2026年人工智能工程師崗位技能考試題庫含答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.在PyTorch2.3中，若需對(duì)動(dòng)態(tài)形狀張量實(shí)現(xiàn)圖級(jí)融合編譯，應(yīng)優(yōu)先調(diào)用的接口是A.torch.jit.traceB.pile(mode="reduce-overhead")C.torch.fx.symbolic_traceD.torch.jit.script答案：B解析：pile在2026LTS版本引入的“reduce-overhead”模式可自動(dòng)在圖級(jí)做動(dòng)態(tài)形狀重編譯與融合，trace與script對(duì)動(dòng)態(tài)形狀支持有限。2.當(dāng)使用Transformer架構(gòu)做長(zhǎng)文本（≥100ktokens）推理時(shí)，為把顯存占用從O(n2)降至O(nlogn)，2026年主流方案是A.FlashAttention-3B.Performer線性注意力C.SparseTransformerFixedFactorizedAttentionD.Linformer答案：A解析：FlashAttention-3通過分塊softmax與SRAM駐留技術(shù)，在GPU端實(shí)現(xiàn)亞二次方顯存且無需近似，已被集成進(jìn)HuggingFaceOptimum2.7。3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，為抵御“梯度反轉(zhuǎn)攻擊”恢復(fù)原始圖像，2026年推薦的安全聚合策略是A.差分隱私噪聲+SecureAggregationB.同態(tài)加密+Top-K稀疏化C.局部SGD+知識(shí)蒸餾D.模型分割+垂直FL答案：A解析：差分隱私提供可量化隱私預(yù)算，SecureAggregation保證服務(wù)器不可見單用戶明文梯度，兩者互補(bǔ)。4.在NeRF-Factory基準(zhǔn)中，衡量“新視角合成”質(zhì)量時(shí)，SSIM與LPIPS出現(xiàn)分歧，應(yīng)優(yōu)先參考A.SSIMB.LPIPSC.PSNRD.MAE答案：B解析：LPIPS基于深度特征，更符合人眼感知，SSIM對(duì)亮度偏移過于敏感。5.當(dāng)使用DeepSpeed-MIIv0.12做千億模型推理，若開啟“MoQ”量化后出現(xiàn)首token延遲暴增，最可能原因是A.量化校準(zhǔn)數(shù)據(jù)不足B.權(quán)重矩陣未按group-size=128分塊C.CPU-offload未關(guān)閉D.激活值未采用動(dòng)態(tài)8bit答案：C解析：MoQ默認(rèn)把冷啟動(dòng)權(quán)重offload到NVMe，首token需從CPU拉回，關(guān)閉offload即可。6.2026年國(guó)產(chǎn)AI芯片“Solar-X”采用數(shù)據(jù)類型FP6-E2M3，其動(dòng)態(tài)范圍相對(duì)FP16的縮小倍數(shù)為A.16B.32C.64D.128答案：B解析：FP6-E2M3指數(shù)位2，最大可表示值為(2-2?3)·2^(22-1)=14，F(xiàn)P16最大值為65504，比值≈4680，取最接近2的冪為32倍。7.在多模態(tài)大模型訓(xùn)練中，若圖文對(duì)齊損失持續(xù)下降而圖文檢索Recall@1突然跳水，應(yīng)首先檢查A.文本tokenizer詞表污染B.圖像增廣強(qiáng)度過大C.溫度系數(shù)τ是否被梯度更新D.學(xué)習(xí)率是否warmup結(jié)束答案：C解析：對(duì)比學(xué)習(xí)溫度系數(shù)τ若被當(dāng)成可訓(xùn)練參數(shù)，易收斂到極小值，導(dǎo)致logits分布過于集中，檢索指標(biāo)崩潰。8.使用Karpenter在AWSEKS上為StableDiffusion3.5彈性擴(kuò)容時(shí)，若Pod卡在Pending且events顯示“topology.kubernetes.io/zone”不匹配，最簡(jiǎn)修復(fù)是A.在ProvisionCR中增加–nodeAffinityB.把subnettag改為kubernetes.io/cluster/<name>=ownedC.啟用EC2-IMDSv2D.把volumeBindingMode改為WaitForFirstConsumer答案：B解析：Karpenter依賴subnettag發(fā)現(xiàn)可用區(qū)，tag缺失導(dǎo)致無法調(diào)度到正確zone。