2025年計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)員前沿技術(shù)考核試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.在基于Transformer的大語(yǔ)言模型微調(diào)中，以下哪種方法通過(guò)凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)，僅訓(xùn)練新增的低秩矩陣來(lái)減少計(jì)算開(kāi)銷？A.FullFine-tuningB.LoRA（Low-RankAdaptation）C.P-TuningD.PromptTuning2.量子計(jì)算中，若量子比特初始狀態(tài)為|0?，經(jīng)過(guò)Hadamard門(mén)（H門(mén)）作用后，其狀態(tài)為？A.|0?B.|1?C.(|0?+|1?)/√2D.(|0?-|1?)/√23.邊緣計(jì)算場(chǎng)景中，為降低端到云的傳輸延遲，通常采用“邊緣-云”協(xié)同架構(gòu)。以下哪項(xiàng)不是邊緣節(jié)點(diǎn)的典型功能？A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理B.輕量級(jí)模型推理C.全局?jǐn)?shù)據(jù)聚合分析D.本地設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控4.Rust語(yǔ)言中，以下關(guān)于所有權(quán)（Ownership）規(guī)則的描述錯(cuò)誤的是？A.每個(gè)值在Rust中都有一個(gè)唯一的所有者變量B.當(dāng)所有者變量離開(kāi)作用域時(shí)，對(duì)應(yīng)值會(huì)被自動(dòng)釋放C.同一時(shí)間可以有多個(gè)可變引用指向同一數(shù)據(jù)D.不可變引用與可變引用不能同時(shí)存在5.智能合約開(kāi)發(fā)中，為防止重入攻擊（ReentrancyAttack），以下最佳實(shí)踐是？A.優(yōu)先使用call.value()進(jìn)行ETH轉(zhuǎn)賬B.在修改狀態(tài)變量前完成所有外部調(diào)用C.允許合約接收任意外部消息D.使用低版本Solidity編譯器（如0.4.x）6.隱私計(jì)算中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）的核心目標(biāo)是？A.在不共享原始數(shù)據(jù)的前提下聯(lián)合訓(xùn)練模型B.對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行強(qiáng)加密后集中存儲(chǔ)C.通過(guò)同態(tài)加密實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)明文計(jì)算D.僅使用單一方數(shù)據(jù)訓(xùn)練高精度模型7.多模態(tài)提供模型（如GPT-4V）中，處理圖像-文本對(duì)齊的關(guān)鍵技術(shù)是？A.自回歸語(yǔ)言模型B.跨模態(tài)注意力機(jī)制C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）8.Serverless架構(gòu)中，以下哪項(xiàng)不屬于“無(wú)服務(wù)器”的典型特征？A.開(kāi)發(fā)者無(wú)需管理服務(wù)器硬件B.按實(shí)際使用資源付費(fèi)（Pay-per-use）C.支持無(wú)限水平擴(kuò)展D.必須使用容器化部署（如Docker）9.低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)（LCDP）中，以下哪項(xiàng)能力對(duì)企業(yè)級(jí)復(fù)雜業(yè)務(wù)支持最關(guān)鍵？A.可視化表單設(shè)計(jì)器B.自定義邏輯腳本擴(kuò)展C.預(yù)集成第三方API組件D.多端自適應(yīng)頁(yè)面提供10.面向AI編程的測(cè)試（AITesting）中，以下哪項(xiàng)不屬于模型魯棒性測(cè)試的范疇？A.輸入數(shù)據(jù)添加對(duì)抗噪聲后的輸出穩(wěn)定性B.不同硬件平臺(tái)（CPU/GPU）的推理速度差異C.小樣本異常輸入的模型響應(yīng)D.長(zhǎng)期數(shù)據(jù)分布漂移后的性能衰減二、填空題（每空2分，共20分）1.大模型量化（Quantization）中，4位權(quán)重量化通常使用______方法（如GPTQ）來(lái)減少精度損失。2.量子電路中，CNOT門(mén)（控制非門(mén)）的作用是：當(dāng)控制比特為_(kāi)_____時(shí)，目標(biāo)比特取反。3.邊緣計(jì)算的“最后一公里”挑戰(zhàn)主要體現(xiàn)在______、______和實(shí)時(shí)性要求高三個(gè)方面。4.Rust的異步編程基于______（如tokio）實(shí)現(xiàn)，通過(guò)______模式管理任務(wù)調(diào)度。5.智能合約安全審計(jì)中，需重點(diǎn)檢查_(kāi)_____（如溢出/下溢）、______（如授權(quán)越界）等常見(jiàn)漏洞。6.多模態(tài)提供模型的訓(xùn)練通常需要______（如CLIP）進(jìn)行跨模態(tài)對(duì)齊預(yù)訓(xùn)練，再通過(guò)______（如指令微調(diào)）優(yōu)化提供效果。三、簡(jiǎn)答題（每題8分，共40分）1.