2025年網(wǎng)絡(luò)編輯師考試網(wǎng)絡(luò)編輯人工智能試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題1分，共20分。每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填入括號(hào)內(nèi)）1.在GPT4架構(gòu)中，用于控制生成文本主題一致性的核心技術(shù)是（）A.位置編碼B.注意力掩碼C.溫度采樣D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類反饋答案：D2.下列關(guān)于Transformer自注意力機(jī)制時(shí)間復(fù)雜度的描述，正確的是（）A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n2)D.O(n3)答案：C3.在新聞推薦場(chǎng)景下，使用Wide&Deep模型時(shí)，“Wide”部分主要解決的問(wèn)題是（）A.高維稀疏特征記憶性B.低維稠密特征泛化性C.序列特征長(zhǎng)依賴D.多模態(tài)特征融合答案：A4.對(duì)一篇AI生成稿件進(jìn)行事實(shí)核查時(shí)，最先采用的離線知識(shí)源通常是（）A.維基百科離線快照B.TwitterfirehoseC.暗網(wǎng)文本D.企業(yè)私有聊天記錄答案：A5.在中文文本中，用于避免“一/十/百”等數(shù)字被錯(cuò)誤分詞的預(yù)處理策略是（）A.最大正向匹配B.子詞正則化C.字典加規(guī)則混合D.字節(jié)對(duì)編碼答案：C6.若要在BERTfinetune階段加快收斂，可采取的最有效trick是（）A.增大dropout率B.使用分層學(xué)習(xí)率衰減C.移除位置編碼D.凍結(jié)embedding層答案：B7.以下哪項(xiàng)不是AI輔助標(biāo)題生成常見(jiàn)的自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)（）A.BLEUB.ROUGELC.CTR預(yù)估離線AUCD.BERTScore答案：C8.在編輯流程中，利用GPT生成摘要后，為降低幻覺(jué)率，后續(xù)最佳人工干預(yù)節(jié)點(diǎn)是（）A.直接發(fā)布B.摘要結(jié)構(gòu)審核→事實(shí)抽查→發(fā)布C.僅做敏感詞過(guò)濾D.僅加插圖答案：B9.采用LoRA技術(shù)對(duì)大模型進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)時(shí)，可訓(xùn)練參數(shù)量通常占總量的（）A.<2%B.10%C.30%D.50%答案：A10.當(dāng)模型輸出出現(xiàn)“價(jià)值觀偏差”時(shí)，根因最不可能是（）A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料分布傾斜B.指令微調(diào)樣本標(biāo)注偏差C.推理階段溫度過(guò)低D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)模型偏差答案：C11.下列關(guān)于“多模態(tài)圖文匹配”任務(wù)損失函數(shù)說(shuō)法正確的是（）A.只能使用交叉熵B.對(duì)比學(xué)習(xí)InfoNCE優(yōu)于單分類交叉熵C.均方誤差最優(yōu)D.無(wú)法引入負(fù)樣本答案：B12.在編輯后臺(tái)部署文本糾錯(cuò)API時(shí)，為降低延遲，首選的推理優(yōu)化方案是（）A.模型蒸餾+ONNXRuntimeB.增大batchsize到4096C.使用float32全精度D.關(guān)閉beamsearch答案：A13.對(duì)AI生成內(nèi)容進(jìn)行“機(jī)器痕跡”檢測(cè)時(shí)，最有效的特征通常是（）A.平均句長(zhǎng)B.標(biāo)點(diǎn)熵C.對(duì)數(shù)似然漂移D.詞頻逆文檔頻率答案：C14.若要將每日新增100萬(wàn)篇文章去重，最合理的算法是（）A.暴力兩兩比對(duì)B.MinHashLSHC.KmeansD.Apriori答案：B15.在AIGC版權(quán)合規(guī)審查中，判定“實(shí)質(zhì)性相似”優(yōu)先參考的法律要件是（）A.接觸+相似B.合理使用四要素C.公共利益D.數(shù)字水印答案：A16.下列關(guān)于“檢索增強(qiáng)生成”(RAG)說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.需外掛向量數(shù)據(jù)庫(kù)B.