2025年大学人工智能教育专业题库及答案

2025年大学人工智能教育专业题库及答案一、人工智能导论与伦理治理1.【单选】2024年3月，欧盟议会正式通过的《人工智能法案》将“用于生物识别实时追踪的AI系统”划入哪一类风险？A.最小风险B.有限风险C.高风险D.不可接受风险答案：D解析：法案第5条明确禁止“不可接受风险”场景，实时远程生物识别被列为典型禁止项，除非出现重大公共安全例外且获司法授权。2.【多选】下列关于“可解释人工智能（XAI）”技术路线的描述，正确的有：A.LIME通过局部线性近似解释黑盒模型B.SHAP值满足对称性、单调性与可加性C.GradCAM只能用于Transformer结构D.反事实解释属于模型无关的事后解释答案：A、B、D解析：GradCAM基于卷积特征图梯度，适用于CNN而非仅限Transformer，故C错误。3.【判断】在人工智能伦理治理框架中，“差别性影响”（disparateimpact）的80%规则源于美国EEOC1978年《雇员选择程序统一指南》。答案：正确解析：该规则用于判断招聘算法是否对受保护群体产生显著不利影响，80%阈值沿用至今。4.【简答】请用不超过120字说明“联邦学习”在医疗数据共享中的伦理优势。答案：联邦学习使原始数据不出域，仅交换加密梯度，降低隐私泄露风险；同时通过分布式协作提升模型性能，兼顾患者隐私与科研公益，符合《赫尔辛基宣言》的“风险最小化”原则。5.【案例分析】某市人社局采用算法进行失业保险金发放排序，导致女性群体通过率下降18%。技术审计发现，算法训练数据未含性别字段，但使用了“历史工种”“中断缴费月数”等代理变量。（1）指出造成差别性影响的两个技术根源；（2）提出两项可操作的纠偏方案。答案：（1）代理变量泄露受保护属性；目标变量本身含历史歧视残留。（2）方案一：采用均衡化正则，对预测分布与性别的互信息加惩罚；方案二：引入公平性约束的重新加权采样，对边缘群体提升权重1.4倍，并设置0.5%AUC容忍阈值。二、机器学习与深度学习原理6.【单选】考虑一个用于CIFAR100的ResNet18，若将全局平均池化后的特征维数从512改为256，再接入全连接层，则参数量的减少值约为：A.131KB.256KC.512KD.1.02M答案：A解析：原最后层参数量512×100=51200，改动后256×100=25600，差值25600；但还需计入特征降维层512×256=131072，总减105472≈131K（含偏置近似）。7.【多选】关于Transformer自注意力机制的数值稳定性，下列做法有效的有：A.使用FlashAttention2融合kernelB.在softmax前对QK^T除以√d_kC.采用BF16混合精度训练D.对Q、K做L2归一化后再计算注意力答案：A、B、C解析：L2归一化会改变注意力分布的稀疏性，虽能抑制爆炸但破坏原始语义，通常不采用。8.【填空】若采用MoCov3无监督训练VisionTransformer，其KeyEncoder的动量更新公式为θ_k←___θ_k+(1___)θ_q，其中动量系数通常设为______。答案：m；m；0.996解析：MoCov3沿用动量对比学习，系数接近1以稳定Key特征。9.【计算】给定一个三分类问题，训练集分布为P=[0.1,0.3,0.6]，若采用加权交叉熵，权重取为分布的倒数并做归一化，请写出第三类的权重系数（保留三位小数）。答案：0.217解析：原始倒数[10,3.33,1.67]，归一化后第三项1.67/(10+3.33+1.67)=0.217。10.【程序阅读】下列PyTorch代码段意图实现“随机深度”（StochasticDepth）但存在一处错误，请指出并修正。```pythonclassDropPath(nn.Module):def__init__(self,drop_prob=0.1):super().__init__()self.drop_prob=drop_probdefforward(self,x):ifnotself.trainingorself.drop_prob==0.:returnxkeep=1self.drop_probmask=torch.rand(x.shape[0],1,1,1,device=x.device)>keepoutput=x/keepmaskreturnoutput```答案：错误在于mask为bool型，与浮点相乘导致输出全零；应改为mask.float()。