數(shù)據(jù)時(shí)，若啟用“metalearning”warmstart，其先驗(yàn)知識(shí)來(lái)自：A.貝葉斯優(yōu)化高斯過(guò)程B.歷史數(shù)據(jù)集性能向量C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)D.梯度提升樹(shù)殘差答案：B解析：metalearning將過(guò)往數(shù)據(jù)集+算法性能編碼為向量，用作新任務(wù)初始推薦。15.在NVIDIATritonInferenceServer中，以下哪個(gè)backend支持直接加載HuggingFaceTransformer模型無(wú)需轉(zhuǎn)換？A.ONNXRuntimeB.PyTorchC.TensorFlowD.Python答案：B解析：TritonPyTorchbackend可原生加載.pt文件，配合transformers庫(kù)自動(dòng)建圖。16.若將ReLU替換為Mish激活，在ImageNet訓(xùn)練ResNet50，通常需要：A.減小學(xué)習(xí)率B.增加epochC.增大weightdecayD.無(wú)需調(diào)參答案：D解析：Mish平滑且零中心，可直接替換ReLU無(wú)需重調(diào)超參。17.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，若客戶端數(shù)據(jù)NonIID且采用FedNova，其解決的主要問(wèn)題是：A.通信壓縮B.更新方向發(fā)散C.客戶端漂移D.隱私泄露答案：C解析：FedNova用本地epoch數(shù)歸一化更新，緩解不同客戶端步長(zhǎng)不一致導(dǎo)致的漂移。18.當(dāng)使用INT4量化LLM時(shí)，若采用groupsize=128，則權(quán)重壓縮率約為：A.8倍B.4倍C.2倍D.16倍答案：A解析：FP16→INT4為4倍，groupscale額外占約0.5%，綜合約8倍（含zeropoint）。19.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidancescale=7.5表示：A.條件與無(wú)條件噪聲差加權(quán)7.5倍B.學(xué)習(xí)率放大7.5倍C.采樣步數(shù)增加7.5倍D.損失權(quán)重7.5答案：A解析：CFG公式ε_(tái)θ(x,t,c)=ε_(tái)uc+7.5×(ε_(tái)c?ε_(tái)uc)。20.以下哪項(xiàng)不是NeRF的體渲染方程分量？A.透明度αB.顏色cC.深度dD.體素v答案：D解析：NeRF用連續(xù)密度場(chǎng)，無(wú)離散體素。21.在PyTorchLightning2.0中，以下哪個(gè)callback可自動(dòng)監(jiān)測(cè)并停止發(fā)散實(shí)驗(yàn)？A.EarlyStoppingB.RichProgressBarC.StochasticWeightAveragingD.BatchSizeFinder答案：A解析：EarlyStopping監(jiān)控驗(yàn)證loss，patience超限即終止。22.當(dāng)使用DeepspeedMoE訓(xùn)練時(shí)，若expertparallelsize=8，ep_size=2，則每個(gè)GPU負(fù)責(zé)專家數(shù)為：A.4B.2C.8D.1答案：B解析：ep_size=2表示2路專家并行，8專家/2=4，但每GPU僅托管其rank對(duì)應(yīng)專家，故2。23.在自監(jiān)督學(xué)習(xí)中，BYOL相較于SimSiam去掉StopGradient后會(huì)出現(xiàn)：A.訓(xùn)練速度提升B.模型崩潰C.精度提升D.內(nèi)存下降答案：B解析：BYOL依賴predictor+stopgradient防止collapse，去掉后對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致退化常數(shù)解。24.當(dāng)使用TensorRT8.6構(gòu)建BERT引擎時(shí)，若開(kāi)啟FP16+INT8混合，需首先：A.構(gòu)建FP16引擎再I(mǎi)NT8校準(zhǔn)B.直接INT8校準(zhǔn)C.先INT8再FP16D.僅FP16即可答案：A解析：TensorRT要求先構(gòu)建精度最高引擎，再逐級(jí)降低，INT8需校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。25.在LangChain中，以下哪項(xiàng)組件負(fù)責(zé)將多個(gè)文檔chunk傳遞給LLM？A.LLMChainB.StuffDocumentsChainC.RetrievalQAD.AgentExecutor答案：B解析：StuffDocumentsChain把文檔拼接為單一prompt，適合短上下文。26.