2025年中级人工智能技术应用理论知识题库及答案

2025年中级人工智能技术应用理论知识题库及答案一、人工智能基础与伦理治理1.【单选】2024年《欧盟人工智能法案》将“实时生物识别系统”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：D2.【单选】在机器学习伦理原则中，“可解释性”最直接对应下列哪项技术需求？A.模型压缩 B.特征可视化 C.差分隐私 D.联邦学习答案：B3.【多选】以下关于我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的说法正确的是：A.要求提供者对预训练数据来源合法性进行审核B.明确生成内容需添加隐式水印C.对境外服务实施完全禁止D.强调未成年人防沉迷机制答案：A、D4.【判断】若模型在测试集上的准确率高于训练集，则一定出现过拟合。答案：错误（可能训练集采样偏差或测试集泄漏）5.【填空】IEEE7000标准的核心目标是处理________与________之间的冲突。答案：系统效率；伦理价值6.【简答】说明“算法审计”在生成式大模型落地流程中的三步关键活动，并给出每步可量化指标示例。答案：（1）数据审计：检查预训练语料违法不良信息占比，指标“违规文本率≤0.01%”；（2）模型审计：运行1000条对抗提示，统计“违规生成率≤0.3%”；（3）部署审计：记录用户举报率，指标“每百万次会话举报量≤5”。7.【案例分析】某市医保局计划用AI审核理赔材料，需平衡隐私与效用。请用“三层数据沙箱”架构给出技术方案，并指出每层对应的监管主体。答案：层一原始沙箱：医院端部署，医保局驻场监管，数据不出院；层二脱敏沙箱：市政务云，使用差分隐私ε≤1，市大数据局监管；层三模型沙箱：保险公司调用API，仅返回审核结果，银保监会监管。8.【计算】若采用ε差分隐私，查询敏感度Δ=2，要求δ=10⁻⁶时ε≤0.5，求需添加的拉普拉斯噪声尺度b。答案：b=Δ/ε=2/0.5=49.【论述】结合“科林格里奇困境”，阐述为何在生成式AI研发期就要嵌入伦理控制模块，并给出两条工程化落地策略。答案：困境指技术早期可控但难预见后果，普及后难干预却后果清晰。策略：（1）设计期内置可插拔伦理过滤器，支持远程更新黑名单；（2）开源社区引入“伦理拉取请求”流程，任何贡献需通过价值一致性检查。10.【单选】在AI项目生命周期中，首次进行“伦理影响评估（EIA）”的最晚节点是：A.需求分析 B.架构设计 C.模型训练 D.上线部署答案：B二、机器学习与深度学习理论11.【单选】使用ReLU激活的深层网络出现“神经元死亡”的根本原因是：A.学习率过大 B.梯度消失 C.权重初始化过小 D.输入归一化不足答案：A12.【多选】下列技术可直接缓解RNN梯度爆炸的是：A.梯度裁剪 B.使用LSTM C.使用LayerNorm D.使用门控循环单元答案：A、C13.【填空】Transformer中，自注意力机制的点积结果需除以________以防止梯度急剧增大。答案：√d_k（键向量维度）14.【判断】在相同参数量下，VisionTransformer的图像分类精度一定高于ResNet。答案：错误（依赖数据规模、训练策略）15.【计算】给定二分类任务，数据集正负样本比为1:9，使用focalloss时γ=2，求对正样本的权重系数α的合理取值，使期望损失与负样本持平。答案：α=0.9（负样本权重0.1，正样本需放大9倍，故α=0.9）16.【简答】解释“梯度累积”在显存受限场景下的原理，并给出在PyTorch中实现3步累积的伪代码。答案：原理：将大batch拆分为小batch，前向反向后不立即更新，而是累积梯度，达到目标步数再一次性更新。伪代码：```pythonoptimizer.zero_grad()fori,(x,y)inenumerate(loader):loss=model(x,y)/3loss.backward()if(i+1)%3==0:optimizer.step()optimizer.zero_grad()```17.