能緩解幻覺(jué)C.需重新訓(xùn)練大模型D.支持實(shí)時(shí)知識(shí)更新答案：C17.當(dāng)使用StableDiffusion生成配圖時(shí)，提示詞中加入“RAWphoto,8K,Hasselblad”主要影響的是（）A.構(gòu)圖B.清晰度與質(zhì)感C.色彩飽和度D.文件大小答案：B18.在編輯自動(dòng)化流水線中，負(fù)責(zé)把“文字→語(yǔ)音”的模塊標(biāo)準(zhǔn)接口協(xié)議通常采用（）A.SSMLB.SOAPC.gRPCThriftD.FTP答案：A19.以下哪項(xiàng)不是知識(shí)圖譜實(shí)體對(duì)齊的主流技術(shù)（）A.翻譯模型(TransE)B.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則答案：D20.在Web3.0內(nèi)容發(fā)布場(chǎng)景，用于確保文章篡改可審計(jì)的底層技術(shù)是（）A.IPFS+區(qū)塊鏈哈希上鏈B.傳統(tǒng)CDNC.DNS輪詢D.SMTP答案：A二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分。每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，多選、少選、錯(cuò)選均不得分）21.以下哪些方法可以有效減小生成式模型“重復(fù)輸出”現(xiàn)象（）A.重復(fù)懲罰(repetitionpenalty)B.采樣溫度提升C.使用ngram阻塞D.增大topk答案：A、C22.關(guān)于“編輯人機(jī)協(xié)同”流程，下列描述正確的有（）A.先機(jī)器生成草稿→人工審核→發(fā)布B.人工先寫提綱→機(jī)器擴(kuò)寫→人工潤(rùn)色C.機(jī)器直接發(fā)布無(wú)需人工D.人工與機(jī)器同時(shí)并行寫作再合并答案：A、B、D23.在訓(xùn)練中文TTS前端文本歸一化模型時(shí)，必須覆蓋的子任務(wù)有（）A.數(shù)字讀法判定B.姓氏讀音特殊處理C.兒化音標(biāo)注D.分句邊界檢測(cè)答案：A、B、D24.以下哪些指標(biāo)可直接用于衡量“標(biāo)題黨”程度（）A.點(diǎn)擊閱讀完成率差值B.標(biāo)題與正文ROUGE1召回C.情感極性偏移量D.頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)答案：A、B、C25.采用對(duì)比學(xué)習(xí)訓(xùn)練圖文模型時(shí)，負(fù)樣本構(gòu)建策略包括（）A.inbatch負(fù)樣本B.隨機(jī)跨模態(tài)采樣C.hard負(fù)樣本挖掘D.停用詞過(guò)濾答案：A、B、C26.以下關(guān)于“模型可解釋性”工具描述正確的有（）A.LIME可給出局部解釋B.GradCAM適用于TransformerC.SHAP值可為每個(gè)token分配貢獻(xiàn)D.Attention可視化只能用于CNN答案：A、B、C27.在編輯后臺(tái)引入“智能摘要”時(shí)，需重點(diǎn)解決的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)有（）A.泄露隱私細(xì)節(jié)B.斷章取義C.廣告法違禁詞D.摘要過(guò)長(zhǎng)答案：A、B、C28.以下哪些技術(shù)可以提升大模型推理階段的吞吐率（）A.連續(xù)批處理(continuousbatching)B.KVcache復(fù)用C.張量并行D.動(dòng)態(tài)量化答案：A、B、C、D29.關(guān)于“AI生成內(nèi)容水印”技術(shù)，正確的有（）A.可在token概率分布嵌入簽名B.對(duì)二次翻譯攻擊魯棒性高C.可對(duì)抗壓縮裁剪D.需密鑰驗(yàn)證答案：A、D30.在“多語(yǔ)言內(nèi)容生產(chǎn)”場(chǎng)景，以下哪些做法能緩解低資源語(yǔ)言質(zhì)量問(wèn)題（）A.跨語(yǔ)言對(duì)齊語(yǔ)料回譯B.使用語(yǔ)言特定適配器C.強(qiáng)制全部翻譯為英語(yǔ)再轉(zhuǎn)回D.人工校驗(yàn)抽樣≥10%答案：A、B、D三、填空題（每空1分，共20分）31.在Transformer中，位置編碼使用正弦函數(shù)維度為d_model時(shí)，偶數(shù)位置公式為PE(pos,2i)=sin(pos/10000^(2i/d_model))，則奇數(shù)位置公式為_(kāi)_______。答案：cos(pos/10000^(2i/d_model))32.