若將VisionTransformer的patchsize從16改為8，則計(jì)算量FLOPs約增加：A.2倍B.4倍C.8倍D.16倍答案：B解析：patch數(shù)∝(H/p)^2，p減半則patch數(shù)×4，自注意力二次方，但線性層維度不變，綜合FLOPs≈4倍。27.在GPT3訓(xùn)練中，若采用fp16混合精度，lossscale=65536，當(dāng)連續(xù)2000步無(wú)溢出，則scale會(huì)：A.翻倍B.減半C.不變D.重置為1答案：A解析：動(dòng)態(tài)lossscale策略，無(wú)溢出則×2，直至上限。28.當(dāng)使用KubeflowPipelines時(shí)，以下哪個(gè)DSL關(guān)鍵字定義組件間數(shù)據(jù)流？A.@pipelineB.InputPathC.dsl.ContainerOpD.ponents.create_component_from_func答案：B解析：InputPath/OutputPath在組件函數(shù)簽名中聲明，系統(tǒng)注入實(shí)際路徑。29.在DALL·E3訓(xùn)練中，用于防止文本提示泄露的技術(shù)是：A.RLAIFB.PPOC.文本脫敏D.圖像水印答案：A解析：RLAIF用AI反饋替代人類，減少提示敏感信息。30.若將Adam優(yōu)化器β1從0.9調(diào)到0.5，則模型訓(xùn)練可能出現(xiàn)：A.加速收斂B.梯度方差增大C.學(xué)習(xí)率自動(dòng)下降D.權(quán)重稀疏答案：B解析：β1控制動(dòng)量，過(guò)小則歷史梯度衰減快，方差上升。二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）31.以下哪些技術(shù)可降低StableDiffusionv2顯存占用至<4GB？A.model.cpu()offloadB.xformersmemoryefficientattentionC.VAEslicingD.INT8量化UNet答案：A,B,C解析：INT8對(duì)UNet精度損失大，社區(qū)尚未官方支持。32.在NeRF加速中，以下哪些方法通過(guò)空間稀疏化提升采樣效率？A.OccupancyGridB.ProposalNetworkC.InstantNGPHashEncodingD.MipNeRF答案：A,B,C解析：MipNeRF抗鋸齒，不稀疏空間。33.關(guān)于TransformerKVCache，以下說(shuō)法正確的是：A.每生成一個(gè)token，cache長(zhǎng)度+1B.可應(yīng)用旋轉(zhuǎn)位置編碼RoPEC.MultiQueryAttention可減少cacheD.INT8KVCache可降50%帶寬答案：A,B,C,D解析：MQA多查詢共享K/V，減少cache；INT8減半顯存與帶寬。34.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)安全聚合中，以下哪些方案支持惡意服務(wù)器？A.SecureAggregationB.DoubleMaskingC.MPCbasedD.Paillier同態(tài)加密答案：B,C,D解析：SecureAggregation需可信服務(wù)器，DoubleMasking可抗惡意。35.以下哪些指標(biāo)可直接用于評(píng)估生成模型多樣性？A.ISB.FIDC.LPIPSD.MSSSIM答案：C,D解析：LPIPS、MSSSIM計(jì)算生成樣本間距離，反映多樣性；IS、FID側(cè)重質(zhì)量。36.當(dāng)使用DeepSpeedZeroInfinity，以下哪些特性正確？A.支持CPUoffloadB.支持NVMeoffloadC.需InfiniBandD.可訓(xùn)練>1T模型答案：A,B,D解析：ZeroInfinity用NVMe擴(kuò)展，以太網(wǎng)亦可。37.在LangChainAgent中，以下哪些工具類型支持異步調(diào)用？A.ToolB.StructuredToolC.BaseToolD.ToolWrapper答案：A,B,C解析：LangChain0.1+所有BaseTool子類支持arun。38.以下哪些操作會(huì)導(dǎo)致LLMKVCache失效？A.修改temperatureB.修改toppC.修改systempromptD.切換loraadapter答案：C,D解析：systemprompt改變輸入分布，需重算KV；切換lora權(quán)重變化。39.在DiffusionModel訓(xùn)練時(shí)，以下哪些技巧可加速收斂？A.EMA權(quán)重移動(dòng)平均B.MinSNR加權(quán)損失C.ProgressiveGrowingD.FP16+FP32混合答案：A,B,D解析：ProgressiveGrowing用于GAN，擴(kuò)散模型不常用。40.若將VisionTransformer改為SwinTransformer，以下哪些改變正確？A.計(jì)算復(fù)雜度從O(N2)降為O(N)B.引入相對(duì)位置偏置C.使用shiftedwindowD.