2026年大数据及ai笔试题库及答案

2026年大数据及ai笔试题库及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.2026年主流流处理框架中，对“恰好一次”语义支持最完整的是A.SparkStreamingB.Flink1.17C.KafkaStreamsD.Storm2.5答案：B。Flink1.17通过两阶段提交与checkpoint机制在端到端Sink端实现了幂等写入，保证Exactly-Once。2.在联邦学习场景下，为防止梯度泄露用户隐私，2026年最常用的防御手段是A.同态加密B.差分隐私+安全聚合C.模型剪枝D.知识蒸馏答案：B。差分隐私注入噪声，安全聚合确保服务器无法看到单用户明文梯度。3.某电商使用Transformer做推荐，输入序列长度从1k增至8k，计算复杂度增长倍数为A.8B.16C.32D.64答案：D。TransformerSelf-Attention复杂度O(n²)，8²/1²=64。4.2026年国内《生成式AI服务管理办法》要求“深度合成”内容必须添加A.数字水印B.区块链时间戳C.模型指纹D.提示词过滤答案：A。数字水印被写入强制性国标，用于溯源。5.在Ray2.8分布式训练框架中，当actor异常退出时，默认重启策略是A.无限重启B.最多重启5次C.不重启D.由@ray.remote(max_restarts=-1)决定答案：B。Ray2.8默认max_restarts=5，防止雪崩。6.某市交通大脑使用强化学习调度红绿灯，状态空间维度过高导致Q值过估，2026年主流缓解算法是A.DoubleDQNB.C51C.IQND.SAC答案：A。DoubleDQN通过解耦动作选择与评估，降低过估。7.在Snowflake数据仓库中，以下哪种文件格式可支持原地更新无需重写整个分区A.ParquetB.ORCC.IcebergD.CSV答案：C。Iceberg1.4支持merge-on-read，Snowflake2026Q1已原生集成。8.2026年主流中文大模型预训练语料中，占比最高的领域是A.百科B.社交媒体C.政府公开报告D.科技论文答案：B。微博、小红书、抖音文案等UGC内容量级最大，占比约42%。9.在Kubernetes1.31中，用于GPU共享调度的官方插件是A.device-pluginB.scheduler-extenderC.DRA(DynamicResourceAllocation)D.Volcano答案：C。DRA在1.31进入GA，支持多容器共享同一张GPU。10.某企业使用ClickHouse23.12做实时漏斗分析，发现BitmapAnd函数返回结果异常，最可能原因是A.字段类型非UInt64B.字典未预加载C.并行度不足D.未开启allow_experimental_bitmap_functions答案：A。BitmapAnd要求集合列存储为UInt64类型的AggregateFunction(bitmap,UInt64)。11.2026年国内首批通过“可信数据空间”认证的互操作协议是A.IDSConnectorB.DCATC.MQTTD.PDCA答案：A。国际数据空间(IDS)协议被工信部采信为首批国标。12.在DiffusionModel采样阶段，使用DDIMscheduler将步数从50减到20，对生成图像的FID影响A.提升1.2%B.降低3.8%C.基本不变D.提升8.1%答案：B。步数减少导致随机性增加，FID略升（质量略降），但幅度约3.8%。13.2026年主流向量数据库Milvus2.5默认索引类型是A.IVF_PQB.HNSWC.DiskANND.ScaNN答案：B。HNSW在2.5成为默认，以平衡召回与延迟。14.在Python3.12中，以下语句执行后内存占用最小的是A.list(range(1000000))B.np.arange(1000000)C.pd.Series(range(1000000))D.(iforiinrange(1000000))答案：D。生成器表达式惰性求值，不占完整内存。15.某银行使用GNN做反洗钱，节点特征含金额、次数、时间，需满足可解释性监管要求，2026年首选解释方法是A.GNNExplainerB.PGExplainerC.SubgraphXD.GNN-LRP答案：C。SubgraphX基于Shapley值，提供子图级解释，符合人行《人工智能金融应用解释指引》。