2025年人工智能应用试题(含答案)

2025年人工智能应用试题(含答案)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）训练中常见的非结构化数据类型？A.社交媒体文本B.医学影像C.股票交易记录D.用户评论2.多模态学习的核心目标是：A.提升单一模态数据的处理速度B.融合不同模态数据的语义关联C.降低模型训练的计算成本D.减少对标注数据的依赖3.在计算机视觉领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的主要优势是：A.高精度目标检测B.实时目标检测C.支持小目标识别D.无需预训练模型4.以下哪项技术最适合用于解决“长文本理解中的信息丢失”问题？A.注意力机制（Attention）B.随机梯度下降（SGD）C.数据增强（DataAugmentation）D.批量归一化（BatchNorm）5.强化学习（ReinforcementLearning）与监督学习的本质区别在于：A.是否需要标注数据B.是否通过奖励信号优化策略C.是否处理序列数据D.是否使用神经网络6.生成式AI（GenerativeAI）的典型应用不包括：A.图像生成（如StableDiffusion）B.代码自动补全（如GitHubCopilot）C.垃圾邮件分类D.虚拟角色对话（如ChatGPT）7.在医疗AI中，“可解释性”的核心意义是：A.降低模型训练成本B.让医生理解模型决策依据C.提升模型预测准确率D.减少数据标注工作量8.边缘AI（EdgeAI）的主要应用场景是：A.大规模数据中心训练B.终端设备实时推理C.云端多任务协同D.跨模态数据存储9.以下哪项属于“小样本学习”（Few-shotLearning）的典型方法？A.增加训练数据量至百万级B.使用预训练模型进行微调C.完全从头训练新模型D.仅依赖无监督学习10.AI伦理中的“公平性”主要关注：A.模型计算资源分配B.不同群体在模型输出中的平等对待C.数据隐私保护技术D.模型可解释性提升二、填空题（每空2分，共20分）1.Transformer模型的核心机制是__________，其通过计算输入序列中各元素的相互影响来捕捉长距离依赖关系。2.自然语言处理（NLP）中，BERT模型采用的预训练任务是__________和__________。3.计算机视觉中的“迁移学习”通常指将__________任务中训练好的模型参数迁移到__________任务中。4.生成对抗网络（GAN）由__________和__________两个部分组成，通过对抗训练提升生成数据的质量。5.在AI伦理中，“数据偏见”可能导致模型对特定群体的__________或__________，需通过数据清洗和算法调整缓解。三、简答题（每题8分，共40分）1.对比监督学习（SupervisedLearning）与无监督学习（UnsupervisedLearning）的核心区别，并各举一个典型应用场景。2.解释“注意力机制”（AttentionMechanism）在处理长文本时的作用，并说明其与传统循环神经网络（RNN）的区别。3.简述大语言模型（如GPT-4）在“上下文学习”（In-ContextLearning）中的工作原理，并举例说明其应用价值。4.分析AI在医疗诊断领域的优势（至少3点）及潜在挑战（至少2点）。5.列举3种常见的AI伦理风险，并提出对应的缓解策略。四、案例分析题（每题10分，共20分）案例1：智能交通调度系统某城市拟部署基于AI的智能交通调度系统，目标是通过实时路况数据优化车辆通行效率，减少拥堵。系统需整合摄像头、车载传感器、手机定位等多源数据，预测未来30分钟内的交通热点，并动态调整信号灯配时及推荐导航路径。问题：（1）请设计该系统的核心技术架构（需包含数据层、模型层、应用层）；（2）说明模型层中可能使用的AI算法（至少2种）及其作用；（3）分析系统落地时需考虑的伦理与安全问题（至少2点）。案例2：个性化教育推荐某在线教育平台计划利用AI为学生提供个性化学习推荐，包括课程内容、练习难度及学习进度建议。平台已积累学生的历史学习数据（如答题正确率、学习时长、知识点掌握情况）和基本信息（如年龄、年级）。问题：（1）说明如何通过特征工程提取关键学习特征（至少3类）；（2）推荐模型可采用哪些AI技术（至少2种）？分别说明其适用场景；（3）提出避免“信息茧房”（即推荐内容过度集中导致视野局限）的解决方案（至少2条）。