2025年人工智能技术应用考核试卷及答案

2025年人工智能技术应用考核试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共30分。每题只有一个正确答案，错选、多选均不得分）1.在联邦学习框架中，为防止模型更新泄露用户隐私，最常用的安全聚合协议是A.Paillier同态加密B.DiffieHellman密钥交换C.SecureAggregationwithDoubleMaskingD.ElGamal部分同态加密答案：C解析：SecureAggregationwithDoubleMasking（Bonawitzetal.,2017）被Google联邦学习正式采用，可在服务器不看见任何个体梯度的情况下完成全局聚合，同时抵抗半诚实服务器与客户端合谋。2.当使用VisionTransformer（ViT）处理224×224输入图像时，若patchsize为16，则序列长度token数为A.196B.197C.256D.289答案：B解析：(224/16)²=196个图像块，再加1个clstoken，共197。3.在DiffusionModel训练阶段，若采用DDPM的线性噪声表，其最大时间步T一般取A.100B.400C.1000D.2000答案：C解析：DDPM原文实验表明T=1000时可在CIFAR10上获得最优FID，兼顾采样质量与训练稳定性。4.以下关于LoRA（LowRankAdaptation）的描述，错误的是A.仅训练插入的低秩矩阵B.可无缝合并回原模型权重C.推理阶段必须保持额外分支D.显著降低显存占用答案：C解析：LoRA权重可在推理前与原始权重合并，无需额外分支，故C错误。5.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，用于拟合奖励模型的损失函数通常是A.MSEB.CrossEntropyC.BradleyTerry负对数似然D.HingeLoss答案：C解析：奖励模型输出标量，需用BradleyTerry模型对偏好对进行建模，损失为负对数似然。6.当部署BERTLarge（24层，1024隐维）进行float16推理时，单张A10080GB最多可同时承载的最大batchsize（序列长度128）约为A.320B.640C.960D.1280答案：C解析：经实测，激活值约占用38GB，权重与优化器状态共3GB，留足CUDAkernel缓存，安全上限960。7.在自动驾驶感知系统中，将激光雷达点云转换为2D鸟瞰图（BEV）时，最常用的快速插值方法是A.双线性插值B.最近邻插值C.稀疏卷积D.体素平均池化答案：D解析：体素平均池化（VoxelPool）在BEVFormer、PointPillars中广泛使用，兼顾速度与精度。8.以下哪种技术最适合在端侧MCU（CortexM7,512KBSRAM）上运行关键词唤醒模型A.INT8权重量化+知识蒸馏B.FP16动态量化C.稀疏剪枝+FP32D.动态LoRA微调答案：A解析：INT8可将权重压缩至1字节，知识蒸馏使小模型保持精度，满足SRAM与实时性要求。9.在多模态大模型Flamingo中，用于保持文本生成能力的训练策略是A.仅训练交叉注意力层B.冻结视觉编码器，仅训练LMC.文本only数据继续预训练D.图文交替训练+文本重放答案：D解析：Flamingo采用图文交替训练，并在每个batch中重放文本数据，防止灾难性遗忘。10.当使用StableDiffusionXL生成1024×1024图像时，其UNet最大特征图分辨率是A.128×128B.64×64C.32×32D.16×16答案：B解析：SDXLUNet下采样至64×64，再上采样，最大特征图即64×64。11.在推荐系统冷启动场景，利用LLM生成用户画像的提示工程中，最关键的控制token是A.<user>B.<item>C.<persona>D.<cold>答案：C解析：<persona>token用于显式引导模型生成结构化画像，实验表明可提升CTR3.8%。12.当使用DeepSpeedZeRO3训练一个7B参数模型，若采用nvmeoffload，其优化器状态占用的显存约为A.0GBB.14GBC.28GBD.42GB答案：A解析：ZeRO3将优化器状态全卸载至CPU/NVMe，GPU显存仅保留当前分区，理论占用接近0。13.在医疗影像分割任务中，若采用nnUNet自动配置，其决定patchsize的核心超参数是A.图像spacingB.图像灰度均值C.GPU显存D.类别数答案：A解析：nnUNet根据spacing计算体素分辨率，进而自适应patchsize，确保感受野覆盖解剖结构。14.以下关于NeRF（NeuralRadianceFields）的positionalencoding，正确的是A.仅对视角方向编码B.频率数越多，渲染越快C.可提升高频细节D.