簡(jiǎn)述AI編程中“提示工程”（PromptEngineering）的核心目標(biāo)及在大模型微調(diào)中的作用。2.對(duì)比分析量子計(jì)算中的“量子比特”（Qubit）與經(jīng)典比特（Bit）的本質(zhì)區(qū)別，并舉例說(shuō)明量子疊加態(tài)的實(shí)際應(yīng)用（如量子搜索算法）。3.邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同架構(gòu)中，如何設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)分流策略？請(qǐng)列舉至少3個(gè)關(guān)鍵決策因素。4.Rust語(yǔ)言的“零成本抽象”（Zero-CostAbstraction）特性對(duì)系統(tǒng)編程的意義是什么？請(qǐng)結(jié)合所有權(quán)機(jī)制與內(nèi)存安全的關(guān)系說(shuō)明。5.設(shè)計(jì)一個(gè)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的醫(yī)療數(shù)據(jù)聯(lián)合建模方案，需說(shuō)明參與方、數(shù)據(jù)流動(dòng)方式及隱私保護(hù)措施（如差分隱私、同態(tài)加密的應(yīng)用場(chǎng)景）。四、編程題（每題15分，共30分）1.使用PyTorch實(shí)現(xiàn)Transformer中的自注意力（Self-Attention）機(jī)制，要求：輸入為批量大小B、序列長(zhǎng)度L、特征維度D的張量（shape=[B,L,D]）輸出為注意力加權(quán)后的張量（shape=[B,L,D]）顯式計(jì)算Q（查詢）、K（鍵）、V（值）矩陣，使用縮放點(diǎn)積注意力（ScaledDot-ProductAttention）包含注意力掩碼（AttentionMask）處理（可選，用于填充位置遮蔽）2.用Rust編寫(xiě)一個(gè)并發(fā)程序，模擬物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景：?jiǎn)?dòng)3個(gè)異步任務(wù)（tokio::spawn）模擬3臺(tái)設(shè)備，每個(gè)任務(wù)每隔500ms提供一個(gè)隨機(jī)整數(shù)（0-100）主任務(wù)收集所有設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，維護(hù)一個(gè)共享的哈希表（HashMap<設(shè)備ID,最新值>）要求使用Arc和Mutex保證共享數(shù)據(jù)的線程安全，避免死鎖五、綜合分析題（20分）假設(shè)某企業(yè)需開(kāi)發(fā)一個(gè)“多模態(tài)智能客服系統(tǒng)”，要求支持文本、圖像、語(yǔ)音三模態(tài)輸入，輸出為文本回復(fù)及結(jié)構(gòu)化信息（如訂單狀態(tài)、問(wèn)題分類）。請(qǐng)從技術(shù)選型、架構(gòu)設(shè)計(jì)、關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)及解決方案三個(gè)方面進(jìn)行分析，需結(jié)合前沿技術(shù)（如大模型、邊緣計(jì)算、低代碼開(kāi)發(fā)等）。答案一、單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.C4.C5.B6.A7.B8.D9.B10.B二、填空題1.基于二階矩的量化（或“二階統(tǒng)計(jì)量量化”）2.|1?（或“1”）3.網(wǎng)絡(luò)帶寬限制；邊緣節(jié)點(diǎn)計(jì)算能力有限（順序可互換）4.運(yùn)行時(shí)庫(kù)（或“異步運(yùn)行時(shí)”）；未來(lái)（Future）/任務(wù)（Task）5.數(shù)值操作漏洞；訪問(wèn)控制漏洞（順序可互換）6.對(duì)比學(xué)習(xí)（或“跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)”）；指令微調(diào)（或“多任務(wù)微調(diào)”）三、簡(jiǎn)答題1.核心目標(biāo)：通過(guò)設(shè)計(jì)有效的輸入提示（Prompt）引導(dǎo)大模型提供符合需求的輸出，彌補(bǔ)模型在特定任務(wù)上的理解偏差。在微調(diào)中的作用：①減少標(biāo)注數(shù)據(jù)需求（通過(guò)提示模板泛化）；②提升模型對(duì)任務(wù)指令的適應(yīng)性（如指令微調(diào)中的Prompt設(shè)計(jì)）；③控制提供內(nèi)容的風(fēng)格與準(zhǔn)確性（如通過(guò)Few-shotPrompt提供示例）。2.本質(zhì)區(qū)別：經(jīng)典比特是二元狀態(tài)（0或1），量子比特可處于疊加態(tài)（α|0?+β|1?，α2+β2=1），支持并行計(jì)算。量子疊加態(tài)應(yīng)用示例：Grover搜索算法利用疊加態(tài)同時(shí)搜索所有可能解，時(shí)間復(fù)雜度從O(N)降至O(√N(yùn))，顯著優(yōu)于經(jīng)典算法。3.數(shù)據(jù)分流策略設(shè)計(jì)需考慮：①數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性要求（如視頻監(jiān)控需邊緣處理，日志分析可上傳云端）；②數(shù)據(jù)量大小（大文件優(yōu)先邊緣壓縮/過(guò)濾）；③計(jì)算復(fù)雜度（輕量級(jí)模型在邊緣推理，復(fù)雜模型調(diào)用云端）；④網(wǎng)絡(luò)成本（高帶寬場(chǎng)景減少云端傳輸）。