2025年人工智能工程师专业技术考试试题及答案

2025年人工智能工程师专业技术考试试题及答案一、单项选择题（每题2分，共40分）1.在PyTorch2.1中，以下哪一段代码可以正确开启pile的“reduceoverhead”模式，并在A100GPU上获得可复现的加速效果？A.pile(model,mode="maxautotune",backend="inductor")B.pile(model,mode="reduceoverhead",backend="cudagraphs")C.pile(model,mode="reduceoverhead",backend="inductor",options={"triton.cudagraphs":True})D.pile(model,mode="default",backend="nvfuser")答案：C2.根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》（2025年3月修订版），对境外提供的生成式模型API实施“长臂管辖”的核心技术触发条件是：A.模型参数规模≥50B且训练语料含境内用户数据≥5%B.模型在境内月活调用量≥100万次C.模型输出可被境内IP直接解析且未通过备案D.模型训练算力≥10000PFLOPS·day答案：A3.在大规模MoE（MixtureofExperts）训练中，以下哪种负载均衡损失函数在2024年ICLR上被证明可以同时降低专家崩溃与梯度噪声？A.SwitchLossB.HashLossC.ZLossD.AuxLosswithcosinedecay答案：D4.使用KarpRabin滚动哈希进行文本去重时，若将窗口大小从32字节提升到64字节，在10TB语料上假阳性率的变化趋势是：A.线性下降B.指数下降C.指数上升D.先降后升答案：B5.在LLM推理阶段，为了将首token延迟（TTFT）压缩到100ms以内，以下哪一项优化对20B参数模型在单A100（80GB）上最有效？A.8bit权重量化+连续批处理B.4bitKVCache量化+speculativedecodingC.16bit模型并行+CUDAGraphD.动态批处理+FlashAttentionv2答案：B6.2025年发布的StableDiffusion3.0采用MMDiT架构，其文本编码器组合为：A.CLIPL+OpenCLIPG+T5XXLB.CLIPL+ByT5XL+UL2C.T5XXL+FlanUL2+CLIPHD.CLIPG+T5XL+FlanT5答案：A7.在联邦学习场景下，采用SecureBoost训练GBDT时，为防止半诚实服务器推断用户标签，2025年主流方案引入的加密原语是：A.Paillier加法同态B.CKKS近似同态C.FunctionalSecretSharingD.BGV级联同态答案：C8.当使用DeepSpeedMoE在1024张A100上训练100B参数模型时，ZeRO3+ExpertParallelism组合下，激活内存占理论下限的倍数约为：A.1.2B.1.8C.2.5D.3.3答案：B9.在RLHF阶段，采用PPOMax算法时，以下哪个超参数对KL散度惩罚系数β的初始值最鲁棒？A.0.01B.0.05C.0.1D.0.5答案：C10.2025年3月，Google发布的ScalableVec方法将向量数据库召回率从95%提升到99%，其核心改进是：A.引入HNSW+PQ联合索引B.采用learnedsparseretrieval重排序C.在IVF中引入自适应nprobeD.使用两级量化+图神经网络过滤答案：D11.在自动驾驶感知系统中，将BEVFormerLite部署在OrinX（254TOPS）上时，为了将延迟控制在30ms以内，最佳输入分辨率组合为：A.6×256×704B.6×384×800C.6×512×960D.5×320×768答案：A12.对于多模态大模型，采用QFormer将视觉token压缩到32个，在下游VQA任务上，与64个token相比，CIDEr分数下降幅度通常：A.<0.5%B.1%–2%C.3%–4%D.>5%答案：B13.在DiffusionTransformer（DiT）训练中，使用AdaLNZero与标准LayerNorm相比，在ImageNet256×256上FID的绝对下降值为：A.0.3B.0.8C.1.5D.2.1答案：B14.2025年主流AI芯片中，支持4bit浮点矩阵乘法的首款量产GPU是：A.H100B.H200C.B100D.MI350答案：C15.在语音合成领域，使用E2TTS将MOS从4.2提升到4.5的关键技术是：A.扩散模型+FlowMatchingB.VITS2+DurIANC.NeuralHMM+WaveGlowD.GlowTTS+BigVGAN答案：A16.在VisionLanguageModel中，为了缓解“幻觉”现象，2025年最佳数据增强策略是：A.随机mask图像区域B.负样本图文对合成C.对抗性patch攻击D.合成字幕重采样答案：B17.当使用FlashAttention2训练2K上下文模型时，将序列长度扩展到32K，显存占用增加的倍数为：A.1.2B.1.5C.2.0D.2.8答案：A18.在NeRF渲染中，采用3DGaussianSplatting将训练时间从5小时压缩到15分钟，其加速比约为：A.5×B.10×C.15×D.20×答案：D19.2025年，国家网信办对生成式AI实施“双随机”抽检，抽检比例不低于：A.1%B.2%C.5%D.10%答案：C20.在模型压缩领域，使用LLMPruner进行结构化剪枝时，将50B模型压缩到25B，在MMLU上的性能保持率通常为：A.96%B.93%C.89%D.85%答案：B二、多项选择题（每题3分，共30分）21.以下哪些技术可以有效降低LLM推理时的内存碎片？A.PagedAttentionB.TensorParallelism+ZeROC.CUDAGraphD.MemoryPool预分配答案：A、C、D22.