必须用傅里叶变换答案：C解析：高频positionalencoding帮助MLP拟合高频颜色变化，是NeRF关键设计。15.在边缘设备上运行TinyML模型时，CMSISNN库加速的核心算子是A.im2col+GEMMB.Winograd卷积C.FFT卷积D.稀疏矩阵向量乘答案：A解析：CMSISNN采用im2col将卷积转为GEMM，利用ARMCMSISDSP加速，兼顾通用性与效率。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、漏选、错选均不得分）16.下列哪些方法可直接用于提升Transformer推理阶段的吞吐量A.KVCache复用B.动态批处理（ContinuousBatching）C.激活值重计算（GradientCheckpointing）D.投机解码（SpeculativeDecoding）答案：A、B、D解析：GradientCheckpointing用于训练省显存，不提升推理吞吐量；其余三项均可减少单次生成延迟或提高并行度。17.在DiffusionModel采样阶段，以下哪些技巧可在保持FID不变前提下将步数从50步压缩至5步A.DDIMdeterministic采样B.DPMSolver++C.ConsistencyModel蒸馏D.EDM采样调度答案：B、C解析：DPMSolver++采用高阶ODEsolver；ConsistencyModel通过蒸馏直接跳步，两者均实现5步内高质量采样。18.关于联邦学习中的拜占庭攻击，下列说法正确的是A.Krum聚合对拜占庭容错有理论保证B.trimmedmean需已知拜占庭客户端比例上限C.拜占庭客户端可上传反向梯度放大主模型损失D.添加差分隐私噪声可完全消除拜占庭影响答案：A、B、C解析：差分隐私仅提供隐私保证，无法防御拜占庭攻击，故D错误。19.在LLM安全对齐中，以下哪些属于红队攻击手段A.提示词注入（PromptInjection）B.越狱模板（JailbreakTemplate）C.数据投毒（DataPoisoning）D.梯度反转（GradientInversion）答案：A、B、C解析：梯度反转属于隐私攻击，非安全对齐红队手段。20.当使用TensorRT部署INT8量化BERT模型时，需完成A.校准数据集（CalibrationDataset）B.插入Q/DQ节点C.构建EntropyCalibratorD.重新微调权重答案：A、B、C解析：INT8量化无需重新微调，TensorRT通过校准确定缩放因子即可。三、填空题（每空2分，共20分）21.在VisionTransformer中，若输入图像通道数为3，patchsize=16，则每个patch经线性投影后的维度为________。答案：768解析：3×16×16=768。22.采用RoPE（RotaryPositionEmbedding）的大模型，其位置编码复数旋转角θ与维度d的关系为θ_i=________。答案：10000^(−2i/d)解析：RoPE原文公式，确保高频维度旋转角减小。23.若某DiffusionModel使用cosine噪声表，则其累积分布函数在t=0时的值为________。答案：0解析：cosineschedule定义α_0=1，故累积噪声为0。24.在DeepSpeed中，开启ZeROOffload后，Adam优化器动量缓冲区存放于________内存。答案：CPU解析：ZeROOffload将一阶、二阶动量卸载至CPUDRAM。25.当使用FlashAttention2时，其内存复杂度从O(n²)降至________。答案：O(n)解析：通过分块+重计算softmax归一化因子，实现线性内存。26.在推荐系统多任务学习中，MMoE门控网络使用________激活函数输出专家权重。答案：Softmax解析：确保门控权重和为1，实现专家加权。27.若NeRF采样64条射线，每条64个点，MLP宽度256，则一次前向的FLOPs约为________G。答案：2.1解析：64×64×256×2≈2.1M×2=2.1G（乘加各算一次）。28.在MCU上部署INT8CNN时，权重通常采用________布局以加速im2col。答案：NHWC解析：CMSISNN要求权重按NHWC排布，便于向量乘加。29.使用RLHF训练奖励模型时，偏好对样本需满足________假设，方可采用BradleyTerry模型。答案：独立性解析：每对比较相互独立，保证似然函数可分解。30.当使用StableDiffusion进行img2img生成，若strength=0.75，则初始潜变量保留原图________%信息。答案：25解析：strength=0.75表示75%步数去噪，保留1−0.75=25%原始潜变量。四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）31.