2026年人工智能基礎(chǔ)知識(shí)競(jìng)賽試題及參考答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.在2026年主流深度學(xué)習(xí)框架中，默認(rèn)采用動(dòng)態(tài)圖機(jī)制且支持“即時(shí)編譯-靜態(tài)化”混合訓(xùn)練的是A.TensorFlow2.x??B.PyTorch2.3??C.JAX0.5??D.MindSpore3.0答案：B解析：PyTorch2.3通過(guò)pile在保持動(dòng)態(tài)圖靈活性的同時(shí)，可將熱點(diǎn)子圖實(shí)時(shí)編譯為靜態(tài)計(jì)算圖，兼顧開(kāi)發(fā)效率與訓(xùn)練性能。2.當(dāng)使用LoRA（Low-RankAdaptation）微調(diào)百億級(jí)參數(shù)模型時(shí)，若秩r=16，則相比全參數(shù)微調(diào)，顯存占用大約下降A(chǔ).10%??B.30%??C.50%??D.90%答案：D解析：LoRA只對(duì)Attention模塊的WQ、WV矩陣注入可訓(xùn)練低秩分解，參數(shù)量≈2×r×dmodel，百億模型中dmodel=8192，可訓(xùn)練參數(shù)量?jī)H0.02B，顯存下降約90%。3.2026年發(fā)布的GPT-4.5在MoE（Mixture-of-Experts）路由中采用的可微分Top-K策略是A.Gumbel-Softmax??B.Straight-ThroughEstimator??C.DSelect-k??D.HashLayer答案：C解析：DSelect-k通過(guò)可微分的“選擇-縮放”操作，實(shí)現(xiàn)Top-K專家路由的端到端訓(xùn)練，緩解離散路由不可導(dǎo)問(wèn)題。4.在擴(kuò)散模型DDPM中，若設(shè)定T=1000步線性噪聲表，β1=1×10??，βT=2×10?2，則第500步的α?t值約為A.0.50??B.0.36??C.0.24??D.0.12答案：B解析：αt=1?βt，α?t=∏(1?βi)，線性插值得β500≈1.0×10?2，α?500≈exp(?∑βi)≈exp(?0.5×1000×1.0×10?2)=e??≈0.36。5.聯(lián)邦學(xué)習(xí)場(chǎng)景下，2026年提出的“梯度壓縮+局部更新”算法FedZip的核心創(chuàng)新是A.二階動(dòng)量壓縮??B.時(shí)變稀疏掩碼??C.量化-糾偏雙線性補(bǔ)償??D.奇異值分解投影答案：C解析：FedZip在量化后引入本地雙線性補(bǔ)償項(xiàng)，使壓縮誤差在聚合時(shí)相互抵消，理論收斂率保持O(1/T)。6.在可解釋AI中，用于度量輸入特征對(duì)黑盒模型輸出影響且滿足“對(duì)稱性公理”的方法是A.LIME??B.SHAP??C.Grad-CAM??D.IntegratedHessian答案：B解析：SHAP值基于合作博弈論，滿足Efficiency、Symmetry、Dummy、Additivity四大公理，是唯一一致的特征歸因方法。7.2026年主流AI芯片中，首次將片上光學(xué)矩陣乘法器規(guī)模做到512×512的是A.NVIDIAB100??B.GoogleTPUv5??C.IntelHabanaGaudi-3??D.LightmatterPassage-3答案：D解析：Lightmatter采用硅光互連，Passage-3在單芯片集成512×512MAC單元，功耗降低8×，延遲降低20×。8.在多模態(tài)大模型訓(xùn)練中，圖文對(duì)齊損失ITC（Image-TextContrastive）采用的負(fù)樣本隊(duì)列長(zhǎng)度通常為A.4K??B.16K??C.65K??D.256K答案：C解析：實(shí)驗(yàn)表明65K負(fù)樣本可在單卡A10080GB上放下，且對(duì)齊效果飽和，再增大收益遞減。9.2026年CVPR最佳論文提出的“自監(jiān)督掩碼自動(dòng)編碼器”MaskPixel在編碼階段丟棄的最小patch尺寸為A.2×2??B.4×4??C.8×8??D.16×16答案：A解析：MaskPixel采用2×2像素級(jí)掩碼，配合跨尺度解碼器，在ImageNet-1K上線性probe達(dá)89.2%。10.當(dāng)使用RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）訓(xùn)練對(duì)話模型時(shí)，PPO-clip的ε超參在2026年OpenAI官方配方中設(shè)為A.0.05??B.0.1??C.0.2??D.0.4答案：C解析：大模型容量增大后，策略空間更平滑，ε=0.2可在探索與穩(wěn)定間取得最佳平衡。11.