2026年人工智能工程技術(shù)人員專業(yè)技術(shù)考試試題(含答案)一、單項選擇題（每題2分，共30分）1.在PyTorch2.3中，若需將FP32模型在線量化至INT8且保持動態(tài)圖特性，應(yīng)優(yōu)先調(diào)用下列哪段代碼？A.torch.quantization.quantize_dynamicB.torch.ao.quantization.quantize_fxC.pile(mode='max-autotune',dtype=8)D.torch.backends.cudnn.benchmark=True答案：A解析：quantize_dynamic僅對指定算子做權(quán)重量化，不插入Q-DQ節(jié)點，動態(tài)圖結(jié)構(gòu)不變；B依賴FX圖捕獲，會靜態(tài)化；C為編譯優(yōu)化開關(guān)；D與量化無關(guān)。2.2026年主流自動駕駛系統(tǒng)采用BEVFormerv2架構(gòu)，其“時序交叉注意力”模塊在計算Cross-Attention時，Key向量通常來源于：A.當(dāng)前幀圖像特征B.歷史BEV特征C.未來幀預(yù)測特征D.高精地圖柵格答案：B解析：時序交叉注意力旨在融合歷史BEV記憶，Key來自歷史BEV，Query來自當(dāng)前幀，以增強(qiáng)動態(tài)目標(biāo)軌跡連續(xù)性。3.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下，客戶端上傳梯度而非權(quán)重，主要防范的攻擊類型是：A.模型逆向B.成員推理C.投毒攻擊D.差分隱私預(yù)算耗盡答案：A解析：梯度比權(quán)重包含更多原始數(shù)據(jù)信息，上傳梯度需加同態(tài)加密或安全聚合，否則易被逆向還原私有樣本。4.使用Karp-Flatt指標(biāo)評估集群趨勢時，若指標(biāo)值隨K增大而單調(diào)遞減且趨近于0，則數(shù)據(jù)集最可能：A.無自然簇B.存在層次結(jié)構(gòu)C.存在密度峰值D.存在流形簇答案：A解析：Karp-Flatt指標(biāo)衡量聚類結(jié)果與隨機(jī)劃分的偏離度，趨零說明增加K不再帶來顯著結(jié)構(gòu)，暗示無穩(wěn)定簇。5.在DiffusionModel加速采樣中，DDIM若設(shè)置σ_t=0，則采樣過程退化為：A.確定性O(shè)DEB.隨機(jī)SDEC.馬爾可夫鏈蒙特卡洛D.變分自編碼器答案：A解析：σ_t=0時噪聲項消失，反向過程變?yōu)楦怕柿鱋DE，軌跡確定。6.2026年發(fā)布的NVIDIAH200GPU配備141GBHBM3e，若訓(xùn)練175B參數(shù)MoE模型，采用激活值checkpoint+ZeRO-3，理論上單卡可承載的最大專家數(shù)為（專家大小=1.1×標(biāo)準(zhǔn)FFN）：A.8B.16C.32D.64答案：C解析：經(jīng)計算，單專家參數(shù)量≈1.1×4×122882≈0.65B，141GB≈16200MB，ZeRO-3下權(quán)重+優(yōu)化器+激活≈1.2×參數(shù)量，單卡可存≈24B，故24/0.65≈36，取最接近2冪次32。7.在可解釋性框架Captum0.8中，對VisionTransformer計算Layer-wiseRelevancePropagation時，需將Softmax替換為：A.Taylor展開B.廣義ReLUC.保守規(guī)則化分母D.雙穩(wěn)態(tài)激活答案：C解析：ViT的Softmax非負(fù)且歸一，LRP規(guī)則需修改分母防止數(shù)值發(fā)散，采用ε-穩(wěn)定化分母。8.當(dāng)使用LoRA微調(diào)StableDiffusionXL時，若rank=32，注入位置為QKV投影與Up-block，則顯存占用約為全參數(shù)微調(diào)的：A.5%B.15%C.25%D.35%答案：B解析：SDXL參數(shù)量約6.6B，LoRA新增2×rank×(d_in+d_out)≈2×32×(320+640)×layers≈0.9B，占比≈14%。9.在RLHF階段，采用PPO-Max算法，若KL懲罰系數(shù)β隨更新步指數(shù)衰減，則其主要目的是：A.防止策略崩潰B.加速探索C.降低方差D.保持與參考策略一致答案：A解析：初期高KL約束防止策略偏離參考模型過遠(yuǎn)，后期逐步放松以提升獎勵最大化，避免崩潰。10.2026年國產(chǎn)RISC-VAI芯片“蓬萊1號”搭載自定義128-bitVLEN向量擴(kuò)展，其矩陣乘法指令vmmul.vv執(zhí)行16×16×INT8Tile需消耗幾個時鐘周期？A.2B.4C.8D.16答案：B解析：蓬萊1號每周期可并行計算8×8MAC，16×16Tile拆成4子塊，流水線深度2，共4周期。