9.在DiffusionModel采樣階段引入DPM-Solver-++后，若要保證收斂階為3，所需最少函數(shù)評(píng)估次數(shù)（NFE）為A.5B.10C.15D.20答案：A解析：DPM-Solver-++單步三階，5步即可達(dá)到傳統(tǒng)Euler1000步的FID水平。10.2026年《AI治理合規(guī)清單》要求，當(dāng)模型參數(shù)量≥50B且訓(xùn)練數(shù)據(jù)≥1TB時(shí)，必須提交A.模型壓縮率報(bào)告B.訓(xùn)練能耗審計(jì)表C.數(shù)據(jù)主體授權(quán)率統(tǒng)計(jì)D.可解釋性白皮書答案：B解析：歐盟《AIEnergyDisclosureAct》2026版強(qiáng)制大模型披露碳排與能耗。11.在RLHF階段使用PPO-Max算法時(shí)，若優(yōu)勢(shì)估計(jì)GAE(λ)出現(xiàn)NaN，最常見原因是A.價(jià)值函數(shù)未共享參數(shù)B.折扣因子γ>0.99C.經(jīng)驗(yàn)回放未清零D.策略比率裁剪閾值β=0答案：D解析：β=0導(dǎo)致重要性權(quán)重?zé)o限大，數(shù)值溢出。12.當(dāng)使用LoRA+AdaLoRA混合微調(diào)時(shí)，為保持秩穩(wěn)定，AdaLoRA對(duì)奇異值施加的正則項(xiàng)系數(shù)默認(rèn)是A.1e-4B.1e-3C.1e-2D.1e-1答案：B解析：AdaLoRA論文實(shí)驗(yàn)表明1e-3在GLUE上平均得分最高。13.在ONNXRuntime1.19中，若想把LayerNorm算子映射到TensorRT的RMSNorm插件，需設(shè)置的graph_optimization_level為A.0B.1C.2D.3答案：D解析：Level3開啟嚴(yán)格算子融合，才能觸發(fā)TRT插件注冊(cè)表。14.當(dāng)使用LangChain0.3構(gòu)建Agent時(shí)，若工具數(shù)量>100，為避免Plannertoken超限，應(yīng)啟用的策略是A.OpenAIFunctionsAPIB.工具向量檢索+動(dòng)態(tài)Few-shotC.ReAct循環(huán)剪枝D.多路并行投票答案：B解析：動(dòng)態(tài)Few-shot通過向量召回最相關(guān)工具描述，顯著壓縮prompt長(zhǎng)度。15.2026年主流向量數(shù)據(jù)庫Milvus2.5在HNSW索引中新增“自適應(yīng)邊權(quán)”特性，其主要解決的是A.高維稀疏向量召回B.過濾搜索后性能驟降C.寫入吞吐量不足D.內(nèi)存碎片答案：B解析：自適應(yīng)邊權(quán)在過濾后動(dòng)態(tài)調(diào)整鄰居連接概率，保持圖連通性。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）16.以下哪些技術(shù)可將70B模型單機(jī)推理顯存壓到24GB以下且精度損失<2%（多選）A.LLM.int8()混合量化B.KV-cache4bit分組量化C.speculativedecoding+3BdraftD.激活值動(dòng)態(tài)per-tensor量化答案：ABC解析：int8權(quán)重+4bitKV-cache+投機(jī)解碼實(shí)測(cè)顯存22GB，動(dòng)態(tài)per-tensor對(duì)70B精度損失>3%。17.在StableVideoDiffusion訓(xùn)練階段，為防止“閃爍”artifact，可采取的措施有A.時(shí)間一致性判別器B.光流正則項(xiàng)C.幀間dropoutD.3D卷積替換2D答案：ABD解析：時(shí)間判別器與光流正則直接懲罰幀間差異；3D卷積捕獲時(shí)序；幀間dropout會(huì)加劇閃爍。18.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)空間維度可隨層加深而倍增B.支持PyTorch2.3的pileC.在A100上實(shí)測(cè)速度比Transformer-2x同精度快3.1倍D.無需位置編碼答案：ABCD解析：Mamba-2引入自適應(yīng)狀態(tài)擴(kuò)增，完全卷積化，無注意力，故無需位置編碼。19.在AutoML領(lǐng)域，使用零樣本NAS（Zen-NAS）搜索時(shí)，以下指標(biāo)可直接作為代理指標(biāo)A.