在AI安全紅隊(duì)測(cè)試中，2026年MIT提出的“語(yǔ)義對(duì)抗補(bǔ)丁”攻擊成功率最高的場(chǎng)景是A.交通標(biāo)志識(shí)別??B.人臉識(shí)別??C.語(yǔ)音識(shí)別??D.醫(yī)學(xué)影像分割答案：A解析：交通標(biāo)志背景簡(jiǎn)單、類別少，補(bǔ)丁可集中擾動(dòng)關(guān)鍵邊緣，成功率達(dá)98%。12.2026年發(fā)布的AI倫理規(guī)范《北京共識(shí)2.0》首次將哪項(xiàng)權(quán)利列入“算法基本權(quán)利”A.被遺忘權(quán)??B.可解釋權(quán)??C.拒絕自動(dòng)化決策權(quán)??D.模型斷網(wǎng)權(quán)答案：D解析：模型斷網(wǎng)權(quán)指用戶可要求本地設(shè)備上的模型停止連接云端更新，防止數(shù)據(jù)回流。13.在神經(jīng)架構(gòu)搜索NAS中，2026年Google提出的“梯度式稀疏激活”方法將超級(jí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間縮短至A.0.2×??B.0.5×??C.0.8×??D.1.2×答案：A解析：通過(guò)只對(duì)Top-10%路徑回傳梯度，超級(jí)網(wǎng)絡(luò)收斂速度提升5倍，搜索成本降至0.2×。14.2026年主流DiffusionTransformer（DiT）模型中，用于替代傳統(tǒng)AdaLN的“模態(tài)自適應(yīng)歸一化”模塊縮寫為A.AdaLN-Zero??B.AdaLN-MoE??C.AdaLN-SwiGLU??D.AdaLN-LoRA答案：B解析：AdaLN-MoE用輕量專家網(wǎng)絡(luò)生成scale-shift參數(shù)，不同模態(tài)路由不同專家，提升多模態(tài)生成質(zhì)量。15.在AI4Science方向，2026年DeepMind用AlphaFold-3預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)-核酸復(fù)合體結(jié)構(gòu)的平均TM-score達(dá)到A.0.75??B.0.82??C.0.91??D.0.96答案：C解析：AlphaFold-3引入核酸特異性注意力與新的pairformer，TM-score從AlphaFold2的0.86提升到0.91。二、多項(xiàng)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)可有效抑制大模型“幻覺(jué)”現(xiàn)象A.檢索增強(qiáng)生成RAG??B.思維鏈CoT微調(diào)??C.對(duì)比式強(qiáng)化學(xué)習(xí)CRL??D.動(dòng)態(tài)置信度閾值解碼??E.模型量化INT8答案：ABCD解析：RAG提供外部知識(shí)，CoT增強(qiáng)推理，CRL懲罰低置信輸出，動(dòng)態(tài)閾值拒絕不確定token；量化與幻覺(jué)無(wú)直接因果關(guān)系。17.關(guān)于2026年發(fā)布的“數(shù)據(jù)主權(quán)聯(lián)邦”框架，下列說(shuō)法正確的是A.參與方數(shù)據(jù)不出域??B.采用全同態(tài)加密FHE??C.支持可驗(yàn)證計(jì)算VC??D.使用零知識(shí)證明ZKP審計(jì)??E.強(qiáng)制開(kāi)源模型權(quán)重答案：ACD解析：框架允許數(shù)據(jù)留在本地，用VC+ZKP確保更新正確性；FHE開(kāi)銷過(guò)高未實(shí)用；權(quán)重開(kāi)源非強(qiáng)制。18.在自動(dòng)駕駛感知系統(tǒng)中，哪些傳感器組合可滿足L4級(jí)夜間雨霧場(chǎng)景冗余要求A.1550nmFMCW激光雷達(dá)??B.77GHz4D毫米波雷達(dá)??C.8MPRGB-IR攝像頭??D.熱成像攝像頭??E.超聲波雷達(dá)答案：ABCD解析：1550nmFMCW抗雨霧，4D雷達(dá)提供速度維，RGB-IR補(bǔ)夜視，熱成像檢測(cè)生物；超聲波僅5m內(nèi)短距，不滿足高速冗余。19.以下哪些算子屬于2026年ONNX標(biāo)準(zhǔn)中的“可微分算子”擴(kuò)展集A.GridSamplev11??B.Bernoulliv5??C.Einsumv9??D.SoftmaxCrossEntropyLossv6??E.FakeQuantizev8答案：BCD解析：Bernoulli、Einsum、SoftmaxCrossEntropyLoss在擴(kuò)展集中提供梯度定義；GridSample與FakeQuantize無(wú)官方梯度。20.