2025年人工智能技术与应用考试卷及答案

2025年人工智能技术与应用考试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项不属于大语言模型（LLM）训练的核心数据类型？A.书籍文本B.代码语料C.多模态图像D.对话日志2.多模态学习中“跨模态对齐”的主要目标是：A.统一不同模态数据的分辨率B.建立文本、图像、语音等模态间的语义关联C.提升单一模态任务的精度D.降低多模态模型的计算复杂度3.强化学习中，“奖励函数”的设计直接影响：A.状态空间的大小B.智能体的决策策略C.环境的观测维度D.经验回放缓冲区的容量4.生成式AI（AIGC）在医疗领域的典型应用不包括：A.医学影像合成（如模拟罕见病灶）B.病历文本自动生成C.手术机器人路径规划D.药物分子结构设计5.联邦学习（FederatedLearning）的核心优势是：A.无需中心服务器协调B.保护原始数据隐私C.显著提升模型训练速度D.完全消除模型异质性6.以下哪项是Transformer模型的核心创新？A.循环神经网络（RNN）的改进B.自注意力机制（Self-Attention）的引入C.卷积核的多尺度应用D.残差连接（ResidualConnection）的优化7.人工智能伦理中“公平性（Fairness）”原则主要关注：A.模型输出结果对不同群体的无偏性B.模型训练过程的可解释性C.用户数据的隐私保护强度D.算法决策的法律责任归属8.多模态大模型（如GPT-4V）处理“图文问答”任务时，关键步骤不包括：A.图像特征提取（如使用CNN或ViT）B.文本特征与图像特征的融合（如交叉注意力）C.单一模态任务的独立推理D.生成符合语义的自然语言回答9.知识图谱（KnowledgeGraph）的三元组结构是：A.实体-关系-实体B.概念-属性-值C.节点-边-权重D.主题-子主题-实例10.以下哪项技术最可能用于解决AI模型的“幻觉（Hallucination）”问题？A.数据增强（DataAugmentation）B.知识注入（KnowledgeInfusion）C.模型蒸馏（ModelDistillation）D.梯度裁剪（GradientClipping）二、填空题（每题2分，共20分）1.大语言模型的“上下文学习（In-ContextLearning）”能力依赖于模型对________的深度理解。2.多模态大模型的典型架构通常包含________（如处理文本的Transformer）和________（如处理图像的ViT）模块。3.DiffusionModel（扩散模型）的训练目标是通过________过程学习数据分布。4.强化学习中的“探索-利用权衡（Exploration-ExploitationTrade-off）”指智能体需要平衡________和________。5.知识图谱的“实体链接（EntityLinking）”任务是将文本中的________映射到知识图谱中的________。6.联邦学习按数据分布差异可分为________（数据特征不同）和________（数据样本不同）。7.AI伦理的四大核心原则通常包括________、________、公平性、责任性。8.生成式AI的“内容真实性”挑战主要表现为模型可能生成________或________的信息。9.Transformer模型中的“位置编码（PositionalEncoding）”用于弥补模型对________信息的缺失。10.小样本学习（Few-ShotLearning）的关键是通过________或________提升模型对新任务的泛化能力。三、简答题（每题8分，共40分）1.对比监督学习与强化学习的核心差异，举例说明各自适用的场景。2.解释多模态大模型中“对齐（Alignment）”的含义，简述其实现的主要技术路径。3.分析生成式AI（AIGC）在内容创作领域的优势（如文学、设计）与潜在挑战。4.说明知识图谱在智能搜索中的应用逻辑，举例说明其如何优化搜索结果。5.讨论AI伦理中“可解释性（Explainability）”的重要性，并列举两种提升模型可解释性的技术方法。四、案例分析题（20分）某医院引入AI系统辅助肺结节诊断，该系统基于多模态大模型，输入包括胸部CT影像、患者病史文本及临床检查数据（如血液指标），输出为结节良恶性判断及风险评分。