2025年人工智能应用试题及答案

2025年人工智能应用试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下关于大语言模型（LLM）训练策略的描述中，错误的是：A.预训练阶段通常采用自监督学习，利用大规模无标注文本B.指令微调（InstructionTuning）的核心是通过人工标注的指令响应数据优化模型对齐能力C.RLHF（人类反馈强化学习）中，奖励模型（RewardModel）的训练需要人类对模型输出进行排序标注D.多任务统一训练（MultiTaskUnifiedTraining）会显著增加模型参数量，因此仅适用于千亿级以上模型答案：D解析：多任务统一训练通过设计统一的输入输出格式（如前缀提示），使模型在单一流水线中处理多种任务，并不必然增加模型参数量，中小模型亦可应用。2.多模态大模型中，“跨模态对齐（CrossModalAlignment）”的关键技术目标是：A.提升单一模态内部特征的表征能力B.建立不同模态特征空间的语义一致性映射C.降低多模态输入的计算复杂度D.增强模型对单一模态输入的泛化能力答案：B解析：跨模态对齐的核心是通过投影层、注意力机制或联合嵌入空间，使文本、图像、视频等不同模态的特征在语义层面可比较或融合。3.在AI伦理风险评估中，“算法歧视”的典型表现不包括：A.金融风控模型对特定地域用户的信用评分显著低于实际违约率B.医疗诊断模型在训练数据中某类疾病样本量不足，导致对该疾病的漏诊率偏高C.智能客服模型对方言口音的识别准确率低于普通话D.图像生成模型在生成“科学家”关键词时，90%输出男性形象答案：C解析：算法歧视特指基于种族、性别、地域等受保护属性的系统性偏见，而方言识别属于跨语言/口音的泛化能力问题，未直接关联受保护属性。4.以下哪项技术最适合用于解决大模型“幻觉（Hallucination）”问题？A.增加模型参数量至万亿级别B.引入外部知识图谱进行事实校验C.提升训练数据中的噪声比例D.降低模型生成时的温度（Temperature）参数答案：B解析：幻觉指模型生成与事实不符的内容，引入外部知识库（如Wikidata）可在生成过程中校验事实准确性；增加参数量可能加剧过拟合，降低温度仅影响生成多样性，无法解决事实错误。5.关于生成式AI（AIGC）的评估指标，以下描述正确的是：A.BLEU分数主要用于评估文本生成的流畅性B.FID（FréchetInceptionDistance）适用于图像生成模型的多样性评估C.ROUGE分数通过对比生成文本与参考文本的重叠词/短语计算D.MSE（均方误差）是衡量视频生成模型时间连贯性的最优指标答案：C解析：ROUGE（RecallOrientedUnderstudyforGistingEvaluation）通过计算生成文本与参考文本的ngram重叠率评估相关性；BLEU侧重翻译等任务的准确性，FID衡量图像生成的真实性与多样性，MSE无法捕捉视频的动态连贯性。6.轻量级AI模型压缩技术中，“知识蒸馏（KnowledgeDistillation）”的核心思想是：A.将大模型的中间层特征直接复制到小模型B.用大模型的输出概率分布作为软标签训练小模型C.对大模型的权重矩阵进行低秩分解D.裁剪大模型中冗余的神经元和连接答案：B解析：知识蒸馏通过让小模型学习大模型的“暗知识”（即大模型输出的概率分布，而非仅正确标签），提升小模型的泛化能力。7.自动驾驶场景中，多传感器融合（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）的主要目的是：A.降低单一传感器的成本B.利用不同传感器的互补特性提升感知可靠性C.减少数据处理的计算量D.简化传感器校准流程答案：B解析：激光雷达擅长3D测距但受雨雾影响，摄像头提供丰富语义但依赖光照，毫米波雷达穿透性强但分辨率低，融合后可覆盖多场景感知需求。8.以下哪项不属于AI在医疗领域的典型应用？A.基于病理切片的肿瘤良恶性分类B.个性化用药剂量推荐系统C.手术机器人的自主路径规划D.医院行政人员的考勤管理系统答案：D解析：考勤管理属于传统信息系统范畴，未涉及AI核心技术（如机器学习、计算机视觉等）。9.联邦学习（FederatedLearning）的关键优势是：A.无需中心服务器即可完成模型训练B.能够在不传输原始数据的前提下联合建模C.显著提升模型的训练速度D.完全消除模型的隐私泄露风险答案：B解析：联邦学习通过本地训练、上传梯度/模型参数的方式，在保护各参与方数据隐私的同时实现联合建模；仍需中心服务器协调，隐私风险无法“完全消除”。