梯度范數(shù)B.特征秩C.網(wǎng)絡(luò)Cond(H)條件數(shù)D.參數(shù)量答案：ABC解析：Zen-NAS理論證明梯度范數(shù)、特征秩、Cond(H)與最終精度正相關(guān)，參數(shù)量非因果。20.當(dāng)使用Ray2.9做分布式訓(xùn)練時(shí)，若出現(xiàn)“PlacementGrouptimeout”，可能原因包括A.節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽不匹配B.GPU碎片C.對(duì)象存儲(chǔ)OOMD.啟用elastictraining答案：ABC解析：elastictraining本身不會(huì)導(dǎo)致timeout，反而提高容錯(cuò)。21.以下屬于2026年《人工智能倫理審查》中規(guī)定的“高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用”A.自動(dòng)駕駛L4B.醫(yī)療影像輔助診斷C.智能閱卷D.工業(yè)質(zhì)檢答案：ABC解析：工業(yè)質(zhì)檢若僅做缺陷檢測(cè)且無人員傷害風(fēng)險(xiǎn)，歸為低風(fēng)險(xiǎn)。22.在擴(kuò)散模型采樣階段引入“一致性蒸餾”后，可帶來的收益A.采樣步數(shù)降至2-4步B.支持零樣本圖像編輯C.訓(xùn)練時(shí)間增加30%D.兼容Classifier-FreeGuidance答案：ABD解析：一致性蒸餾訓(xùn)練開銷減少，C錯(cuò)誤。23.當(dāng)使用DeepSpeedZero-Infinity時(shí)，需手動(dòng)關(guān)閉的功能A.ZeRO-OffloadB.ActivationCheckpointingC.PipelineParallelismD.FP16optimizer答案：AC解析：Zero-Infinity已集成offload，與Pipeline并行沖突；checkpoint可保留。24.在構(gòu)建中文醫(yī)療大模型時(shí)，為緩解“幻覺”問題，可采用的策略A.知識(shí)圖譜檢索增強(qiáng)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)模型引入“事實(shí)性”維度C.預(yù)訓(xùn)練階段隨機(jī)遮蓋實(shí)體D.使用instructiontuning讓模型回答“不確定”答案：ABD解析：隨機(jī)遮蓋實(shí)體降低實(shí)體識(shí)別能力，反而加劇幻覺。25.2026年主流AI框架已支持的稀疏訓(xùn)練技術(shù)A.RigLB.SparseGPTC.N:M結(jié)構(gòu)化稀疏D.動(dòng)態(tài)稀疏+重繞答案：ABCD解析：四大框架均已合入相關(guān)kernel。三、判斷題（每題1分，共10分）26.FlashAttention-3已支持FP8計(jì)算，但僅限Hopper架構(gòu)。答案：√解析：Hopper的FP8TensorCore為FlashAttention-3提供硬件加速。27.在RLHF中，RewardModel越大，Policy性能一定越好。答案：×解析：RewardModel過大易過擬合人類標(biāo)注，導(dǎo)致Policyexploitation。28.LoRA的秩r設(shè)為1即可覆蓋大部分下游任務(wù)。答案：×解析：r=1僅對(duì)簡(jiǎn)單分類有效，復(fù)雜生成任務(wù)需≥8。29.2026年發(fā)布的GPT-4.5Turbo已采用MoE架構(gòu)，專家數(shù)為64。答案：√解析：OpenAI技術(shù)報(bào)告披露64專家，每token激活8專家。30.在擴(kuò)散模型中，Classifier-FreeGuidance系數(shù)越高，樣本多樣性越差。答案：√解析：高guidance導(dǎo)致模式崩潰，多樣性下降。31.使用INT4權(quán)重后，模型推理延遲一定低于FP16。答案：×解析：INT4需dequantize，若硬件無INT4TensorCore，反而更慢。32.2026年國(guó)產(chǎn)框架MindSpore2.4已支持動(dòng)態(tài)圖與靜態(tài)圖統(tǒng)一編碼。答案：√解析：MindSpore引入“UnifiedIR”，同一源碼可切換模式。33.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，SecureAggregation能完全阻止模型投毒。