【案例分析】某电商搜索排序模型离线AUC=0.92，上线后CTR下降4%。请给出三条可能原因及对应诊断方法。答案：（1）特征穿越：诊断——检查训练集是否混入未来信息，用时间切分重训；（2）positionbias：诊断——对比不同展示位CTR，做逆倾向加权；（3）流行度漂移：诊断——统计近7天商品曝光分布，与训练期KL散度>0.15则重训。18.【单选】在分布式训练框架中，AllReduce操作主要用于解决：A.参数稀疏性 B.梯度聚合 C.数据倾斜 D.节点容错答案：B19.【多选】以下属于“模型并行”策略的是：A.MegatronLM按列切分矩阵乘 B.DeepSpeedZeRO3 C.Pipeline并行10层stage D.数据并行+梯度累积答案：A、C20.【论述】对比知识蒸馏与模型剪枝在边缘部署场景下的优缺点，给出选择决策表（含延迟、精度、功耗三维度）。答案：知识蒸馏：延迟中等（≈原模型50%），精度下降<1%，功耗降低40%，需重新训练教师模型；模型剪枝：延迟低（≈原模型30%），精度下降23%，功耗降低60%，可一次性完成；决策表：若功耗优先选剪枝；若精度优先选蒸馏；若延迟极敏感且可接受2%精度损失，选剪枝+量化组合。三、计算机视觉与多模态21.【单选】在YOLOv8中，将CIoU损失替换为SIoU后，主要改善的是：A.小目标漏检 B.预测框中心对齐 C.长宽比一致性 D.训练收敛速度答案：C22.【多选】VisionTransformer中，使用“卷积位置编码”相对正弦编码的优势包括：A.对输入尺寸鲁棒 B.捕获局部邻域 C.降低参数量 D.支持任意长序列答案：A、B23.【填空】CLIP模型在图文对齐任务中，温度参数τ的默认初始值为________。答案：0.0724.【判断】在StableDiffusion中，UNet只负责去噪，文本编码由CLIPTextEncoder完成。答案：正确25.【计算】假设输入图像224×224，Patch大小16，则ViTB/16的序列长度（含clstoken）为________。答案：(224/16)²+1=19726.【简答】说明“零样本学习”在视觉模型中的实现流程，并给出评估指标“HarmonicMean”公式。答案：流程：（1）用大规模图文对训练双塔模型；（2）推理时仅提供候选类别文本描述；（3）计算图像特征与文本特征相似度，取Top1预测。公式：H=2×(Seen×Unseen)/(Seen+Unseen)，其中Seen、Unseen分别为可见类与不可见类准确率。27.【案例分析】某工厂使用MaskRCNN检测零件缺陷，发现召回率仅78%，但过检率<1%。请给出三条可提升召回的图像层面增强策略，并说明原理。答案：（1）CopyPaste缺陷：随机复制缺陷区域粘贴至正常样本，增加正样本多样性；（2）极暗极亮曝光：模拟工业现场光照突变，提升模型亮度鲁棒性；（3）随机模糊：采用motionkernel，模拟传送带抖动，降低漏检。28.【单选】在多模态大模型Flamingo中，插入“gatedcrossattention”层的主要目的是：A.降低文本推理成本 B.冻结视觉编码器 C.支持图文交替输入 D.减少显存占用答案：C29.【多选】以下指标可用于评估图像描述模型语义一致性的是：A.CIDEr B.SPICE C.BLEU4 D.METEOR答案：B、D30.【论述】阐述“视觉提示（VisualPrompting）”与“模型微调”在少样本分割任务中的精度差异，并给出实验设计验证方案。答案：视觉提示通过冻结大模型并学习提示向量，在5shot分割上mIoU可达72%，微调仅68%，但提示需更多显存。实验设计：（1）数据集：PASCAL5i；（2）基线：DeepLabV3+微调；（3）对比：VisualPrompting+ViTB；（4）指标：mIoU、训练时间、显存峰值；（5）显著性检验：配对ttest，p<0.01。四、自然语言处理与大模型31.【单选】在LLM解码中，使用“topp=0.95”比“topk=50”更优的场景是：A.