11.在NeRF加速算法Instant-NGP2026版中，若哈希表層級從16降至12，則空間分辨率下降倍數(shù)為：A.2^4B.2^8C.2^16D.2^32答案：A解析：每層分辨率翻倍，16層最大分辨率2^16，12層為2^12，下降2^(16-12)=16倍。12.當(dāng)使用TorchDynamo捕獲圖時，若遇到data-dependentcontrolflow，則默認(rèn)回退策略是：A.拋出異常B.拆圖分段C.全圖回退至EagerD.自動重寫為FX符號答案：B解析：TorchDynamo會拆分圖，將動態(tài)部分隔離為子圖，保持靜態(tài)區(qū)段加速。13.在文本到SQL任務(wù)中，采用GNN-RAT模型，若將數(shù)據(jù)庫模式圖節(jié)點特征初始化為d=256維，邊類型=7，則消息傳遞參數(shù)總量為：A.256×7B.256×256×7C.256×256×2×7D.256×256×7+256答案：C解析：每條邊類型對應(yīng)雙向權(quán)重矩陣W_src與W_dst，故2×2562×7。14.當(dāng)使用DeepSpeed-MoE的“ExpertParallel+ZeRO-3”組合時，若world_size=128，ep_size=8，則每張卡實際存儲的專家數(shù)為：A.1B.2C.4D.8答案：A解析：ep_size=8表示8卡共享一組專家，128/8=16組，每組專家數(shù)=總專家數(shù)/16，若總專家數(shù)=128，則每組8專家，每卡存1專家。15.在AI系統(tǒng)安全測評中，若發(fā)現(xiàn)模型對添加0.005%高頻擾動的音頻樣本產(chǎn)生誤識，則該漏洞最可能屬于：A.物理域?qū)笲.數(shù)字域?qū)笴.模型竊取D.旁路泄露答案：B解析：擾動幅度極小且直接作用于數(shù)字信號，未經(jīng)過播放-采集鏈路，屬數(shù)字域?qū)?。二、多項選擇題（每題3分，共30分，多選少選均不得分）16.以下哪些技術(shù)可有效降低175B稠密模型在推理時的TTFT（Time-To-First-Token）？A.投機(jī)解碼（SpeculativeDecoding）B.連續(xù)批處理（ContinuousBatching）C.KV-cache4-bit量化D.動態(tài)NTKRoPE答案：A、B、C解析：投機(jī)解碼用小型草稿模型并行生成候選，顯著降低首token延遲；連續(xù)批處理減少排隊；KV-cache量化降低內(nèi)存帶寬；D與TTFT無直接關(guān)系。17.關(guān)于2026年發(fā)布的Mamba-2架構(gòu)，下列說法正確的是：A.狀態(tài)空間維度與輸入維度解耦B.支持硬件感知的Flash-2融合內(nèi)核C.可擴(kuò)展至100K上下文無需額外位置編碼D.訓(xùn)練穩(wěn)定性優(yōu)于Transformer++答案：A、B、C解析：Mamba-2引入SSM維度超參，與模型寬度獨立；官方提供Flash-2內(nèi)核；基于因果卷積無需位置編碼；D尚無充分證據(jù)優(yōu)于改進(jìn)后Transformer。18.在DiffusionTransformer（DiT）訓(xùn)練中，下列哪些操作能夠減少FP16下溢風(fēng)險？A.采用Final-LayerNorm后移B.引入QK-NormC.使用BF16混合精度D.對timestepembedding進(jìn)行LayerScale答案：B、C、D解析：QK-Norm防止attentionscore過大；BF16動態(tài)范圍更大；LayerScale可緩解梯度消失；A與下溢無關(guān)。19.以下哪些指標(biāo)可直接用于評估生成式大模型的“事實一致性”？A.BERTScoreB.FactScoreC.QuestEvalD.BLEURT答案：B、C解析：FactScore基于知識庫分解-驗證；QuestEval采用問答對匹配；A、D側(cè)重語義相似度，不直接度量事實。20.在自動駕駛感知鏈路中，若將激光雷達(dá)點云通過“稀疏卷積+Transformer”混合架構(gòu)處理，下列哪些優(yōu)化可降低延遲？A.采用voxel-next下采樣B.使用CUDA-graph捕獲整圖C.將Self-Attention替換為Window-Cross-AttentionD.啟用NVMe-offload存儲中間特征答案：A、B、C解析：voxel-next減少計算量；CUDA-graph消除CPU調(diào)度開銷；Window-Cross-Attention降低復(fù)雜度；D增加PCIe延遲，適得其反。21.關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的SecureAggregation，下列描述正確的是：A.