需重新預(yù)訓(xùn)練答案：B,C,D解析：Swin為分層結(jié)構(gòu)，局部窗口注意力，復(fù)雜度線性于圖像大小，但仍需預(yù)訓(xùn)練。三、判斷題（每題1分，共10分）41.FlashAttention2支持任意長(zhǎng)度序列無(wú)需padding。答案：對(duì)解析：通過(guò)分塊softmax，無(wú)需整倍pad。42.INT4量化對(duì)大模型幾乎無(wú)損，可直接部署。答案：錯(cuò)解析：INT4需group量化+雙量化，仍可能掉點(diǎn)1–2%。43.在NeRF中，增加采樣點(diǎn)數(shù)會(huì)線性增加訓(xùn)練時(shí)間。答案：對(duì)解析：體渲染積分點(diǎn)越多，MLP調(diào)用線性增加。44.LoRA微調(diào)時(shí)，rank越大越好。答案：錯(cuò)解析：rank過(guò)高引入噪聲，一般8–64足夠。45.使用DeepspeedMoE時(shí)，專家數(shù)量必須等于GPU數(shù)。答案：錯(cuò)解析：專家可>GPU，通過(guò)專家并行+數(shù)據(jù)并行組合。46.RAG框架中，檢索器與生成器必須端到端聯(lián)合訓(xùn)練。答案：錯(cuò)解析：可凍結(jié)檢索器，僅微調(diào)生成器，降低成本。47.在StableDiffusion中，CFG值越高，圖像越偏離提示。答案：錯(cuò)解析：CFG越高越貼合提示，但過(guò)高過(guò)飽和。48.Transformer的attentiondropout放在softmax之后。答案：對(duì)解析：標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)dropout(attn_weights)。49.TensorRT的INT8校準(zhǔn)僅需10張圖片。答案：對(duì)解析：官方例程用500張，但10張亦可獲得近似scale。50.使用KubeflowKale可把Jupyter一鍵轉(zhuǎn)DAG。答案：對(duì)解析：Kale掃描cell注解自動(dòng)生成pipeline。四、填空題（每空2分，共20分）51.在PyTorch2.1中，pile默認(rèn)后端為_(kāi)_______。答案：inductor52.若LLaMA27B采用GQA，則attentionhead分組數(shù)為_(kāi)_______。答案：453.NeRF的體渲染公式中，透光率T(t)=________。答案：exp(?∫??σ(s)ds)54.在DiffusionModel中，DDPM的噪聲調(diào)度β?采用________調(diào)度。答案：linear或cosine（任填其一）55.使用LoRA時(shí)，若alpha=32，r=16，則實(shí)際縮放因子為_(kāi)_______。答案：256.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)，F(xiàn)edProx的proximal項(xiàng)系數(shù)μ通常設(shè)為_(kāi)_______。答案：0.001–0.1（填0.01亦可）57.VisionTransformer的clstoken在BERT中對(duì)應(yīng)________token。答案：[CLS]58.INT8量化的零點(diǎn)zeropoint數(shù)據(jù)類型為_(kāi)_______。答案：int859.LangChain中，對(duì)話記憶組件ConversationBufferWindow的k=5表示保留________輪。答案：560.在StableDiffusionXL，Refiner階段使用的CFGscale通常比Base階段________（高/低）。答案：低五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）61.描述FlashAttention2如何通過(guò)分塊softmax實(shí)現(xiàn)內(nèi)存高效，并給出偽代碼。答案：FlashAttention將(N,d)矩陣按行分塊，每塊Bc行，在SRAM中完成softmax的online更新，避免實(shí)例化N×Nattention矩陣。偽代碼：```foriinrange(0,N,Bc):Qi=Q[i:i+Bc]forjinrange(0,N,Br):Kj=K[j:j+Br];Vj=V[j:j+Br]Sij=Qi@Kj.Tmij=max(Sij,dim=1)Pij=exp(Sijmij)lij=sum(Pij,dim=1)更新全局max與和mi_new=max(mi,mij)li=exp(mimi_new)li+exp(mijmi_new)lijOi=exp(mimi_new)Oi+exp(mijmi_new)Pij@Vjmi=mi_newOi=Oi/li```解析：通過(guò)onlinesoftmax，僅需O(Bc×Br)內(nèi)存，實(shí)現(xiàn)IO感知的attention。62.解釋RLHF中RewardModel過(guò)擬合的表現(xiàn)及三種