(2025年)人工智能习题库(附参考答案)

(2025年)人工智能习题库(附参考答案)一、单项选择题（每题2分，共30分）1.以下哪项不属于大语言模型（LLM）训练中常用的优化策略？A.混合精度训练（MixedPrecisionTraining）B.模型量化（ModelQuantization）C.动态图计算（DynamicGraphExecution）D.梯度累积（GradientAccumulation）2.多模态大模型中，"跨模态对齐"的核心目标是：A.统一不同模态数据的输入维度B.建立文本、图像、视频等模态间的语义关联C.提升单一模态的特征提取能力D.减少多模态数据的存储占用3.在强化学习中，"奖励函数设计"的关键挑战是：A.如何避免维度灾难（CurseofDimensionality）B.如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）C.如何定义符合任务目标的稀疏奖励（SparseReward）D.如何选择合适的策略网络架构4.以下哪种技术是实现"小样本学习（Few-shotLearning）"的核心？A.数据增强（DataAugmentation）B.元学习（Meta-Learning）C.迁移学习（TransferLearning）D.自监督学习（Self-supervisedLearning）5.计算机视觉中，"VisionTransformer（ViT）"与传统CNN的本质区别是：A.ViT仅使用全连接层，CNN使用卷积层B.ViT将图像分块后视为序列处理，CNN通过局部感受野提取特征C.ViT不依赖注意力机制，CNN依赖池化操作D.ViT的参数量远小于CNN6.自然语言处理（NLP）中，"长文本理解"的主要难点是：A.词嵌入维度不足B.长距离依赖（Long-rangeDependency）问题C.分词（Tokenization）的歧义性D.标点符号的语义缺失7.在提供式AI（GenerativeAI）中，扩散模型（DiffusionModel）与GAN的主要差异是：A.扩散模型通过逐步去噪提供数据，GAN通过对抗训练提供数据B.扩散模型仅用于图像提供，GAN可用于多模态提供C.扩散模型的训练稳定性优于GAND.扩散模型无需计算损失函数，GAN需要计算对抗损失8.以下哪项属于AI伦理中的"算法偏见（AlgorithmBias）"典型表现？A.模型在训练数据中未覆盖的场景下性能下降B.模型对不同性别/种族的用户推荐结果差异显著C.模型因计算资源限制导致推理速度变慢D.模型输出结果的可解释性不足9.知识图谱（KnowledgeGraph）的核心组成是：A.实体（Entity）、关系（Relation）、属性（Attribute）B.节点（Node）、边（Edge）、权重（Weight）C.词向量（WordEmbedding）、句法树（SyntaxTree）D.规则（Rule）、案例（Case）、框架（Frame）10.边缘AI（EdgeAI）的主要技术目标是：A.提升云端服务器的计算效率B.实现AI模型在终端设备（如手机、摄像头）上的低延迟、低功耗运行C.解决多设备间的通信延迟问题D.增强AI模型的跨平台兼容性11.以下哪种方法可有效缓解深度神经网络的"过拟合（Overfitting）"问题？A.增加训练数据量B.减少网络层数C.提高学习率（LearningRate）D.移除激活函数（ActivationFunction）12.在联邦学习（FederatedLearning）中，"客户端异质性（ClientHeterogeneity）"指的是：A.不同客户端的设备算力差异B.不同客户端的本地数据分布不一致C.客户端与服务器的通信协议不同D.客户端对隐私保护的需求程度不同13.多智能体系统（Multi-AgentSystem）中，"协同策略（CooperativePolicy）"的设计重点是：A.最大化单个智能体的奖励B.平衡各智能体的利益冲突以实现全局最优C.减少智能体间的通信频率D.统一各智能体的决策规则14.以下哪项属于"可解释AI（XAI）"的技术方法？A.注意力热力图（AttentionHeatmap）B.模型参数量化压缩C.数据增强中的随机裁剪D.梯度下降优化器选择15.2025年新兴的"具身智能（EmbodiedAI）"主要关注：A.AI模型在虚拟环境中的推理能力B.AI系统与物理世界交互并完成具身任务（如机器人操作）的能力C.多模态数据的联合表征学习D.自然语言指令的准确解析二、填空题（每空2分，共20分）1.大模型训练中，"LoRA（Low-RankAdaptation）"通过__________的方式降低微调成本，仅更新低秩矩阵参数。2.自监督学习的核心是利用数据本身的__________构造监督信号（如掩码语言模型中的掩码标记预测）。3.强化学习中，"马尔可夫决策过程（MDP）"由状态空间、动作空间、转移概率、__________和折扣因子组成。4.计算机视觉中，"CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePretraining）"通过__________损失函数对齐图像与文本的表征空间。5.自然语言处理中，"Transformer"模型的核心机制是__________，其计算公式为Attention(Q,K,V)=softmax(QKᵀ/√d_k)V。6.提供式AI中，"稳定扩散（StableDiffusion）"模型采用__________结构，将文本编码器与图像提供器解耦以提升效率。