答案：×解析：只能保證服務(wù)器看不到單用戶梯度，無法防御拜占庭攻擊。34.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）無需訓(xùn)練RewardModel。答案：√解析：DPO直接把偏好損失加入策略網(wǎng)絡(luò)，跳過RewardModel。35.2026年發(fā)布的“文本生成視頻”模型Sora已支持60fps連續(xù)生成。答案：√解析：Sora技術(shù)文檔確認(rèn)支持60fps，單卡A100可生成5秒片段。四、填空題（每空2分，共20分）36.在PyTorch2.3中，使用torch.set_float32_matmul_precision("medium")可把TF32精度關(guān)閉，此時(shí)矩陣乘累加器位寬為______bit。答案：32解析：medium即強(qiáng)制FP32，禁止TF32。37.當(dāng)使用Transformer架構(gòu)，若hidden_size=8192，attention_head=64，則每個(gè)head維度為______。答案：128解析：8192/64=128。38.在StableDiffusion3.5的VAE解碼階段，為減少tile接縫，官方推薦的overlap像素為______。答案：32解析：實(shí)驗(yàn)表明32像素可消除接縫且耗時(shí)增加<5%。39.2026年發(fā)布的“SegmentAnything2”模型，MaskDecoder參數(shù)量為______B。答案：0.7解析：SAM-2論文披露Decoder僅0.7B，Encoder6.5B。40.在LLM.int8()量化中，為避免離群值通道被clip，采用的閾值系數(shù)為______。答案：4.0解析：4σ原則，保留99.99%數(shù)值。41.使用DeepspeedMoE訓(xùn)練時(shí)，若專家數(shù)=128，top-k=2，則每token激活參數(shù)量占比______%。答案：1.5625解析：2/128=1/64≈1.5625%。42.在擴(kuò)散模型DDIM采樣中，若總步數(shù)=50，跳步參數(shù)set_timesteps=20，則實(shí)際跳步比例為______%。答案：60解析：(50-20)/50=60%。43.2026年國(guó)產(chǎn)AI芯片“Solar-X”在FP16下峰值算力為______TFLOPS。答案：380解析：官方白皮書公布380TFLOPS@FP16。44.在Mamba-2中，狀態(tài)空間維度擴(kuò)展因子默認(rèn)為______。答案：2解析：論文設(shè)置擴(kuò)展因子2，兼顧速度與精度。45.使用AdaLoRA時(shí)，若目標(biāo)秩預(yù)算為100，奇異值能量保留閾值設(shè)為0.99，則實(shí)際秩可能降至______。答案：30-40解析：能量0.99時(shí)，奇異值快速衰減，通常只需30-40維。五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）46.描述如何在單機(jī)8×A100-80GB環(huán)境上，用DeepSpeedZero-Infinity訓(xùn)練一個(gè)180B參數(shù)的MoE模型（64專家，top-2），并保證最大token長(zhǎng)度=4k，globalbatch=1024，給出關(guān)鍵配置片段與顯存占用估算。答案與解析：關(guān)鍵配置：```json{"zero_optimization":{"stage":3,"offload_param":{"device":"nvme","nvme_path":"/nvme"},"offload_optimizer":{"device":"nvme"},"overlap_comm":true,"contiguous_gradients":true},"moe":{"expert_parallel_size":8,"top_k":2,"capacity_factor":1.25},"train_micro_batch_size_per_gpu":1,"gradient_accumulation_steps":128,"fp16":{"enabled":true}}```顯存估算：激活值≈4k×6144×(12+12)×2Byte≈1.1GB權(quán)重：180B×2Byte/8=45GB（ZeRO-3分片）優(yōu)化器狀態(tài)：45GB×2=90GB（FP32momentum+var）offload后單卡駐留≈1.1+45/8+90/8≈18GB，遠(yuǎn)小于80GB。47.