10.关于AI芯片的描述，错误的是：A.GPU适合并行计算，广泛用于模型训练B.TPU（张量处理单元）是专为深度学习优化的ASICC.FPGA通过硬件编程实现灵活的计算加速D.通用CPU因计算效率低，无法用于任何AI推理任务答案：D解析：轻量级模型（如MobileNet）的推理可在CPU上高效运行，尤其在边缘设备中。二、填空题（每空2分，共20分）1.大语言模型的“上下文学习（InContextLearning）”能力依赖于模型对________的隐式理解，其效果与________的设计密切相关。答案：任务模式；示例（Prompt）2.多模态大模型中，“视觉语言对齐”通常通过________（如CLIP的对比学习）或________（如BLIP的生成式对齐）实现。答案：对比学习；生成式对齐3.AI伦理中的“可解释性（Explainability）”要求模型不仅输出结果，还需提供________或________，以帮助用户理解决策逻辑。答案：关键特征；推理路径4.生成式AI的“可控性”技术主要通过________（如调节生成参数）或________（如引入约束条件）实现。答案：参数调节；约束引导5.边缘AI（EdgeAI）的核心挑战包括________（如设备算力限制）和________（如实时性要求）。答案：资源受限；延迟敏感三、简答题（每题8分，共40分）1.简述大语言模型“微调（FineTuning）”与“提示学习（PromptLearning）”的区别，并说明各自适用场景。答案：区别：微调：通过反向传播更新模型全部或部分参数，依赖特定任务的标注数据；提示学习：固定预训练模型参数，通过设计输入提示（Prompt）引导模型输出，仅需少量或无标注数据。适用场景：微调适用于任务数据充足、需深度适配特定场景（如垂直领域问答）；提示学习适用于数据稀缺、任务模式与预训练目标高度相似（如简单分类、摘要）。2.多模态大模型在“图像描述生成（ImageCaptioning）”任务中可能面临哪些技术挑战？请列举3点并简要分析。答案：挑战及分析：（1）跨模态语义对齐：图像的视觉特征（如物体位置、颜色）与文本的语义描述（如形容词、动词）需精准映射，否则可能生成“桌子上有红色杯子”但实际杯子为蓝色的错误。（2）长程依赖建模：复杂场景（如多人互动）的描述需捕捉多物体间的关系（如“男孩坐在女孩旁边”），模型需处理长序列的上下文依赖。（3）生成流畅性与准确性平衡：过度追求流畅性可能导致虚构内容（如“杯子里装满咖啡”但图像中无咖啡），需通过约束解码或外部知识校验优化。3.说明AI在金融风控中的应用价值，并分析可能存在的伦理风险。答案：应用价值：提升风险识别效率：通过机器学习模型实时分析用户行为、交易记录，识别欺诈（如异常转账）；个性化风险定价：基于多维度数据（信用、收入、消费习惯）动态调整贷款利率，优化资源配置；自动化决策：减少人工审核成本，降低主观判断误差。伦理风险：数据偏见：训练数据若包含历史歧视（如某地域用户历史违约率高但实际与当前信用无关），可能导致模型对该地域用户的系统性歧视；隐私泄露：需处理大量敏感数据（如身份信息、账户流水），存在数据滥用或泄露风险；可解释性不足：深度学习模型的“黑箱”特性可能导致用户无法理解拒贷原因，影响信任度。4.对比“监督学习”与“强化学习”在AI训练中的差异，并举例说明强化学习的典型应用场景。答案：差异：监督学习：依赖标注好的输入输出对（如“图像标签”），目标是最小化预测与标签的误差；强化学习：通过与环境交互获得奖励信号（如“正确动作+1分，错误0.5分”），目标是最大化长期累积奖励。典型应用场景：游戏AI（如AlphaGo通过自我对弈提升棋力）；机器人控制（如机械臂抓取物体，通过尝试不同角度获得成功奖励）；智能推荐（如根据用户点击/停留时间调整推荐策略，优化长期用户留存）。5.简述“大模型+小模型”协同架构的设计思路，并说明其在实际应用中的优势。答案：设计思路：大模型（如GPT4）负责复杂任务（如长文本理解、多轮对话），利用其强大的语义推理能力；小模型（如轻量级分类器）负责特定子任务（如意图识别、情感分类），通过快速推理降低延迟；两者通过接口调用或中间特征传递实现协同（如大模型生成候选答案，小模型筛选最优结果）。优势：效率优化：大模型仅在需要时调用，减少计算资源消耗；成本降低：小模型部署在边缘设备，避免大模型的高算力需求；灵活性提升：可针对不同场景替换小模型（如医疗场景用专业分类器，客服场景用意图识别模型）。