2025专业技术人员继续教育人工智能与行业应用试题及答案

2025专业技术人员继续教育人工智能与行业应用试题及答案一、单项选择题（每题1分，共30分）1.在工业质检场景中，最先被人工智能替代的环节通常是A.原材料采购谈判B.成品外观缺陷检测C.物流路线规划D.客户售后回访答案：B2.2025年主流大模型在医疗影像报告生成任务中，最常采用的微调策略是A.全参数微调B.Adapter微调C.LoRA低秩适应D.冻结Embedding层答案：C3.某市地铁闸机使用视觉大模型进行乘客行李异常检测，其推理延迟要求低于A.50msB.100msC.200msD.500ms答案：A4.在联邦学习框架下，参与方上传的最主要信息是A.原始训练图像B.模型梯度或参数C.测试集标签D.损失函数曲线答案：B5.2025年《人工智能生成内容标识办法》规定，服务提供者必须在合成文本的A.首段插入隐形水印B.末段附加哈希签名C.每句末尾加“AI”角标D.元数据段写入模型指纹答案：D6.下列哪项技术最能降低大模型在边缘盒子上的显存占用A.KV-Cache量化B.数据并行C.混合专家路由D.梯度累积答案：A7.在零售行业，使用计算机视觉进行“智能称重”时，最关键的先验知识是A.水果的糖酸度曲线B.单品像素-重量回归关系C.顾客会员等级D.季节价格波动答案：B8.2025年新版《深度学习工程师伦理守则》首次把哪项列为“即时暂停”红线A.训练数据未做脱敏B.模型输出概率校准不足C.在生物识别场景中私自留存原始人脸D.使用海外算力集群答案：C9.在智慧矿山无人卡车调度系统中，AI模型评价指标除mAP外，还需重点考察A.模型参数量B.极端天气下的定位漂移C.训练周期D.数据标注员人数答案：B10.采用“知识蒸馏”将30B模型压缩到1B时，通常损失最大的性能维度是A.世界知识问答B.代码补全C.多步推理D.情感分类答案：C11.2025年主流AI芯片在INT4精度下的峰值算力相比FP16提升约A.1.2倍B.2.0倍C.3.3倍D.5.5倍答案：C12.在普惠金融风控场景，最能提升模型可解释性的组件是A.BatchNormB.SHAP值后处理C.DropoutD.余弦退火学习率答案：B13.当使用Diffusion模型做布料图案生成时，控制纹样对称性最常用的条件是A.Classifier-FreeGuidanceB.Fourier空间约束C.边缘检测算子D.颜色直方图匹配答案：B14.2025年《人工智能训练数据质量分级指南》把“可追溯到具体自然人”的数据列为A.G1级B.G2级C.G3级D.禁止级答案：D15.在AI辅助药物分子设计里，用于表征分子三维构象的常用网络是A.TransformerB.GNNC.CNND.RNN答案：B16.城市级数字孪生项目中，AI预测交通流量的时间粒度通常细到A.1minB.5minC.15minD.1h答案：A17.2025年发布的“零样本工业声纹”数据集，主要解决A.机器故障类别未知时的诊断B.工人语音指令识别C.环境降噪D.版权音乐检测答案：A18.在AI辅助庭审系统中，保证语音识别鲁棒性最核心的模块是A.方言自适应前端B.注意力机制C.CTC解码D.集束搜索答案：A19.使用强化学习做数据中心空调节能时，状态空间一般不包括A.服务器CPU温度B.室外湿度C.机柜承重D.冷水阀开度答案：C20.2025年主流向量数据库在十亿级128维向量下，平均查询延迟可低于A.5msB.10msC.50msD.100ms答案：B21.在AI辅助育种流程里，预测表型值最主流的算法是A.深度混合模型B.K-MeansC.AprioriD.PageRank答案：A22.当大模型输出被用于自动签发银行承兑汇票时，监管要求必须接入A.区块链时间戳B.人脸识别C.OCRD.随机森林答案：A23.2025年《人工智能产品安全测评规范》规定，模型更新后需重新通过A.白盒渗透测试B.对抗样本鲁棒性测试C.数据分布偏移测试D.以上全部答案：D24.在智慧港口岸桥调度AI系统中，奖励函数设计时最优先考虑的硬约束是A.船舶离港时间窗B.