使用LoRA微调LLaMA65B时，秩r=16即可在下游任务达到全参数微调99%精度。答案：√解析：Alpaca实验报告r=16在大多数任务差距<0.5%。32.在联邦学习中，FedAvg的收敛速度与客户端本地epoch数无关。答案：×解析：本地epoch过多会导致客户端漂移，收敛速度下降。33.VisionTransformer去掉clstoken后，仍可通过全局平均池化获得图像表示。答案：√解析：DeiT等后续工作已验证GAP可替代clstoken。34.DiffusionModel的ELBO目标函数与VAE的ELBO数学形式完全一致。答案：×解析：DiffusionELBO为T步KL和，VAE为单步，形式不同。35.使用TensorRTINT8量化后，模型推理延迟一定低于FP16。答案：×解析：若GPUINT8TensorCore利用率不足，反而可能慢于FP16。36.在NeRF中增加positionalencoding的频率数可无限提升PSNR。答案：×解析：过高频率会导致过拟合，PSNR先升后降。37.采用GradientCheckpointing训练Transformer，显存占用与层数呈线性关系。答案：√解析：重计算使显存从O(LN)降至O(N)，与层数无关。38.在推荐系统冷启动场景，利用LLM生成画像时，温度系数越高，画像越稳定。答案：×解析：温度越高，采样越随机，画像波动越大。39.FlashAttention支持任意长度序列，无需额外调优。答案：×解析：超过GPU共享内存上限需手动调整块大小。40.使用SpeculativeDecoding时，草稿模型与目标模型必须共享词表。答案：√解析：否则无法对齐logits，拒绝采样失效。五、简答题（每题8分，共24分）41.简述DeepSpeedZeRO3与ZeRO2的核心差异，并给出在7B模型训练时，两者显存占用的量化对比（假设batchsize=16，序列长度2048，隐维4096，头数32，层数32）。答案：ZeRO2仅划分优化器状态与梯度，权重仍完整驻留每张卡；ZeRO3进一步将权重按层切分，每张卡仅保存1/N层。显存估算：权重：7B×2byte=14GB（fp16）优化器状态：14×2×4=112GB（fp32+momentum+variance）梯度：14GBZeRO2：每张卡仍需完整权重14GB，优化器与梯度切分后≈(112+14)/8=15.75GB，总计≈29.75GB。ZeRO3：权重亦切分，每张卡仅14/8=1.75GB，优化器状态同样切分15.75GB，总计≈17.5GB。解析：ZeRO3通过权重分区额外节省约12GB，使7B模型可在单卡A10080GB上训练。42.说明DPMSolver++实现高阶ODEsolver的关键数学推导，并解释为何可在5步内达到50步DDIM的FID。答案：DPMSolver++将扩散ODE改写为半线性形式：dx_t=[f(t)x_t+g(t)ε_θ(x_t,t)]dt，其中f(t)=dlogα_t/dt，g(t)=dσ_t/dt−f(t)σ_t。关键：利用指数积分器，对线性部分精确积分，非线性部分用高阶RungeKutta近似。二阶更新公式：x_{t−Δt}=α_{t−Δt}/α_tx_t−α_{t−Δt}∫(ε_θ/α_t)dt+高阶修正。通过解析积分消除刚性，使步长放大10倍仍稳定，故5步即可累积足够精度，FID与50步DDIM相当。解析：高阶ODEsolver降低离散误差，步长指数级增大，采样步数线性减少。43.阐述在端侧MCU部署Transformer关键词唤醒模型时，如何将自注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n)并给出硬件实现细节。答案：采用线性注意力：Sim(q,k,v)=φ(q)(φ(k)^Tv)，将softmax核函数替换为elu(x)+1，使Σ_kk^Tv可累加，实现RNN式递归。硬件实现：1.将φ(k)v累加器置于SRAM，大小为d×d×1byte=64KB（d=64）。2.每帧更新仅需读取累加器、写入新φ(k)v，带宽降至O(d²)。3.利用ARMCMSISDSP的矩阵向量乘指令，单周期执行4MAC，16MHz下推理1ms完成。解析：线性注意力把全局交互转为递归状态，SRAM容量与频率匹配MCU，实现O(n)复杂度。六、综合设计题（21分）44.某车企需在城市道路场景部署一套基于BEVFormer的实时感知系统，输入为6路摄像头（1920×1080@30fps）+64线激光雷达（10Hz，点云约10万点）。给定边缘计算盒子：GPURTX306012GB，CPUi71185G7，功耗墙60W。请完成：（1）设计端到端推理流水线，说明帧同步、时序对齐、数据预处理、模型结构、后处理策略；（9分）（2）给出INT8量化与TensorRT优化方案，评估显存占用、延迟、功耗；（6分）（3）提出一种基于SpeculativeDecoding