需生成共享隨機(jī)掩碼B.可抵抗半誠實服務(wù)器C.要求客戶端在線率>50%D.掩碼需在每輪更新答案：A、B、D解析：共享掩碼保證服務(wù)器僅見聚合結(jié)果；半誠實模型下安全；掩碼每輪重新生成；C無嚴(yán)格閾值，可用容錯恢復(fù)。22.在AIGC視頻生成模型AnimateDiff-XL中，下列哪些模塊引入了時序一致性損失？A.TemporalTransformerB.MotionLoRAC.PerceptualLoss中的Flow-termD.VAE-encoder答案：A、C解析：TemporalTransformer通過時序Attention隱式約束；Flow-term顯式對齊光流；B為參數(shù)高效微調(diào)；D僅編碼單幀。23.以下哪些做法可在邊緣端ARMv9部署INT4微模型時減少cachemiss？A.權(quán)重行優(yōu)先重排為NHWCB.采用im2col+GEMM而非直接卷積C.啟用weightprefetchD.使用稀疏Bitmask跳過零值答案：A、C、D解析：NHWC提高空間局部性；prefetch隱藏延遲；Bitmask減少內(nèi)存占用；B增加內(nèi)存占用，反而惡化cache。24.在RLHF中，若獎勵模型出現(xiàn)“過度優(yōu)化”導(dǎo)致策略模型生成高獎勵但人類評價下降，可采?。篈.獎勵模型正則化B.引入KL懲罰C.使用獎勵模型集成D.提高PPO裁剪閾值答案：A、B、C解析：正則與集成降低獎勵黑客風(fēng)險；KL懲罰限制偏離；提高裁剪閾值會加劇過度優(yōu)化。25.下列哪些技術(shù)可用于解決NeRF在鏡面反射表面的偽影？A.引入Roughness-awareMLPB.采用Ref-NeRF的反射方向參數(shù)化C.使用SGD替換Adam優(yōu)化器D.添加LPIPS損失答案：A、B解析：Roughness與反射方向建?？煞蛛x鏡面分量；C與偽影無關(guān)；D改善感知質(zhì)量，不直接處理反射。三、判斷題（每題1分，共10分，正確打“√”，錯誤打“×”）26.在MTP（Multi-TokenPrediction）訓(xùn)練中，增加預(yù)測步長k必然導(dǎo)致GPU顯存線性增加。答案：×解析：k增加導(dǎo)致輸出層參數(shù)共享，顯存增長亞線性，主要開銷在logits緩存。27.2026年發(fā)布的GPT-4.5-Turbo已支持在單卡A100-80GB上通過QLoRA-INT4微調(diào)上下文128K。答案：√解析：量化+LoRA+gradientcheckpoint使激活成為瓶頸，128K上下文僅需約60GB。28.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）無需顯式獎勵模型，因此完全消除獎勵黑客問題。答案：×解析：DPO隱式獎勵仍可能利用偏好數(shù)據(jù)偏差，無法完全消除黑客。29.在3DGS（GaussianSplatting）中，若縮放因子s的梯度累積小于閾值，則該高斯會被克隆而非分裂。答案：×解析：梯度大→克隆，梯度小→分裂，題述相反。30.對于MoE模型，ExpertParallelism的all-to-all通信開銷與序列長度成正比。答案：√解析：all-to-all交換token，通信量∝seq_len。31.在VisionTransformer中，移除CLStoken并采用全局平均池化會降低下游分類精度，但提升魯棒性。答案：√解析：平均池化平滑空間擾動，提升魯棒，但損失全局匯聚，精度略降。32.2026年國產(chǎn)開源框架“太初-2”已支持在NPU上自動將PyTorch動態(tài)圖轉(zhuǎn)為靜態(tài)圖并融合算子。答案：√解析：太初-2內(nèi)置PT2E（PyTorch-to-Executable）通道，支持NPU后端融合。33.使用FSDP+Transformer時，將LayerNorm替換為RMSNorm可減少一次all-reduce通信。答案：×解析：歸一化類型不影響通信次數(shù)，通信由權(quán)重分片決定。34.在語音合成中，采用DiffusionDenoiser替代傳統(tǒng)Vocoder可消除Griffin-Lim偽影，但實時因子RTF>5。答案：√解析：擴(kuò)散聲碼器質(zhì)量高，但迭代采樣導(dǎo)致RTF大。35.對于多模態(tài)大模型，將圖像token置于文本token左側(cè)可減少位置編碼外推誤差。答案：√解析：左側(cè)圖像token形成固定前綴，降低右端文本位置外推難度。四、填空題（每空2分，共20分）36.在2026年提出的“KAN”網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)被參數(shù)化為________樣條曲線，其網(wǎng)格點數(shù)量隨________自適應(yīng)增長。答案：B；誤差閾值37.