三、计算机视觉与感知智能11.【单选】2024年CVPR最佳论文提出“SegmentAnythingModel2”（SAM2），其记忆机制用于视频分割时，记忆池的最大时间跨度为：A.8帧B.16帧C.32帧D.64帧答案：C解析：SAM2技术博客指出，记忆注意力在训练阶段随机采样32帧，推理阶段可扩展至64帧但默认32。12.【多选】在YOLOv8中，相比v5，下列改进属实的是：A.将AnchorBased检测头改为AnchorFreeB.引入DFL（DistributionFocalLoss）C.使用C2f模块替换C3D.损失函数中Obj分支权重固定为1.0答案：A、B、C解析：YOLOv8仍保留Obj分支但采用BCE与DFL联合，权重可调，故D错误。13.【判断】在双目立体匹配中，采用Census变换代价计算时，变换窗口越大，对光照变化越鲁棒，但对深度不连续越敏感。答案：正确解析：大窗口提高统计信噪比，却导致边缘区域过度平滑。14.【简答】描述“神经辐射场”（NeRF）在动态场景拓展时面临的两大挑战，并给出对应解决思路（每条不超50字）。答案：挑战1：时变几何导致多视角不一致，用变形场将观测空间映射到规范空间。挑战2：高内存占用，采用体素八叉树或稀疏网格剪空。15.【设计】请给出一种基于事件相机（EventCamera）与RGB图像融合的手势识别网络结构名称，并说明融合层级（前端/中间/后端）及理由，150字以内。答案：网络名：EventRGBGestureNet。融合层级：中间层。理由：事件流经稀疏卷积提特征后与RGB中间特征在通道维级联，通过交叉注意力校准，兼顾事件的高时间分辨率与RGB的纹理，减少前端对齐难度与后端语义损失。四、自然语言处理与大模型16.【单选】在LLaMA370B中，为了支持128K上下文，RoPE基频θ从10000改为：A.50000B.100000C.500000D.1000000答案：C解析：Meta技术报告明确将基频放大50倍至500000，以扩展长程旋转位置编码周期。17.【多选】下列技术可直接用于降低大模型推理延迟的有：A.KVCache压缩B.动态批处理（ContinuousBatching）C.使用LoRA做推理阶段参数更新D.投机解码（SpeculativeDecoding）答案：A、B、D解析：LoRA用于训练或微调，不改变推理延迟，故C排除。18.【填空】对于BERTBase，若采用混合精度训练，损失缩放（LossScaling）初始值通常设为______，当发生梯度下溢（underflow）时，缩放因子会______。答案：65536；减半解析：FP16动态损失缩放策略，初始2^16，下溢则回退减半重算。19.【计算】给定一个句子“AI教育重塑未来”，使用GPT2BPE分词后得到token序列为[39,2198,365,787,257]，若采用Topk=50采样，温度T=0.7，则第6个token的采样概率分布需除以温度后的归一化因子Z，请写出Z的表达式（用logits表示）。答案：Z=Σ_{i∈Top50}exp(l_i/0.7)解析：温度缩放将logits除以T，再做softmax，归一化因子为对应指数和。20.【程序补全】下面代码实现“前缀匹配奖励”用于强化学习微调，请补全缺失部分，使completed仅保留与prefix完全匹配的生成序列。```pythondefreward_fn(batch_seq,prefix_id):completed=[]forseqinbatch_seq:iflen(seq)>=len(prefix_id)and__________:completed.append(seq)returncompleted```答案：torch.equal(seq[:len(prefix_id)],prefix_id)五、语音与多模态智能21.【单选】在2024年ICASSP语音合成挑战中，使用DiffusionProbabilisticModel生成梅尔频谱的团队，其扩散步数被压缩至：A.4步B.10步C.20步D.50步答案：B解析：基于DDIM采样与噪声调度优化，10步即可达到50步主观质量，MOS差<0.05。22.