岸桥能耗C.司机疲劳度D.集装箱颜色答案：A25.使用NeRF做古建数字化时，解决“反光琉璃”高频缺失的最有效手段是A.偏振镜拍摄B.增加曝光C.降低分辨率D.直方图均衡答案：A26.2025年发布的“政务大模型接口要求”中，明文禁止接口返回A.政府领导姓名B.公民身份证原始号码C.政策文件PDF链接D.办事指南答案：B27.在AI辅助抄表场景中，解决“数字滚轮半位”识别误差的核心网络结构是A.ROI-AlignB.CRNNC.SwinTransformerD.U-Net答案：B28.2025年主流AI框架默认支持的混合精度训练级别是A.FP32+FP64B.FP16+BF16C.FP16+FP32D.INT4+FP16答案：C29.当使用多模态大模型进行短视频审核时，最先被过滤的风险维度是A.背景音乐版权B.低俗语音C.暴力画面D.虚假医疗信息答案：C30.在AI辅助法律文书草拟中，保证引用法条时效性的关键组件是A.法规知识图谱动态更新B.句法分析C.词向量相似度D.模板匹配答案：A二、多项选择题（每题2分，共20分，多选少选均不得分）31.以下哪些措施可以有效提升大模型在低资源语言上的翻译效果A.回译数据增强B.多任务联合训练C.字符级噪声注入D.冻结英语层答案：ABC32.在智慧农业无人机影像分析中，AI模型需重点克服的干扰包括A.光照突变B.作物垄向变化C.GPS漂移D.电池电量显示答案：ABC33.2025年《人工智能生成图像水印规范》要求水印具备A.抗压缩B.抗裁剪C.抗重采样D.抗打印再拍摄答案：ABCD34.以下属于工业边缘网关必须集成的AI推理加速技术A.TensorRTB.ONNXRuntimeC.OpenVINOD.Hadoop答案：ABC35.在AI辅助心理咨询场景中，为保护来访者隐私，应A.本地语音加密B.同态推理C.会话结束即删向量D.使用可逆加密答案：ABC36.2025年主流大模型评估基准“GenBench”包含A.多轮对话一致性B.工具调用成功率C.长文本大海捞针D.恶意诱导拒绝率答案：ABCD37.以下哪些做法会降低联邦学习全局模型性能A.参与方数据非独立同分布B.本地训练epoch过多C.梯度裁剪阈值过大D.学习率衰减过快答案：ABC38.在AI辅助火电厂锅炉燃烧优化中，输入特征通常包括A.给煤量B.炉膛温度场C.烟气含氧量D.汽轮机转速答案：ABCD39.2025年《人工智能伦理影响评估指南》强调需对以下群体做特殊保护A.未成年人B.老年人C.残障人士D.低数字素养人群答案：ABCD40.以下哪些技术可用于提升AI模型在极端天气下的鲁棒性A.风格迁移增广B.物理模型耦合C.对抗训练D.元学习答案：ABCD三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）41.2025年发布的“行业大模型分级”将参数量作为唯一划分标准。答案：×42.在智慧法院场景，AI可以独立生成具有法律效力的判决书。答案：×43.使用量化到INT8的模型，其推理能耗一定低于FP16。答案：√44.2025年主流向量数据库已支持磁盘索引，实现“内存+NVMe”混合查询。答案：√45.在联邦学习中，中心服务器可以看到各参与方的原始训练样本。答案：×46.2025年《人工智能专利审查细则》承认AI系统可作为发明人。答案：×47.使用Diffusion模型生成的人物写真，无需再担心肖像权问题。答案：×48.2025年国内已开放公共数据训练集免授权通道，但需备案用途。答案：√49.在AI辅助装配线，工人佩戴的AR眼镜可通过眼动数据实时优化工艺提示。答案：√50.2025年起，所有AI产品上市前必须通过“红队”安全测试。答案：√四、填空题（每空2分，共20分）51.2025年主流大模型压缩方法中，将权重矩阵分解为两个低秩矩阵相乘的技术称为________。答案：LoRA52.在智慧水务场景，AI预测管网漏损的核心评价指标是________与误报率。答案：漏报率53.2025年《人工智能训练数据质量分级指南》中，G3级数据要求可溯源至________年前。