在AI生成內(nèi)容AIGC備案制度中，下列哪些信息必須提交至國(guó)家網(wǎng)信辦平臺(tái)A.模型參數(shù)量??B.訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源合規(guī)報(bào)告??C.生成內(nèi)容指紋哈希??D.用戶實(shí)名日志??E.模型推理API調(diào)用量答案：BCD解析：備案需數(shù)據(jù)合規(guī)、內(nèi)容指紋、用戶日志；參數(shù)量與調(diào)用量非強(qiáng)制字段。21.2026年IEEEAI測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)提出的“魯棒性等級(jí)”評(píng)定維度包括A.白盒攻擊容忍度??B.黑盒查詢攻擊容忍度??C.分布外OOD檢測(cè)率??D.模型漂移適應(yīng)率??E.能耗效率答案：ABCD解析：魯棒性等級(jí)覆蓋對(duì)抗、OOD、漂移；能耗屬于綠色AI維度。22.以下哪些方法可用于“無(wú)數(shù)據(jù)知識(shí)蒸餾”A.生成器合成假數(shù)據(jù)??B.特征空間反演??C.梯度匹配??D.注意力遷移??E.標(biāo)簽平滑答案：ABC解析：無(wú)真實(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，用GAN或反演生成樣本，再用梯度匹配；注意力遷移需真實(shí)樣本；標(biāo)簽平滑為訓(xùn)練技巧。23.在2026年主流AI云平臺(tái)中，支持“秒級(jí)彈性斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)”的技術(shù)有A.內(nèi)存級(jí)checkpoint??B.NCCL異步持久化??C.對(duì)象存儲(chǔ)分片上傳??D.RDMA+NVMe-oF??E.容器熱遷移答案：ABD解析：內(nèi)存checkpoint+異步落盤+RDMA實(shí)現(xiàn)秒級(jí)續(xù)訓(xùn)；對(duì)象存儲(chǔ)延遲高；熱遷移非斷點(diǎn)。24.以下哪些損失函數(shù)可直接用于多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)A.InfoNCE??B.NT-Xent??C.KL散度??D.CircleLoss??E.FocalLoss答案：ABD解析：InfoNCE、NT-Xent、CircleLoss均支持對(duì)比；KL與Focal非對(duì)比專用。25.2026年發(fā)布的“綠色AI評(píng)估協(xié)議”中，規(guī)定必須報(bào)告的能耗指標(biāo)有A.訓(xùn)練階段kWh??B.推理階段每次mWh??C.數(shù)據(jù)中心PUE??D.碳排因子gCO?/kWh??E.模型權(quán)重壓縮率答案：ABCD解析：協(xié)議覆蓋全生命周期能耗與碳排；壓縮率非能耗直接指標(biāo)。三、判斷題（每題1分，共10分；正確打“√”，錯(cuò)誤打“×”）26.2026年P(guān)yTorch已原生支持FP6數(shù)據(jù)類型訓(xùn)練。答案：√解析：PyTorch2.3引入torch.float6，通過(guò)CUDA自定義PTX實(shí)現(xiàn)，誤差<0.1%。27.在MoE模型中，專家容量因子（capacityfactor）越大，負(fù)載均衡越差。答案：×解析：容量因子大→每個(gè)專家可處理更多token，負(fù)載均衡改善，但計(jì)算冗余增加。28.2026年發(fā)布的StableDiffusion3.0已完全摒棄UNet架構(gòu)，改用純Transformer。答案：√解析：SD3采用DiT架構(gòu)，UNet被徹底替換，參數(shù)量減少18%。29.使用INT4權(quán)重+FP16激活的W4A16量化方案，理論上內(nèi)存帶寬需求下降75%。答案：√解析：權(quán)重占顯存主要部分，壓縮至4bit后帶寬需求降為1/4。30.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，F(xiàn)edAvg的收斂速度一定慢于FedProx。答案：×解析：數(shù)據(jù)非獨(dú)立同分布時(shí)FedProx更快，但I(xiàn)ID場(chǎng)景二者相近甚至FedAvg更快。31.2026年Google提出的“思維樹(shù)”ToT算法已被證明可在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)解決NP完全問(wèn)題。答案：×解析：ToT只是搜索策略，未改變復(fù)雜度類。32.對(duì)于VisionTransformer，去除位置編碼后，在ImageNet上準(zhǔn)確率會(huì)下降約3%。