若某編輯后臺(tái)調(diào)用GPT432k生成稿件，輸入token6k，輸出token8k，按USD0.06/1kinput+0.12/1koutput計(jì)費(fèi)，則單次成本為_(kāi)_______美元。答案：6×0.06+8×0.12=0.36+0.96=1.3233.在中文文本糾錯(cuò)任務(wù)中，F(xiàn)1值計(jì)算式為F1=2PR/(P+R)，其中P表示________。答案：預(yù)測(cè)正確字?jǐn)?shù)/預(yù)測(cè)為錯(cuò)誤字?jǐn)?shù)34.使用ROUGE1評(píng)估摘要時(shí)，分母為參考摘要的________。答案：unigram總個(gè)數(shù)35.在StableDiffusionv2中，默認(rèn)UNet下采樣倍率為_(kāi)_______。答案：836.當(dāng)采用4bit量化時(shí)，原fp32模型大小可壓縮至約________%。答案：12.537.若一篇新聞?wù)淖址麛?shù)9000，經(jīng)BPE后子詞數(shù)平均為1.3倍字符數(shù)，則子詞數(shù)約為_(kāi)_______。答案：1170038.在編輯流程中，CMS對(duì)圖片的“alt”屬性要求≤120字節(jié)，若采用UTF8編碼，則最多可存儲(chǔ)________個(gè)漢字。答案：4039.采用BM25檢索時(shí)，k1參數(shù)通常取值范圍________。答案：1.2~2.040.在知識(shí)圖譜RDF中，表示“實(shí)體屬性值”的三元組謂語(yǔ)通常用________描述。答案：URI41.若某站點(diǎn)日均PV1億，峰值QPS8k，則平均QPS約為_(kāi)_______。答案：1×10^8/(24×3600)≈115742.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，偏好損失函數(shù)形式為_(kāi)_______。答案：logσ(βlogπ_θ(x,y_w)/π_ref(x,y_w)βlogπ_θ(x,y_l)/π_ref(x,y_l))43.當(dāng)使用LoRArank=16，原矩陣維度4096×4096，則新增參數(shù)量為_(kāi)_______。答案：2×4096×16=13107244.在編輯自動(dòng)化腳本中，Python正則表達(dá)式re.sub(r'(\d+)\s℃',r'\1°C',text)的作用是________。答案：將數(shù)字與℃之間空格標(biāo)準(zhǔn)化為無(wú)空格并統(tǒng)一符號(hào)45.若一篇AI生成文章被判為“軟抄襲”，其連續(xù)引用長(zhǎng)度超過(guò)________字且未加引號(hào)即可視為侵權(quán)高風(fēng)險(xiǎn)。答案：3046.在TTS評(píng)測(cè)中，CMOS分差≥________被認(rèn)為“明顯優(yōu)于”。答案：0.547.采用FlashAttention時(shí)，顯存復(fù)雜度從O(n2)降至________。答案：O(n)48.在編輯后臺(tái)，若圖片顏色模式為CMYK，需先轉(zhuǎn)為_(kāi)_______才能用于Web展示。答案：sRGB49.在GPT生成文本中，若出現(xiàn)“_____”占位符，通常提示模型需要________。答案：人工補(bǔ)全事實(shí)信息50.在A/B測(cè)試中，若置信度95%，則Z臨界值約為_(kāi)_______。答案：1.96四、判斷題（每題1分，共10分。正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）51.在RLHF階段，獎(jiǎng)勵(lì)模型越大越好，無(wú)需考慮過(guò)擬合。（）答案：×52.使用topp采樣時(shí)，p值越小，生成文本多樣性越低。（）答案：√53.BERT的MLM任務(wù)中，被mask的token比例越高，下游任務(wù)效果一定越好。（）答案：×54.在編輯自動(dòng)化流程中，SSML標(biāo)簽<break>可控制TTS停頓。（）答案：√55.采用8bit量化后，模型推理速度一定快于fp16。（）答案：×56.圖文匹配模型CLIP在中文zeroshot分類時(shí)無(wú)需任何中文語(yǔ)料。（）答案：√57.在CMS中，對(duì)AI生成文章添加noindexmeta可暫時(shí)避免搜索引擎收錄。（）答案：√58.使用梯度累積可在單卡上模擬大batch訓(xùn)練效果。（）答案：√59.在StableDiffusion中，CFG(scale=0)表示完全忽略提示詞。（）答案：√60.編輯人工修改AI稿件后，其版權(quán)歸屬自動(dòng)歸編輯個(gè)人所有。（）答案：×五、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）61.