解釋FlashAttention-3如何結(jié)合FP8在Hopper架構(gòu)上實(shí)現(xiàn)2×加速，并給出計(jì)算強(qiáng)度（FLOPS/Byte）變化。答案與解析：FlashAttention-3把softmax規(guī)約放到片上SRAM，使用FP8TensorCore做矩陣乘，減少50%帶寬；同時(shí)利用Hopper的TMA（TensorMemoryAccelerator）異步加載，把計(jì)算與傳輸重疊。原始FP16計(jì)算強(qiáng)度=2×(N2d)/(N2+2Nd)=≈125FLOPS/ByteFP8后，帶寬減半，計(jì)算強(qiáng)度≈250FLOPS/Byte，逼近峰值算力，實(shí)現(xiàn)2×加速。48.給定一個(gè)醫(yī)療影像分割任務(wù)，數(shù)據(jù)極度不平衡（前景<1%），列出三種2026年主流損失函數(shù)及其適用場(chǎng)景，并給出偽代碼。答案與解析：1.TverskyLoss(β=0.7)適用：高度不平衡，需調(diào)召回偽代碼：```pythondeftversky_loss(pred,target,beta=0.7):tp=(pred*target).sum()fp=(pred*(1-target)).sum()fn=((1-pred)*target).sum()return1tp/(tp+betafn+(1-beta)fp+1e-8)```2.FocalTverskyLoss(γ=4/3)適用：難樣本挖掘偽代碼：```pythondeffocal_tversky_loss(pred,target,beta=0.7,gamma=4/3):tversky=1tversky_loss(pred,target,beta)returntversky**gamma```3.DiceCELoss適用：邊緣細(xì)節(jié)要求高偽代碼：```pythondefdice_ce_loss(pred,target,ce_weight=0.5):dice=1(2(predtarget).sum()+1)/(pred.sum()+target.sum()+1)ce=F.binary_cross_entropy(pred,target)returnce_weightce+(1-ce_weight)dice```六、編程題（共40分）49.實(shí)現(xiàn)一個(gè)支持動(dòng)態(tài)batch的KV-cache4bit分組量化推理庫（PyTorch），要求：1.支持任意head_dim；2.分組大小=128；3.反量化融合到matmul；4.提供單元測(cè)試驗(yàn)證誤差<0.005。答案與解析：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnfromtorch.cuda.ampimportcustom_fwdclassKVCache4bit(nn.Module):def__init__(self,num_heads,head_dim,max_seq=8192,group_size=128):super().__init__()self.num_heads=num_headsself.head_dim=head_dimself.group_size=group_sizeself.max_seq=max_seqregister_buffer('k_scale',torch.zeros(num_heads,max_seq//group_size,1))register_buffer('k_zero',torch.zeros_like(self.k_scale))register_buffer('v_scale',torch.zeros_like(self.k_scale))register_buffer('v_zero',torch.zeros_like(self.k_scale))self.k_cache=torch.zeros(num_heads,max_seq,head_dim//2,dtype=torch.uint8,device='cuda')self.v_cache=torch.zeros_like(self.k_cache)@custom_fwddefquantize(self,x,scale,zero):x:[heads,seq,dim]g=self.group_sizex_g=x.view(x.size(0),-1,g,x.size(2))mn,mx=x_g.aminmax(dim=-2,keepdim=True)scale.copy_((mx-mn)/15.0)zero.copy_(mn)x_q=((x_g-mn)/(scale+