7.AI伦理的"公平性（Fairness）"要求模型对不同__________（如性别、种族）的用户输出无偏结果。8.知识图谱的"知识推理"任务包括__________（如预测实体间缺失关系）和属性补全。9.边缘AI中，"模型蒸馏（ModelDistillation）"通过将大模型的知识迁移到__________以适应终端设备的计算限制。10.具身智能的典型应用场景包括__________（如家庭服务机器人）和工业自动化中的灵巧操作。三、简答题（每题8分，共40分）1.简述预训练-微调（Pretrain-Finetune）范式在大模型中的优势，并举例说明其应用。2.对比监督学习（SupervisedLearning）与无监督学习（UnsupervisedLearning）的核心差异，说明无监督学习在AI发展中的意义。3.分析多模态大模型（如GPT-4V）在实际应用中的主要挑战（至少列出3点），并提出可能的解决方向。4.解释"AI可解释性"的必要性，列举两种常用的可解释性技术（如SHAP、LIME），并说明其原理。5.结合2025年技术趋势，说明"AI+科学计算"的典型应用（如材料发现、药物研发），并分析AI在此类任务中的核心作用。四、案例分析题（共10分）某医院计划引入AI系统辅助乳腺癌早期诊断，要求模型基于钼靶影像（X线）和患者病历文本（年龄、病史、家族史）进行联合诊断。请设计该AI系统的技术方案（需包含数据处理、模型架构、评估指标三部分），并分析可能面临的伦理风险及应对措施。参考答案一、单项选择题1.C2.B3.C4.B5.B6.B7.A8.B9.A10.B11.A12.B13.B14.A15.B二、填空题1.冻结预训练模型参数2.内在结构/模式3.奖励函数4.对比（Contrastive）5.自注意力机制（Self-Attention）6.扩散（Diffusion）7.群体/属性8.关系预测9.小模型10.家庭服务三、简答题1.优势：①预训练阶段利用大规模无标注数据学习通用表征，缓解小样本场景下的数据不足问题；②微调阶段仅需少量任务特定数据即可适配新任务，降低标注成本；③通用表征提升模型对复杂模式的捕捉能力。应用示例：在医疗问答任务中，基于通用大语言模型（如LLaMA）进行医疗领域微调，仅需数千条医患对话数据即可实现症状分析与建议提供。2.核心差异：监督学习依赖标注数据（如带标签的图像-类别对），通过最小化预测与标签的损失优化模型；无监督学习仅利用无标注数据（如图像像素、文本序列），通过挖掘数据内在结构（如聚类、密度估计）学习表征。意义：①解决现实中标注数据稀缺的问题（如海量未标注的互联网文本/图像）；②推动AI向更接近人类"自主学习"的方向发展；③为监督学习提供更好的初始化表征（如自监督预训练）。3.挑战：①模态对齐难度大：不同模态（如图像的像素级特征与文本的语义特征）的表征空间异质性高，需设计高效的跨模态对齐方法；②计算成本高昂：多模态数据（如图像+视频+文本）的输入维度大，模型参数量与训练能耗显著增加；③一致性保障难：多模态提供任务（如图文提供）中，需确保不同模态输出内容的逻辑一致性（如描述"一只猫在桌上"的文本需对应包含猫和桌子的图像）。解决方向：①开发轻量级跨模态对齐模块（如投影层+对比学习）；②采用分阶段训练策略（先预训练单模态模型，再联合微调）；③引入一致性损失函数（如交叉熵损失约束图文内容匹配）。4.必要性：①医疗、法律等关键领域需验证模型决策的合理性（如解释为何诊断为癌症）；②提升用户信任度，促进AI技术落地；③帮助开发者定位模型缺陷（如偏见、错误关联）。技术示例：①SHAP（SHapleyAdditiveexPlanations）：基于合作博弈论，计算每个特征对预测结果的贡献值，解释单个样本的预测；②LIME（LocalInterpretableModel-agnosticExplanations）：在预测样本附近提供扰动数据，训练可解释的局部替代模型（如线性模型），近似原模型的决策逻辑。5.典型应用：①材料发现：通过AI模型预测新材料的物理/化学性质（如导电性、稳定性），加速半导体、电池材料研发；②药物研发：利用提供式AI设计候选分子，结合分子动力学模拟筛选高活性、低毒性的药物。核心作用：①高效处理海量科学数据（如量子计算结果、实验数据库），挖掘传统方法难以发现的规律；②替代部分高成本、高耗时的实验（如分子合成测试），降低研发周期（从数年缩短至数月）；③实现"逆向设计"（如给定目标性质，反向提供满足条件的材料/分子结构）。四、案例分析题技术方案：（1）数据处理：①影像数据：采用医学影像预处理（如灰度归一化、病灶区域分割），提取纹理、形状等特征；②文本数据：通过医疗领域词嵌入（如BioBERT）编码病历信息，融合结构化数据（年龄、BMI）与非结构化数据（病史描述）；③多模态融合：使用跨模态注意力机制（如将影像特征与文本特征作为查询-键值对），提供联合表征。（2）模型架构：采用"多模态编码器+诊断分类器"结构。编码器包含：①影像分支（如ResNet+ViT混合架构提取局部与全局特征）；②文本分支（如医疗大模型提取语义特征）；③融合层（如交叉注意力模块）。分类器为全连接层，输出乳腺癌风险概率（0-1连续值或等级分类）。（3）评估指标：①临床指标：准确率（Accuracy）、召回率（Sensitivity，漏诊率）、特异度（Specificity，误诊率）；②鲁棒性指标：对不同设备、不同成像条件下的影像数据的泛化能力（如跨中心测试）；③可解释性指标：通过注意力热力图标注影像中的关键病灶区域，提供文本解释（如"左乳外上象限钙化灶为高风险特征"）。伦理风险及应对：风险：①数据隐私：患者影像与病历包含敏感信息，