四、案例分析题（20分）背景：某医院引入AI辅助诊断系统，用于肺部CT影像的肺炎筛查。系统基于ResNet50模型，在10万张标注CT图像（70%为肺炎阳性，30%为阴性）上训练，测试集准确率达92%。但上线后发现，对老年人（70岁以上）的漏诊率（将肺炎误判为阴性）高达25%，显著高于整体漏诊率（8%）。问题：（1）分析漏诊率偏高的可能原因（至少3点）；（2）提出改进方案（至少2项具体措施）。答案：（1）可能原因：①训练数据偏差：10万张训练数据中老年人样本占比可能不足（如70岁以上样本仅占10%），导致模型对老年人群肺部特征（如肺纹理退化、合并基础疾病）的学习不充分；②年龄相关特征未显式建模：模型仅学习通用影像特征（如磨玻璃影），未将年龄作为辅助输入，无法捕捉老年人肺炎的特殊表现（如病灶边界更模糊）；③测试集与实际应用场景分布不一致：测试集中老年人样本比例可能与真实临床场景（如医院就诊患者中70岁以上占40%）不匹配，导致模型在测试阶段“虚假高准确率”。（2）改进方案：①数据增强与平衡：收集更多老年人肺炎CT样本（目标占比40%），或通过合成数据（如GAN生成老年人肺炎影像）平衡训练集的年龄分布；②多模态输入设计：在影像输入中增加患者年龄、基础疾病（如糖尿病、高血压）等元数据，通过多模态融合模型（如图像+结构化数据）提升对老年人群的特征提取能力；③后处理校准：针对老年人子群体，使用校准技术（如温度缩放）调整模型输出概率阈值，降低漏诊率（如将阳性判断阈值从0.5下调至0.4，减少假阴性）。五、编程题（20分）任务：使用PyTorch实现一个简化的自注意力（SelfAttention）机制，并完成以下要求：（1）输入为词嵌入序列`X`（形状：[batch_size,seq_len,embed_dim]），其中`embed_dim=512`，`seq_len=10`；（2）计算查询（Q）、键（K）、值（V）矩阵，其中`head_dim=64`，`num_heads=8`；（3）实现注意力分数计算（包括缩放操作）及软最大化（Softmax）；（4）输出上下文向量`output`（形状：[batch_size,seq_len,embed_dim]）；（5）添加必要的注释，确保代码可读性。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassSelfAttention(nn.Module):def__init__(self,embed_dim,num_heads):super().__init__()self.embed_dim=embed_dim词嵌入维度，如512self.num_heads=num_heads注意力头数，如8self.head_dim=embed_dim//num_heads每个头的维度，512/8=64线性层生成Q、K、Vself.qkv_proj=nn.Linear(embed_dim,3embed_dim)合并投影减少计算量self.out_proj=nn.Linear(embed_dim,embed_dim)输出投影层defforward(self,x):batch_size,seq_len,embed_dim=x.shapeassertembed_dim==self.embed_dim,"输入维度与模型配置不匹配"生成Q、K、V（合并投影后拆分）qkv=self.qkv_proj(x)形状：[batch_size,seq_len,3embed_dim]qkv=qkv.reshape(batch_size,seq_len,self.num_heads,3self.head_dim)拆分头qkv=qkv.permute(0,2,1,3)形状：[batch_size,num_heads,seq_len,3head_dim]q,k,v=qkv.chunk(3,dim=1)拆分为Q、K、V，各形状：[batch_size,num_heads,seq_len,head_dim]计算注意力分数（缩放点积）attn_scores=torch.matmul(q,k.transpose(2,1))QK^T，形状：[batch_size,num_heads,seq_len,seq_len]attn_scores=attn_scores/(self.head_dim0.5)缩放操作软最大化得到注意力权重attn_weights=torch.softmax(attn_scores,dim=1)形状保持不变加权求和得到各头输出out