簡(jiǎn)述“檢索增強(qiáng)生成”(RAG)在新聞寫作場(chǎng)景中的三步流程，并指出每步關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。答案：1)索引構(gòu)建：將歷史新聞、權(quán)威資料做chunk切分→embedding模型向量化→向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，關(guān)鍵在chunk大小與向量化模型選擇；2)檢索召回：用戶輸入query向量化后，采用近似最近鄰搜索(ANN)取TopK，關(guān)鍵在相似度度量與重排序；3)生成融合：將檢索結(jié)果作為上下文拼入prompt，大模型生成答案，關(guān)鍵在prompt模板與上下文長(zhǎng)度控制，避免截?cái)嘀匾畔ⅰ?2.說(shuō)明采用LoRA進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)時(shí)，為何“秩”(rank)不宜過(guò)大，并給出經(jīng)驗(yàn)區(qū)間。答案：LoRA通過(guò)低秩分解模擬權(quán)重更新，秩過(guò)大則新增參數(shù)量趨近全量微調(diào)，失去高效意義，且易過(guò)擬合；經(jīng)驗(yàn)上rank8~32即可在多數(shù)NLP任務(wù)逼近全量微調(diào)效果，rank>64收益遞減且顯存占用顯著增加。63.列舉三種可落地的“AI標(biāo)題黨”自動(dòng)識(shí)別方案，并比較其優(yōu)劣。答案：1)規(guī)則+詞典：計(jì)算夸張?jiān)~密度、感嘆號(hào)比例，優(yōu)點(diǎn)無(wú)需訓(xùn)練，缺點(diǎn)誤殺高；2)有監(jiān)督分類：標(biāo)注“正常/標(biāo)題黨”數(shù)據(jù)訓(xùn)練BERT，優(yōu)點(diǎn)精度高，缺點(diǎn)需標(biāo)注；3)對(duì)比式：計(jì)算標(biāo)題與正文ROUGE1召回，低于閾值則判為標(biāo)題黨，優(yōu)點(diǎn)無(wú)需負(fù)樣本，缺點(diǎn)對(duì)長(zhǎng)文摘要質(zhì)量敏感。64.說(shuō)明在編輯后臺(tái)部署“文本糾錯(cuò)”API時(shí)，如何做在線灰度發(fā)布并監(jiān)控回滾指標(biāo)。答案：1)灰度：按用戶ID哈希取10%流量路由到新API；2)監(jiān)控：實(shí)時(shí)看LatencyP99、糾錯(cuò)準(zhǔn)確率抽樣人工評(píng)測(cè)、用戶投訴量；3)回滾：Latency上升>20%或投訴量>基準(zhǔn)2倍即自動(dòng)切換舊版本，并記錄日志復(fù)盤。65.概述“編輯人機(jī)協(xié)同”下，如何建立可量化的“人工貢獻(xiàn)度”指標(biāo)，并給出公式。答案：采用編輯前后編輯距離(Levenshtein)除以原文長(zhǎng)度，再按段落權(quán)重加權(quán)，公式：貢獻(xiàn)度=Σ(w_i×LD_i)/Σw_i，其中w_i為段落重要性(如首段權(quán)重2，其余1)，LD_i為段落編輯距離。該值越大說(shuō)明人工改動(dòng)越多，可月度排行激勵(lì)。六、應(yīng)用題（共40分）66.計(jì)算與分析題（12分）某站點(diǎn)計(jì)劃用GPT432k生成每日1萬(wàn)篇新聞，輸入平均5ktoken，輸出平均4ktoken。已知：a)成本0.06/0.12USD/1ktoken；b)生成速度上限40token/s；c)每日窗口8小時(shí)。問(wèn)：1)每日直接成本？2)所需最少GPU并發(fā)數(shù)（假設(shè)單卡同速40token/s且可線性擴(kuò)展）？3)若改用4bit量化自托管，單卡吞吐提升至120token/s，卡時(shí)租金1USD/小時(shí)，是否更劃算？答案：1)成本=10000×(5×0.06+4×0.12)=10000×0.78=7800USD；2)總token=10000×(5000+4000)=9×10^7，8小時(shí)=28800秒，需總吞吐=9×10^7/28800≈3125token/s，卡數(shù)=3125/40≈78；3)量化后需卡數(shù)=3125/120≈26，卡時(shí)費(fèi)=26×8=208USD，遠(yuǎn)低于7800，故自托管更劃算。67.綜合分析題（14分）某編輯團(tuán)隊(duì)引入AI寫稿后，發(fā)現(xiàn)用戶平均閱讀完成率下降15%，廣告CPM下滑8%。請(qǐng)：1)給出可能的三點(diǎn)原因；2)設(shè)計(jì)一套“質(zhì)