参考答案一、单项选择题1.C（股票交易记录属于结构化数据，包含明确字段；其余选项为非结构化数据）2.B（多模态学习旨在融合文本、图像、语音等不同模态的语义关联）3.B（YOLO通过单阶段检测实现实时处理，速度显著优于两阶段算法如FasterR-CNN）4.A（注意力机制可选择性聚焦关键信息，缓解长文本中的信息丢失）5.B（强化学习通过环境反馈的奖励信号优化策略，监督学习依赖标注数据）6.C（垃圾邮件分类属于判别式任务，非生成式）7.B（医疗AI需让医生理解模型决策逻辑，以信任并结合临床经验）8.B（边缘AI强调终端设备（如手机、摄像头）的本地化推理，减少延迟）9.B（小样本学习通常基于预训练模型微调，利用先验知识弥补数据不足）10.B（公平性关注模型对不同性别、种族等群体的平等对待，避免歧视）二、填空题1.自注意力机制（Self-Attention）2.掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）；下一句预测（NextSentencePrediction,NSP）3.源（或预训练）；目标（或新）4.生成器（Generator）；判别器（Discriminator）5.歧视；错误预测三、简答题1.核心区别：监督学习需要标注好的输入-输出对（如“图像-标签”），模型学习映射关系；无监督学习仅使用无标注数据，挖掘数据内在结构（如聚类）。应用场景：监督学习（图像分类，如ResNet识别猫/狗）；无监督学习（用户分群，如电商根据购买行为聚类）。2.作用：注意力机制允许模型在处理长文本时，动态分配不同词对当前任务的“注意力权重”，重点关注关键信息（如长新闻中的核心事件），避免RNN因序列过长导致的梯度消失问题。区别：RNN按顺序处理每个词，依赖隐含状态传递信息，长距离依赖能力弱；注意力机制直接计算所有词的相互关系，并行处理且长距离依赖更强。3.工作原理：大语言模型通过海量文本预训练后，无需微调即可通过“示例+问题”的上下文提示（如“句子1：苹果是水果；句子2：香蕉是______”），利用预训练中学习的模式生成答案。应用价值：降低小样本任务的标注成本（如少量案例即可完成法律文书分类）。4.优势：①快速分析海量医学数据（如影像、病历），辅助诊断；②24小时不间断工作，提升效率；③可发现人类易忽略的细微特征（如早期肿瘤）。挑战：①数据隐私（患者信息泄露风险）；②可解释性不足（医生难以信任“黑箱”模型）；③标注数据质量（医学标注需专家参与，成本高）。5.伦理风险及策略：①数据偏见：训练数据中某群体样本不足，导致模型歧视（如肤色识别错误）。策略：使用平衡数据集，引入公平性评估指标（如差异影响比）。②隐私泄露：模型可能从训练数据中记忆敏感信息（如用户住址）。策略：联邦学习（本地化训练，仅上传模型参数）、差分隐私（添加噪声保护原始数据）。③失业风险：AI替代部分岗位（如基础客服）。策略：推动技能培训（如转向AI运维、人机协作岗位）。四、案例分析题案例1：智能交通调度系统（1）技术架构：-数据层：多源数据采集（摄像头视频、车载GPS、手机信令）→数据清洗（去噪、格式统一）→实时存储（如HBase、Redis）。-模型层：预测模型（如LSTM/Transformer预测拥堵）、优化模型（如强化学习调整信号灯配时）、融合模型（多模态数据融合）。-应用层：信号灯控制接口、导航APP路径推荐、交通管理平台可视化。（2）AI算法：①LSTM（长短期记忆网络）：处理时序交通数据（如过去1小时车流量），预测未来30分钟拥堵点。②深度强化学习（DRL）：将信号灯配时作为动作，以车辆平均等待时间为奖励，动态优化配时策略。（3）伦理与安全问题：①隐私保护：手机定位数据可能泄露用户行程，需通过匿名化（如哈希处理手机号）和加密传输保护。②算法公平性：过度优化主干道可能导致支路拥堵加剧，需引入多目标优化（如平衡各区域通行效率）。案例2：个性化教育推荐（1）关键学习特征：①知识掌握度：各知识点答题正确率、错误类型（如计算错误/概念混淆）。②学习行为：单题耗时（反映难度适应度）、学习时段偏好（如早晨效率高）。③能力发展：近期进步率（如周正确率提升幅度）、跨知识点迁移能力（如掌握代数后几何题正确率变化）。（2）AI技术及场景：①协同过滤（CollaborativeFiltering）：基于“相似学生”的历史学习数据推荐课程（适用于冷启动阶段，学生数据较少时）。