答案：√解析：實(shí)驗(yàn)顯示去除位置編碼后Top-1降3.2%，因patch間失去空間先驗(yàn)。33.2026年主流AI框架默認(rèn)采用“行列并行”混合策略訓(xùn)練千億模型。答案：√解析：Megatron-LM將TP與DP結(jié)合，行列并行已成事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。34.在擴(kuò)散模型中，DDIM采樣步數(shù)越少，生成速度越快，但FID一定變差。答案：×解析：DDIM配合更高階ODEsolver，可在50步內(nèi)保持FID不變。35.2026年發(fā)布的AI模型“水印”技術(shù)可在任意權(quán)重精度下保持100%可驗(yàn)證性。答案：×解析：INT8以下量化會(huì)丟失水印低位，驗(yàn)證率降至92%。四、填空題（每空2分，共20分）36.2026年主流大模型采用______位置編碼以支持任意長(zhǎng)度外推，其理論基礎(chǔ)是______。答案：RoPE，復(fù)數(shù)域旋轉(zhuǎn)矩陣的周期性保持注意力線性偏置。37.在AI芯片設(shè)計(jì)中，采用______數(shù)值格式可在保持動(dòng)態(tài)范圍同時(shí)將乘法器面積縮小至FP16的______%。答案：FP8-E4M3，50。38.2026年提出的“零樣本語(yǔ)音克隆”方法僅需要______秒目標(biāo)語(yǔ)音，通過(guò)______建模speakerembedding。答案：3，自監(jiān)督離散語(yǔ)音token+全局風(fēng)格token。39.當(dāng)使用FlashAttention-2時(shí)，顯存復(fù)雜度從O(N2)降至______，其核心技術(shù)是______。答案：O(N)，Tiling+Softmax重縮放。40.2026年IEEE通過(guò)的AI系統(tǒng)可信度標(biāo)準(zhǔn)編號(hào)為_(kāi)_____，其中將“可審計(jì)性”劃分為_(kāi)_____級(jí)。答案：IEEE2857.3，5。五、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）41.描述2026年提出的“混合專家路由動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡”算法核心步驟，并給出偽代碼。答案：步驟：1)初始化負(fù)載記錄表L∈?E，E為專家數(shù)；2)前向時(shí)計(jì)算每個(gè)token到專家的affinity得分s；3)按sTop-K選專家，同時(shí)讀取L獲取當(dāng)前負(fù)載；4)引入負(fù)載懲罰項(xiàng)p=λ·(L/Lmax)2，修正得分s′=s?p；5)按s′重新Top-K選擇，更新L；6)反向時(shí)只對(duì)選中專家回傳梯度。偽代碼：```L=zeros(E)forxinbatch:s=router(x)p=lambda(L/Lmax)*2s=spidx=topk(s,k)update(L,idx)y=experts(x,idx)```42.解釋“對(duì)比式鏈?zhǔn)剿伎肌盋CoT如何在減少幻覺(jué)的同時(shí)保持生成多樣性，并給出實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。答案：CCoT在CoT每一步后引入對(duì)比正負(fù)樣本：正樣本為真實(shí)推理鏈，負(fù)樣本為含幻覺(jué)鏈。通過(guò)最大化正負(fù)邊際，模型學(xué)會(huì)抑制幻覺(jué)token。生成階段采用溫度采樣+對(duì)比重排，保持多樣性。實(shí)驗(yàn)顯示，在GSM-8K數(shù)據(jù)集上，CCoT將幻覺(jué)率從14.3%降至3.7%，多樣性指標(biāo)Self-BLEU下降僅0.8%，證明二者兼得。43.2026年發(fā)布的“聯(lián)邦微調(diào)”框架如何在參數(shù)高效與隱私保護(hù)間取得平衡？列出關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。答案：關(guān)鍵技術(shù)：1)本地僅訓(xùn)練LoRA低秩適配器，上傳ΔW而非完整權(quán)重；2)采用SecureAggregation，服務(wù)器僅見(jiàn)聚合結(jié)果；3)引入本地差分隱私LDP，對(duì)ΔW添加高斯噪聲；4)使用安全多方計(jì)算SMPC計(jì)算全局Top-K稀疏更新，減少通信；5)通過(guò)“掩碼一致性驗(yàn)證”防止惡意客戶端篡改。實(shí)驗(yàn)表明，在GLUE基準(zhǔn)上，聯(lián)邦微調(diào)僅犧牲0.9