人工智能多模態(tài)融合工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（共10題，每題1分）1.多模態(tài)數據常見類型包括文本、圖像、______、音頻等。2.多模態(tài)融合按層次可分為特征級融合、決策級融合和______融合。3.BERT是典型的______模態(tài)預訓練模型。4.CLIP模型實現了______和文本的跨模態(tài)對齊。5.多模態(tài)融合中，模態(tài)對齊的核心是解決不同模態(tài)數據的______不一致問題。6.ViT（VisionTransformer）是基于______架構的圖像模型。7.音頻特征提取常用的預訓練模型有Wav2Vec、______等。8.多模態(tài)檢索任務中，“圖搜文”屬于______檢索。9.決策級融合通?；诟髂B(tài)的______結果進行整合。10.多模態(tài)大模型如GPT-4V支持______模態(tài)輸入。二、單項選擇題（共10題，每題2分）1.以下不屬于多模態(tài)融合層次的是？A.數據級B.特征級C.模型級D.決策級2.CLIP模型的訓練目標是？A.圖像分類B.文本生成C.跨模態(tài)匹配D.目標檢測3.以下哪種方法屬于特征級融合？A.各模態(tài)輸出投票B.拼接各模態(tài)特征C.直接拼接原始數據D.融合各模型預測4.多模態(tài)對齊中，“時間對齊”主要針對哪兩類模態(tài)？A.文本+圖像B.音頻+視頻C.文本+音頻D.圖像+視頻5.GPT-4V不支持以下哪種輸入？A.文本B.圖像C.音頻D.視頻6.以下哪個是多模態(tài)情感分析的典型應用？A.圖像分類B.語音識別C.視頻情緒檢測D.文本摘要7.多模態(tài)融合中，模態(tài)缺失問題的常用解決方法不包括？A.模態(tài)dropoutB.模態(tài)特定編碼器C.直接忽略缺失模態(tài)D.跨模態(tài)補全8.ViT模型將圖像分割為多個______進行處理？A.像素B.patch（補丁）C.特征圖D.卷積核9.以下哪個模型支持音頻+文本跨模態(tài)融合？A.BLIP-2B.FlamingoC.AudioLDMD.Wav2Vec210.多模態(tài)檢索中，“文搜圖”的評價指標不包括？A.Recall@kB.Precision@kC.F1-scoreD.Accuracy三、多項選擇題（共10題，每題2分）1.多模態(tài)融合的常見應用場景包括？A.自動駕駛B.醫(yī)療影像分析C.智能客服D.語音識別2.多模態(tài)融合的關鍵技術包括？A.模態(tài)對齊B.特征表示C.融合策略D.預訓練模型3.以下屬于跨模態(tài)預訓練模型的有？A.CLIPB.BLIPC.ALBEFD.ViT4.多模態(tài)數據的時空對齊方法包括？A.動態(tài)時間規(guī)整（DTW）B.注意力機制C.特征關聯D.時間戳匹配5.決策級融合的常用方法有？A.投票法B.加權平均C.貝葉斯融合D.特征拼接6.多模態(tài)大模型的優(yōu)勢包括？A.跨模態(tài)理解B.通用能力C.少樣本學習D.模態(tài)獨立處理7.以下屬于多模態(tài)情感分析輸入組合的有？A.文本+圖像B.音頻+視頻C.文本+音頻D.圖像+視頻8.多模態(tài)融合面臨的挑戰(zhàn)包括？A.模態(tài)異質性B.模態(tài)缺失C.計算復雜度D.對齊難度9.支持多模態(tài)開發(fā)的工具/框架包括？A.PyTorchB.TensorFlowC.HuggingFaceTransformersD.OpenCV10.多模態(tài)檢索的類型包括？A.單模態(tài)檢索B.跨模態(tài)檢索C.多模態(tài)檢索D.圖像檢索四、判斷題（共10題，每題2分）1.數據級融合直接拼接原始多模態(tài)數據，無需預處理。（）2.CLIP模型只能處理圖像和文本兩種模態(tài)。（）3.模態(tài)對齊僅需解決空間維度不一致問題。（）4.GPT-4是純文本大模型，不支持多模態(tài)。（）5.特征級融合比決策級融合更依賴模態(tài)間的相關性。（）6.ViT模型是基于CNN架構的圖像模型。（）7.多模態(tài)情感分析僅能分析視頻中的情緒。（）8.模態(tài)dropout是解決模態(tài)缺失問題的有效方法。（）9.跨模態(tài)預訓練模型無需針對特定任務微調。（）10.多模態(tài)融合的計算復雜度通常低于單模態(tài)模型。（）五、簡答題（共4題，每題5分）1.簡述多模態(tài)融合的三個主要層次及各自特點。2.什么是模態(tài)對齊？多模態(tài)對齊的核心挑戰(zhàn)是什么？3.列舉三種常見的多模態(tài)預訓練模型，并說明其核心功能。4.多模態(tài)情感分析相比單模態(tài)情感分析的優(yōu)勢是什么？六、討論題（共2題，每題5分）1.多模態(tài)融合技術在自動駕駛領域的應用面臨哪些關鍵挑戰(zhàn)？如何解決？2.未來多模態(tài)大模型的發(fā)展趨勢是什么？請結合行業(yè)應用舉例說明。---參考答案一、填空題1.視頻2.數據級3.文本4.圖像5.時空6.Transformer7.Hubert8.跨模態(tài)9.獨立決策10.多（文本、圖像等）二、單項選擇題1.C2.C3.B4.B5.C6.C7.C8.B9.C10.D三、多項選擇題1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.BC四、判斷題1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.×8.√9.×10.×五、簡答題1.多模態(tài)融合分三層：①數據級：直接拼接原始數據（需嚴格對齊），保留最多信息但對一致性要求高；②特征級：提取各模態(tài)特征后融合，兼顧信息與效率，依賴特征質量；③決策級：各模態(tài)獨立任務后整合結果，魯棒性強但易丟失模態(tài)關聯。2.模態(tài)對齊是不同模態(tài)數據（如文圖、音視頻）在時空/語義維度建立對應關系的過程。核心挑戰(zhàn)：①時空不一致（采樣頻率/分辨率差異）；②語義鴻溝（不同模態(tài)表達同一概念的差異）；③模態(tài)異質性（數據類型/結構差異）；④大規(guī)模對齊效率低。3.①CLIP：圖像-文本對比學習，實現零樣本跨模態(tài)檢索；②BLIP：圖像-文本模型，支持檢索、生成與細粒度對齊；③AudioLDM：音頻-文本模型，實現文本引導的音頻生成與檢索。4.優(yōu)勢：①信息互補（單模態(tài)缺失時多模態(tài)可補充）；②貼近真實場景（人類情感常伴隨多模態(tài)信號）；③魯棒性強（某一模態(tài)噪聲不影響整體判斷）。六、討論題1.自動駕駛多模態(tài)融合挑戰(zhàn)：①模態(tài)異質性（激光雷達點云、攝像頭圖像等差異大）；②實時性要求（毫秒級響應）；③傳感器噪聲/失效；④語義鴻溝（傳感器數據到語義的映射難）。解決：①分層融合（感知層特征+決策層結果）；②注意力機制聚焦關鍵模態(tài)；③故障檢測與模態(tài)切換；④預訓練模型實現跨模態(tài)語