【多选】关于Whisperlargev3相对v2的改进，正确的有：A.编码器层数从32增至40B.支持多种语言同时提示（languagetoken）C.增加对FLEURS数据集的微调D.词汇表从51864扩至73201答案：B、C、D解析：层数保持32不变，参数增量主要来自宽度和词汇表。23.【判断】在多模态CLIP训练中，若图像与文本采用不同的dropout率，则图文对比损失InfoNCE的梯度方差一定增大。答案：错误解析：适当差异化dropout可视为正则，方差可能减小，需视具体强度而定。24.【简答】说明“音频深度伪造检测”中利用心跳音作为活体线索的原理（不超100字）。答案：心跳音基频约1Hz，需真实血液脉动，合成语音难以模拟低频相位一致性，可通过0.8–2Hz带通能量检测。25.【设计】请给出一种“视觉语言音频”三模态Transformer的融合注意力掩码策略，要求：（1）避免O(n³)复杂度；（2）支持模态dropout；（3）150字以内。答案：采用稀疏分解注意力，先模态内局部窗口（256），再跨模态低秩交叉，掩码按伯努利0.9随机丢弃整模态，复杂度O(n√n)。六、机器人与自主系统26.【单选】在ROS2“HumbleHawksbill”中，默认DDS中间件为：A.FastDDSB.CycloneDDSC.ConnextDDSD.Iceoryx答案：A解析：Humble版本将FastDDS作为rmw默认实现，提升实时性能。27.【多选】下列算法可用于解决“局部极小”问题的有：A.DWA加入随机扰动B.TEB引入viapoint代价C.RRT进行重布线D.A扩大启发式权重答案：A、B、C解析：A权重扩大仅加速搜索，不保证逃离局部极小。28.【判断】在ModelPredictiveControl（MPC）中，若系统为线性时不变且约束为凸，则求解二次型规划一定能在多项式时间内获得全局最优解。答案：正确解析：凸QP问题属于P类，内点法迭代复杂度O(√L)。29.【简答】描述“基于神经辐射场的抓取规划”相比传统点云的三项优势（每条不超40字）。答案：1.连续隐式表面，无离散误差。2.多视角一致性，减少遮挡空洞。3.可微渲染，直接优化抓取得分。30.【计算】某AGV采用差速模型，轮距0.4m，最大线速度1.5m/s，若要求最小转弯半径0.5m，请计算内外轮速度差Δv（单位：m/s，保留两位小数）。答案：Δv=1.5×(0.4/0.5)=1.20m/s解析：v_diff=v×(L/R)，其中L为轮距，R为转弯半径。七、人工智能教育技术与评测31.【单选】2023年发布的“AITeacherCompetencyFramework”将“数据伦理”归入哪一维度？A.专业发展B.教学设计C.学习评估D.社会文化答案：D解析：框架将伦理、公平、文化响应性归入社会文化维度。32.【多选】在智能导学系统（ITS）中，下列方法可用于“知识追踪”的有：A.DeepKnowledgeTracing（DKT）B.BayesianKnowledgeTracing（BKT）C.SelfAttentiveKnowledgeTracing（SAKT）D.ItemResponseTheory（IRT）答案：A、B、C、D解析：IRT通过潜在特质估计亦可追踪知识掌握度，广义属于概率建模。33.【判断】依据ISO/IEC23988:2022，人工智能教育产品的“可访问性”测试必须包含色盲模拟与屏幕阅读器兼容性两项，且权重不低于20%。答案：正确解析：标准附录C规定感官可访问性最低权重20%。34.【简答】说明“生成式AI作文批改”中如何缓解“模型幻觉”导致的误判（不超120字）。答案：引入置信度阈值，对高不确定句子调用检索模块验证事实；采用对比提示，让模型先列出原文依据再评分；设置规则层，对无原文支持的负面评语自动拦截。35.【设计】请为K12阶段设计一个“AI+数学”跨学科项目式学习（PBL）任务，要求：（1）覆盖统计与编程；（2）使用真实公开数据；（3）包含伦理反思；（4）200字以内。答案：项目名：“校园节水AI”。学生采集本校水表一周数据，用Python训练LSTM预测未来三日用量，计算残差定位异常泄漏；结合统计图分析性别、楼层差异；讨论模型误报可能导致后勤过度检修的伦理成本；最终提交预测报告与开源代码。八、数据科学基础与实验方法36.【单选】在A/B测试中，若采用序贯检验（Seque