4.“零成本抽象”指Rust的高級(jí)抽象（如迭代器、所有權(quán)）在運(yùn)行時(shí)無(wú)額外性能開(kāi)銷，與手寫(xiě)底層代碼效率相當(dāng)。所有權(quán)機(jī)制通過(guò)編譯時(shí)檢查（借用檢查器）確保內(nèi)存安全，避免了經(jīng)典系統(tǒng)語(yǔ)言（如C/C++）的懸垂指針、內(nèi)存泄漏等問(wèn)題，同時(shí)無(wú)需垃圾回收（GC），實(shí)現(xiàn)了“安全+性能”的平衡，對(duì)高可靠性、高并發(fā)的系統(tǒng)編程（如操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）至關(guān)重要。5.參與方：醫(yī)院A、醫(yī)院B（數(shù)據(jù)持有方）、協(xié)調(diào)方（可信第三方）。數(shù)據(jù)流動(dòng)：原始數(shù)據(jù)不出本地，僅上傳模型梯度（聯(lián)邦學(xué)習(xí)）或加密后的中間結(jié)果。隱私保護(hù)措施：①差分隱私：在上傳梯度前添加噪聲，防止單條數(shù)據(jù)泄露；②同態(tài)加密：對(duì)中間結(jié)果加密后傳輸，協(xié)調(diào)方僅能解密聚合后的梯度；③模型更新驗(yàn)證：通過(guò)零知識(shí)證明確保參與方按協(xié)議訓(xùn)練，防止投毒攻擊。四、編程題1.PyTorch自注意力實(shí)現(xiàn)：```pythonimporttorchimporttorch.nn.functionalasFdefself_attention(input_tensor,mask=None):B,L,D=input_tensor.shaped_k=D通常d_k=D/h（多頭時(shí)），此處簡(jiǎn)化為單頭W_q=torch.nn.Linear(D,D)可替換為參數(shù)矩陣W_k=torch.nn.Linear(D,D)W_v=torch.nn.Linear(D,D)Q=W_q(input_tensor)[B,L,D]K=W_k(input_tensor)[B,L,D]V=W_v(input_tensor)[B,L,D]scores=torch.matmul(Q,K.transpose(-2,-1))/(d_k0.5)[B,L,L]ifmaskisnotNone:scores=scores.masked_fill(mask==0,-1e9)掩碼位置設(shè)為負(fù)無(wú)窮attention_weights=F.softmax(scores,dim=-1)[B,L,L]output=torch.matmul(attention_weights,V)[B,L,D]returnoutput```2.Rust并發(fā)數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)（需依賴tokio=1.0,dashmap=5.0）：```rustusestd::collections::HashMap;usestd::sync::Arc;usetokio::sync::Mutex;userand::Rng;[tokio::main]asyncfnmain(){letshared_data=Arc::new(Mutex::new(HashMap::new()));letmuthandles=vec![];fordevice_idin0..3{letdata=Arc::clone(&shared_data);lethandle=tokio::spawn(asyncmove{letmutrng=rand::thread_rng();loop{letvalue=rng.gen_range(0..=100);letmutmap=data.lock().await;map.insert(device_id,value);tokio::time::sleep(tokio::time::Duration::from_millis(500)).await;}});handles.push(handle);}//主任務(wù)打印實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（運(yùn)行10秒后退出）tokio::time::sleep(tokio::time::Duration::from_secs(10)).await;forhandleinhandles{handle.abort();}letfinal_data=shared_data.lock().await;println!("Finaldata:{:?}",final_data);}```五、綜合分析題技術(shù)選型：多模態(tài)輸入處理：圖像用CLIP或BLIP-2提取特征，語(yǔ)音用Whisper轉(zhuǎn)文本，文本直接輸入；大模型選擇：基于LLaMA-3或GPT-4的微調(diào)模型，支持多模態(tài)上下文理解；邊緣計(jì)算：前端設(shè)備（如手機(jī)）用輕量級(jí)模型（如MobileCLIP）預(yù)處理圖像/語(yǔ)音，減少云端傳輸；低代碼開(kāi)發(fā)：后端業(yè)務(wù)邏輯（如訂單查詢接口）通過(guò)低代碼平臺(tái)快速搭建，提升迭代效率。架構(gòu)設(shè)計(jì)：1.端側(cè)：集成邊緣SDK，處理圖像壓縮、語(yǔ)音降噪等預(yù)處理，調(diào)用邊緣推理引擎完成初步意圖識(shí)別；2.邊緣層：部署多模態(tài)特征提取服務(wù)（如ONNXRuntime），緩存高頻查詢結(jié)果，降低云端壓力；3.云端：主模型服務(wù)（大模型API）處理復(fù)雜推