若使用FP8訓(xùn)練時采用E4M3格式，則最大可表示數(shù)值約為________，最小正數(shù)為________。答案：448；2^-938.在文本水印算法“Unigram-Watermark”中，檢測端p-value小于________時，可認(rèn)為文本被嵌入水印，置信度99%。答案：0.0139.當(dāng)使用4D混合并行（DP+TP+PP+EP）訓(xùn)練時，若DP=2、TP=4、PP=2、EP=4，則總卡數(shù)為________。答案：6440.2026年發(fā)布的“AudioLM-2”采用________編碼器將24kHz音頻壓縮至________tokens/秒。答案：Semantic+Acoustic雙路徑；5041.在Vision-Language模型中，將圖像編碼器由ViT-g改為________可在不增加參數(shù)下提升細(xì)粒度理解，其關(guān)鍵操作是________注意力。答案：ConvNeXt-V3；可變形窗口42.若NeRF采用SH度數(shù)為4的球諧函數(shù)表示視角相關(guān)顏色，則每高斯需要________個系數(shù)。答案：1643.在RL中，使用“Q-transformer”將連續(xù)動作離散為________bins，并引入________分布修正價值函數(shù)。答案：8192；Max-Entropy44.2026年國產(chǎn)AI芯片“寒武紀(jì)思元370”采用________制程，峰值INT8算力達(dá)________TOPS。答案：3nm；51245.當(dāng)使用“零樣本語音轉(zhuǎn)換”模型YourTTS-v2時，源說話人嵌入通過________網(wǎng)絡(luò)提取，目標(biāo)音色由________編碼器控制。答案：DNN-basedSpeakerEncoder；GlobalStyleToken五、簡答題（每題10分，共30分）46.詳述如何在單臺A100-80GB上完成7B參數(shù)MoE模型（Top-2，共64專家）的FP16微調(diào)，并保證序列長度4K、batch=1、梯度累積=8條件下顯存占用不超過78GB，給出具體技術(shù)組合與數(shù)值估算。答案與解析：1)采用ExpertParallelsize=8，單卡負(fù)責(zé)8專家，權(quán)重分片后顯存≈7B×1.1×2Byte/8≈1.9GB；2)使用ZeRO-3offloadoptimizerstate至CPU，節(jié)省≈2×7B×4Byte≈56GB；3)激活值checkpoint：每層保存輸入，重計算中間激活，峰值激活≈4K×4K×40×2Byte≈1.2GB；4)Top-2路由，專家激活率2/64，實際計算專家參數(shù)量≈7B×0.7×2/64≈0.15B，重計算后激活暫存≈0.3GB；5)梯度累積8步，梯度緩沖區(qū)≈1.9GB；6)總計≈1.9+1.2+0.3+1.9+額外≈6GB，加上框架與緩存<78GB，滿足要求。47.說明“時序交叉注意力”在BEVFormerv2中如何實現(xiàn)長時序融合，并推導(dǎo)其計算復(fù)雜度與內(nèi)存占用隨幀數(shù)T的變化關(guān)系。答案與解析：時序交叉注意力將歷史BEV特征作為Key、Value，當(dāng)前幀Query。復(fù)雜度：設(shè)BEV柵格N×N，維度d，幀數(shù)T，則Attention矩陣計算為O(TN2d+N2Td)=O(TN2d)。內(nèi)存：需緩存T幀Key、Value，占用O(TN2d)。通過Window-Attention將N2降為w2，復(fù)雜度與內(nèi)存均降為O(Tw2d)，線性隨T增長。48.對比Diffusion與Autoregressive兩類視頻生成框架在2026年的優(yōu)劣，并從訓(xùn)練成本、推理延遲、長視頻一致性、可控性四方面量化分析。答案與解析：訓(xùn)練成本：Diffusion需迭代去噪，GPU小時≈1.5×AR；AR需長序列并行，通信大，總體Diffusion高50%。推理延遲：Diffusion50步迭代，RTF≈15；AR可并行生成，RTF≈3，AR勝。長視頻一致性：Diffusion基于全局噪聲，時序連貫PSNR+2.3dB；AR易漂移，需hierarchicalcache，Diffusion勝。可控性：Diffusion條件注入（depth、mask）靈活，F(xiàn)ID↓0.8；AR需微調(diào)條件，代價高，Diffusion勝。綜合：短片段高一致性選Diffusion；長實時生成選AR。六、綜合設(shè)計題（30分）49.某車企需部署一套“車路協(xié)同”多模態(tài)大模型，輸入為車載前視圖像（1920×1080@30fps）、路側(cè)激光雷達(dá)（128線，10Hz）、高精地圖（矢量，1Hz），輸出為融合BEV語義分割、運動預(yù)測、決策指