（1）分析该系统的技术架构可能包含哪些关键模块？（2）若需评估该系统的临床有效性，应选择哪些核心性能指标？（3）该系统可能面临哪些伦理风险？提出至少3项应对措施。2025年人工智能技术与应用考试答案一、单项选择题1.C（多模态图像属于多模态模型数据，大语言模型主要依赖文本数据）2.B（跨模态对齐的核心是建立不同模态的语义关联）3.B（奖励函数直接引导智能体学习最优策略）4.C（手术路径规划属于决策控制类任务，非生成式AI典型应用）5.B（联邦学习通过本地训练、参数上传保护原始数据隐私）6.B（Transformer的核心创新是自注意力机制）7.A（公平性关注模型对不同群体（如性别、种族）的无偏输出）8.C（多模态任务需融合模态信息，而非独立推理）9.A（知识图谱的基本单元是“实体-关系-实体”三元组）10.B（知识注入可约束模型生成符合事实的内容，减少幻觉）二、填空题1.语境（或“上下文语义”）2.文本编码器；视觉编码器（或“多模态编码器”）3.加噪-去噪（或“正向扩散-反向扩散”）4.探索新策略；利用已有最优策略5.实体提及（或“命名实体”）；标准实体6.横向联邦（特征相同，样本不同）；纵向联邦（样本相同，特征不同）7.隐私保护；安全性（或“有益性”）8.虚假；与事实不符9.序列位置（或“顺序”）10.元学习（Meta-Learning）；提示学习（PromptLearning）三、简答题1.核心差异：监督学习依赖标注好的输入-输出对，模型学习“输入到输出”的映射；强化学习无直接标注数据，模型通过与环境交互获得延迟奖励，学习“状态到动作”的策略。场景举例：监督学习适用于图像分类（如用标注好的猫狗图片训练分类器）；强化学习适用于游戏AI（如AlphaGo通过自我对弈优化落子策略）。2.对齐含义：指多模态大模型的输出符合人类意图和社会规范，包括语义对齐（不同模态信息在语义空间的一致性）和价值对齐（模型行为符合人类伦理要求）。技术路径：①指令微调（用人类标注的多模态指令数据训练）；②基于人类反馈的强化学习（RLHF，通过人工评分优化模型输出）；③跨模态对比学习（拉近相关模态特征，推远无关特征）。3.优势：①高效率：可快速生成大量初稿，降低创作门槛（如自动生成故事大纲）；②多样性：突破人类思维定式（如生成风格混合的艺术设计）；③个性化：根据用户偏好调整内容（如定制化广告文案）。挑战：①内容真实性：可能生成虚假信息（如错误的历史事件描述）；②版权争议：训练数据可能涉及未授权内容（如未标注来源的图片）；③创意同质化：过度依赖模型可能导致风格趋同（如AI生成的网文情节相似）。4.应用逻辑：知识图谱通过结构化的实体关系，将用户查询与实体、属性关联，理解语义意图，而非仅关键词匹配。示例：用户搜索“李白的妻子”，传统搜索可能返回含“李白”“妻子”关键词的网页；知识图谱可直接关联“李白-配偶-许氏”三元组，返回准确实体信息，并扩展“许氏生平”等关联知识，提升结果准确性和丰富性。5.重要性：①信任建立：医生、法官等决策场景需理解模型依据（如AI诊断肺结节的关键影像特征）；②错误追溯：模型输出错误时可定位问题（如训练数据中的偏差）；③伦理合规：符合“算法透明”的监管要求（如欧盟AI法案）。技术方法：①注意力可视化（如Transformer的注意力热力图，显示模型关注的输入区域）；②局部可解释模型（LIME，通过生成局部近似模型解释单个预测）；③规则提取（从神经网络中提取可理解的规则集）。四、案例分析题（1）关键模块：①多模态编码器：CT影像通过CNN/ViT提取视觉特征，病史文本通过BERT提取文本特征，检查数据通过全连接层提取数值特征；②跨模态融合层：使用交叉注意力机制融合多模态特征；③分类器：基于融合特征输出良恶性概率（如Softmax层）；④风险评估模块：结合临床指南（如Lung-RADS）生成风险评分。（2）核心性能指标：①诊断准确率（Accuracy）：正确判断良恶性的比例；②召回率（Recall）：真实恶性结节中被正确识别的比例（避免漏诊）；③F1值：平衡精确率与召回率的综合指标；④AUC-ROC：区分良恶性的整体能力；⑤校准度（Calibration）：风险评分与实际概率的一致性（如Brier分数）。（3）伦理风险：①数据隐私：患者CT影像、病史包含敏感信息，可能泄露；②误诊责任：若模型漏诊恶性结节，责任归属（医生/开发者）不明确；