在DiffusionModel采样阶段，以下哪些方法可以在50步内将FID降低至2.0以下？A.DPMSolver++B.UniPCC.DEISD.DDIM答案：A、B、C23.关于联邦学习中的“梯度泄露”攻击，以下哪些防御策略在2025年被证明有效？A.梯度压缩+扰动B.局部差分隐私C.SecureAggregationD.模型分割答案：A、B、C、D24.在VisionTransformer训练中，以下哪些正则化技巧可以提升ImageNetTop1精度≥0.5%？A.StochasticDepthB.DropKeyC.Mixup+CutMixD.LayerScale答案：A、B、C、D25.以下哪些指标可用于评估文本到图像模型的“一致性”？A.CLIPScoreB.ImageRewardC.DINOv2similarityD.PickScore答案：A、B、C、D26.在自动驾驶高精地图更新中，以下哪些传感器组合可以实现厘米级定位？A.RTKGNSS+IMUB.LiDAR+HDMap匹配C.Vision+SLAMD.5GV2X+Camera答案：A、B27.以下哪些方法可以在不重新训练的情况下将7B模型上下文从4K扩展到32K？A.PositionInterpolationB.NTKRoPEC.LongLoRAD.StreamingLLM答案：A、B、D28.在AI芯片设计中，以下哪些技术可以降低4bit乘加单元的功耗？A.近似乘法器B.时钟门控C.电压调节D.稀疏计算跳过答案：A、B、C、D29.以下哪些方法可以提升多模态模型在视频理解任务上的temporalgrounding精度？A.TubeQueryTransformerB.VideoLLaVAC.EgoVLPv2D.MomentDETR答案：A、B、C、D30.在AIGC版权溯源中，以下哪些水印技术对扩散模型生成图像鲁棒？A.DCTDMB.TreeRingC.StegaStampD.RivaGAN答案：A、B、C、D三、判断题（每题1分，共10分）31.使用INT4权重量化时，LLM的零样本推理能力在MMLU上通常下降不超过2%。答案：正确32.在MoE模型中，专家并行度越高，AlltoAll通信延迟越低。答案：错误33.2025年起，境内提供的生成式AI服务必须将训练数据来源上报至国家网信办备案系统。答案：正确34.将RMSNorm替换为LayerNorm可以提升Transformer在大batch下的训练速度。答案：错误35.在VisionLanguageAction模型中，使用FiLM对机器人控制精度提升显著。答案：正确36.使用KolmogorovArnold网络替换MLP，在CIFAR100上参数可减少30%而精度不变。答案：正确37.在扩散模型中，ClassifierFreeGuidance系数越大，生成多样性越高。答案：错误38.2025年，国产GPU沐曦MXC500已支持FP8精度训练。答案：正确39.在语音增强中，使用PercepNet的运算量比FullSubNet低一个数量级。答案：正确40.使用LoRA微调时，将rank从16提升到64，在GLUE上平均提升>1%。答案：错误四、填空题（每题2分，共20分）41.在PyTorch2.1中，使用torch.set_float32_matmul_precision("________")可开启TF32加速。答案：high42.2025年，StableDiffusion3.0的UNet参数量为________B。答案：1.3543.在RLHF中，PPOMax算法将KL惩罚项改为________散度，提升稳定性。答案：reverse44.使用FlashAttention2时，SM80架构的GPU最大线程块维度为________。答案：51245.在VisionTransformer中，将patchsize从16改为8，ImageNetTop1精度通常提升________%。答案：0.846.2025年，国家网信办要求生成式AI服务在________小时内完成敏感内容拦截。答案：347.在自动驾驶中，BEV感知常用的栅格分辨率为________×________米。答案：0.2,0.248.使用4bitGPTQ量化时，groupsize通常取________。答案：12849.在文本到图像评估中，FID与IS的相关系数约为________。答案：0.750.2025年，国产大模型“星火4.0”在MMLU上的得分为________。答案：84.7五、简答题（每题10分，共30分）51.描述如何在单机8×A100（80GB）上，用DeepSpeedMoE训练100B参数模型，使得激活内存<32GB，并给出ZeRO3配置与专家并行度。答案：（1）启用ZeRO3，设置"stage":3，"offload_param":{"device":"none"}，"overlap_comm":true；（2）专家并行度EP=8，与数据并行度DP=1，模型并行度MP=1；（3）MoE层前向时，每个GPU仅激活1/8专家，激活参数量=100B×(1/8)×(1/8)=1.56B，FP16下≈3GB；（4）使用activationcheckpointing，每层额外内存≈1GB，总激活<32GB；（5）batchsize=4，micro_batch=1，gradient_accumulation_steps=4，训练稳定。52.说明2025年主流文本水印方案“TokenWatermark”的嵌入与检测流程，并给出假阳性率公式。答案：嵌入：在softmax前，对候选词汇分数按密钥加扰，使概率分布满足二元假设检验统计量T≈τ；检测：对生成文本重新计算T，若|T|>τ则判定含水印；假阳性率PFP=2Φ(−τ/σ)，σ为文本长度与词汇量决定的方差，τ取4.0时PFP≈6×10⁻⁵。53.解释DiffusionTransformer（DiT）中AdaLNZero比标准LayerNorm更适合扩散任务的原因，并给出实验对比数据。答案：AdaLNZero将归一化参数γ、β