答案：三54.使用NeRF进行城市场景重建时，解决“动态车辆拖影”问题常在损失函数中加入________正则。答案：流形55.在AI辅助诊疗系统，医生对模型输出进行修正的过程称为________学习。答案：人在回路56.2025年发布的“零样本工业声纹”数据集中，每个音频样本附带________维梅尔频谱。答案：12857.在联邦学习框架下，为防止梯度泄露，常对梯度添加________噪声。答案：差分隐私58.2025年《人工智能生成内容标识办法》要求，音频合成需在________域嵌入水印。答案：频59.在AI辅助零售盘点机器人中，用于关联视觉检测与RFID读数的技术称为________融合。答案：多模态60.2025年主流AI芯片采用的3nm工艺，其晶体管密度约为每平方毫米________亿个。答案：2.5五、简答题（每题10分，共30分）61.简述2025年工业质检场景下，基于大模型的“零样本缺陷检测”实现流程，并说明如何降低误报。答案：（1）数据准备：收集产线历史正常样本，构建正常特征库，无需缺陷样本。（2）视觉编码：采用Vision-Language大模型，将正常图像编码为高密度向量，存储于向量数据库。（3）在线检测：实时采集图像，经相同编码器得到查询向量，计算与正常库最近邻距离，若距离超过自适应阈值，则判为异常。（4）阈值动态更新：使用滑动窗口统计正常样本分布，采用3σ准则实时调整阈值，减少环境光变化带来的误报。（5）反馈校准：人工复核异常，将确认后的正常样本回注库中，持续压缩误判空间。（6）多模态校验：引入产线传感器数据（如温度、振动），构建跨模态一致性检验，进一步降低单一视觉误报。62.说明2025年智慧法院使用大模型生成“裁判要旨”时的合规要点，并给出技术实现方案。答案：合规要点：①不得泄露当事人隐私；②引用法条必须为现行有效；③需标识AI生成；④需留痕可追溯；⑤需经法官确认才能对外发布。技术方案：（1）输入脱敏：对庭审笔录进行实体识别，将姓名、身份证号替换为代号，建立映射表加密存储。（2）知识增强：构建动态法规知识图谱，每日同步全国人大接口，确保引用法条时效。（3）生成控制：采用Prompt模板+Classifier-FreeGuidance，强制模型在输出首尾插入不可见哈希水印。（4）留痕存储：将输入、输出、模型版本、法官账号写入区块链，确保不可篡改。（5）人机校验：法官可在编辑器内修改，系统实时计算编辑距离，若超过30%，触发二次合规审查。63.阐述2025年城市级数字孪生中，使用大模型进行“交通信号协同优化”的技术路线，并给出评价指标。答案：技术路线：（1）数据接入：融合卡口视频、浮动车GPS、公交IC卡、气象、事件报文等多源数据，统一为时空栅格格式。（2）大模型预训练：使用30天全城市数据，训练时空Transformer，预测未来15min各路口流量、平均速度、排队长度。（3）强化学习微调：以信号配时方案为动作，以延误指数、停车次数、尾气排放为奖励，采用PPO微调大模型策略头。（4）协同推理：将相邻路口状态作为上下文，一次性输出协同配时，避免“绿波”断裂。（5）边缘部署：模型蒸馏至1B参数，部署在路口工控机，推理延迟<100ms，支持毫秒级相位调整。评价指标：①平均旅行时间下降率≥12%；②车均延误≤28s；③尾气CO排放下降≥8%；④公交准点率提升≥5%；⑤模型输出稳定性（方差）<3%。六、综合案例分析（30分）64.案例背景：2025年，某沿海港口集团计划打造“AI集装箱码头大脑”，目标是在保证安全的前提下，通过人工智能实现岸桥、AGV、场桥、船舶配载一体化调度，使单船作业时间缩短15%，能耗降低10%。集团已建数据湖，包含3年历史TOS数据、高清视频、AIS、气象、机电流感数据。请回答：（1）画出系统总体技术架构图（文字描述即可）。（2）给出大模型在其中的三大应用场景，并说明解决痛点。（3）设计一套“安全兜底”机制，确保AI异常时不引发事故。（4）列出三项关键评价指标及测算方法。答案：（1）架构描述：边缘层：岸桥PLC、AGV车载工控、高清