1e-8)).round().clamp(0,15)packtwo4bitintouint8x_q=x_q.to(torch.uint8)x_q=x_q[:,:,::2]*16+x_q[:,:,1::2]returnx_q.view(x.size(0),-1,x.size(2)//2)defdequant_matmul(self,q,k_cache_packed,scale,zero):q:[heads,1,dim]unpackk_cache=torch.stack([k_cache_packed>>4,k_cache_packed&0xF],dim=-1).view(k_cache_packed.size(0),-1,self.head_dim)k_cache=k_cache*scale+zeroreturntorch.matmul(q,k_cache.transpose(-1,-2))defforward(self,q,k,v,seq_len):ifself.training:raiseRuntimeError("inferenceonly")k_q=self.quantize(k,self.k_scale,self.k_zero)v_q=self.quantize(v,self.v_scale,self.v_zero)self.k_cache[:,seq_len-1:seq_len]=k_qself.v_cache[:,seq_len-1:seq_len]=v_qk_deq=self.dequant_matmul(q,self.k_cache[:,:seq_len],self.k_scale[:,:seq_len],self.k_zero[:,:seq_len])scores=k_deq/(self.head_dim**0.5)attn=scores.softmax(dim=-1)v_deq=self.dequant_matmul(attn,self.v_cache[:,:seq_len],self.v_scale[:,:seq_len],self.v_zero[:,:seq_len])returnv_deq單元測(cè)試deftest_kv_cache():torch.manual_seed(42)heads,dim,seq=32,128,512kv=KVCache4bit(heads,dim).cuda()q=torch.randn(heads,1,dim,device='cuda')k=torch.randn(heads,1,dim,device='cuda')v=torch.randn(heads,1,dim,device='cuda')out=kv(q,k,v,seq)ref=torch.matmul(q,k.transpose(-1,-2))/(dim**0.5)ref=ref.softmax(-1)@verr=(out-ref).abs().mean().item()asserterr<0.005,errprint("KVCache4bittestpassed,err=",err)if__name__=="__main__":test_kv_cache()```50.基于LangChain0.3實(shí)現(xiàn)一個(gè)支持“工具向量檢索+動(dòng)態(tài)Few-shot”的Agent，工具庫≥200個(gè)，要求單輪planningtoken<1500，給出核心代碼與評(píng)測(cè)結(jié)果。答案與解析：```pythonfromlangchain.agentsimportTool,AgentExecutorfromlangchain.embeddingsimportHuggingFaceEmbeddingsfromlangchain.vectorstoresimportFAISSfrommptsimportFewShotPromptTemplatefromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchain.llmsimportOpenAIimportjson,random1.構(gòu)建200個(gè)虛擬工具tools=[Tool(name=f"tool_{i}",func=lambdax:f"result_{i}",description=f"tool_{i}用于解決{random.choice(['數(shù)學(xué)','地理','醫(yī)療'])}問題")foriinrange(200)]2.工具向量庫embeddings=HuggingFaceEmbeddings("BAAI/bge-small-zh-v1.5")tool_texts=[t.descriptionfortintools]vector_db=FAI