长尾分布词汇 B.短文本生成 C.机器翻译 D.关键词复制答案：A32.【多选】以下方法可降低大模型幻觉（hallucination）的是：A.检索增强生成RAG B.链式思考CoT C.强化学习人类反馈RLHF D.提高温度参数答案：A、B、C33.【填空】GPT3175B模型中，注意力块内QK^T的内存复杂度为________，其中n为序列长度。答案：O(n²)34.【判断】在BERT预训练中，NSP任务已被证明对下游任务普遍有害，因此RoBERTa将其移除。答案：正确35.【计算】若使用LoRA微调，秩r=8，原矩阵维度4096×4096，则可训练参数量占比为________%。答案：2×8×4096/(4096×4096)×100≈0.039%36.【简答】说明“旋转位置编码（RoPE）”相对正弦编码的两点改进，并给出外推长度公式。答案：改进：（1）相对位置可表示为旋转矩阵，保持线性；（2）支持任意长序列外推，无需训练。外推公式：L'=L·θ，其中θ=10000^(2/d)。37.【案例分析】某企业使用LLM做客服问答，上线后发现用户满意度下降6%，经查主要因回答冗长。请给出三种不重新训练的控制方法，并给出实验指标。答案：（1）推理时长度惩罚：设置重复惩罚1.2，实验指标“平均字数下降15%”；（2）滑动窗口先生成100token，再用同模型压缩至30token，指标“用户满意度+4%”；（3）提示模板优化：末尾追加“用两句话回答”，指标“BLEU下降<1%，满意度+3%”。38.【单选】在Transformer中，使用“分组查询注意力”主要解决：A.长序列显存爆炸 B.解码延迟 C.参数共享 D.多头冗余答案：B39.【多选】以下属于“指令微调”数据构造技术的是：A.SelfInstruct B.EvolInstruct C.DPO D.拒绝采样答案：A、B、D40.【论述】对比“专家混合（MoE）”与“密集模型”在训练与推理阶段的能耗差异，给出每token能耗估算公式，并指出MoE的临界batchsize。答案：能耗公式：E=(P·t)/N，其中P为功耗，t为时间，N为token数；MoE训练能耗≈0.6×密集模型，因稀疏激活；推理能耗在batchsize<临界值时更高，因alltoall通信；临界batchsize≈专家数×2048，超过后MoE能耗更低。五、强化学习与决策智能41.【单选】在PPO算法中，clip参数ε通常取0.2，若将其提高到0.5，最可能的结果是：A.策略更新更保守 B.训练不稳定 C.样本效率提升 D.熵增答案：B42.【多选】以下属于“离线强化学习”算法的是：A.CQL B.BCQ C.SAC D.IQL答案：A、B、D43.【填空】DQN中使用“目标网络”的主要目的是降低________相关性。答案：时序44.【判断】在MultiAgentRL中，独立Q学习（IQL）一定存在非平稳环境导致的收敛失败。答案：正确45.【计算】若MDP折扣因子γ=0.99，求100步后累积奖励的衰减系数________。答案：γ^100≈0.36646.【简答】说明“课程强化学习”在自动驾驶仿真中的实施流程，并给出课程难度度量公式。答案：流程：（1）定义任务空间：空载道路→高速→城区→极端天气；（2）难度度量：D=ω1×交通密度+ω2×天气能见度+ω3×行人随机度；（3）策略：当平均回报>阈值Rth，升阶；（4）重置：若连续3次失败，降阶重训。47.【案例分析】某物流仓使用RL调度AGV，上线后碰撞率2%。请给出三条安全约束注入方法，并说明如何保持策略最优性。答案：（1）Shielding：实时检测碰撞概率>0.1则屏蔽动作；（2）Lagrange安全层：将碰撞率作为约束，乘子更新；（3）安全模型预测：用SafetyQfilter，拒绝Q<0动作；最优性保持：在安全策略内最大化价值函数，用CMDP保证收敛。48.【单选】在AlphaGoZero中，MCTS的PUCT公式里c_puct控制的是：A.探索权重 B.价值缩放 C.访问温度 D.策略熵