二、多项选择题（每题3分，共30分）16.以下哪些技术组合可在2026年实现“端到端自动驾驶”量产落地A.BEV+TransformerB.多模态大语言模型C.激光雷达+4D成像雷达D.强化学习决策规划E.高精地图众包更新答案：ACD。BEV+Transformer统一多视角，4D雷达补盲，RL优化策略；大模型仍受车规算力限制，高精地图法规尚不完善。17.关于数据编织(DataFabric)核心能力，正确的有A.主动元数据B.数据虚拟化C.区块链确权D.自动数据编排E.边缘-云协同治理答案：ABDE。区块链确权非必须，Fabric强调逻辑统一而非链上存证。18.2026年主流大模型推理加速技术包含A.KV-Cache量化B.投机解码(SpeculativeDecoding)C.MoE动态路由D.FlashAttention-3E.INT4权重only-quant答案：ABDE。MoE属训练稀疏化，推理阶段路由表固定，不带来额外加速。19.以下哪些做法可有效降低PyTorch2.2分布式DDP通信开销A.gradient_as_bucket_view=TrueB.使用FSDPC.开启NCCL_PROTO=LL128D.提高bucket_size至100MBE.使用fp16压缩答案：ABCE。bucket_size过大反而增加延迟，50MB为经验上限。20.在2026年国内“数据要素×”行动方案中，被列为高价值示范场景的有A.工业制造质量追溯B.跨境数据流动C.医疗健康精准诊断D.气象数据保险定价E.教育个性化学习答案：ACD。跨境流动仍处试点，教育场景尚未纳入首批清单。21.以下属于2026年AI安全“红队”测试常用攻击手段A.提示词注入B.训练数据投毒C.旁路攻击D.模型窃取E.物理对抗贴纸答案：ABDE。旁路攻击属硬件安全，非红队常规操作。22.在ApachePaimon0.8流式数据湖中，支持的主键合并引擎有A.DeduplicateB.PartialUpdateC.AggregationD.FirstRowE.Replace答案：ABC。FirstRow与Replace为早期版本，0.8已合并为Deduplicate策略。23.以下关于2026年发布的SQL/PGQ（图查询）标准，正确的有A.支持MATCH子句B.支持最短路径函数C.支持属性图模型D.兼容PostgreSQL语法E.支持子查询在WHERE答案：ABCE。SQL/PGQ为独立标准，与PG语法无直接兼容承诺。24.在DiffusionTransformer(DiT)训练中，以下技巧可稳定收敛A.AdaLayerNorm-zeroB.使用cosineLR调度C.引入QK-NormD.采用2DRoPEE.使用fp16AdamW答案：ABC。2DRoPE用于视频，fp16易溢，需混合精度+lossscaling。25.2026年主流数据血缘自动采集技术包含A.SQL静态解析B.运行时hookC.代码AST分析D.主动元数据探针E.区块链交易日志答案：ABCD。区块链不可篡改但成本高，非血缘采集主流。三、判断题（每题1分，共10分）26.2026年国内所有公共数据开放必须采用CC0协议。答案：错。鼓励使用CC0，但允许地方政府选择其他开放许可。27.在VisionTransformer中，去除clstoken并采用全局平均池化会降低ImageNet线性探测精度。答案：对。clstoken提供集中表示，去除后平均池化易丢失空间信息。28.使用LoRA微调大模型时，rank越大越不容易过拟合。答案：错。rank过大增加参数量，反而可能过拟合。29.2026年发布的PostgreSQL17已内置原生向量索引。答案：错。需安装pgvector扩展，非内置。30.在ClickHouse中，使用AggregateFunction(anyLast,String)可保留最后一次出现的原始值。答案：对。anyLast聚合函数语义如此。31.2026年国内自动驾驶L3级上路许可无需驾驶员接管记录。答案：错。需全程记录接管并上传监管平台。32.在Python中，ern()可显著减少同等字符串的内存占用。答案：对。intern机制复用对象，降低重复字符串开销。33.2026年主流云厂商的ServerlessGPU实例均支持CUDAMPS。答案：错。部分厂商为安全隔离禁用MPS。34.在DiffusionModel中，增加采样步数一定能降低FID。答案：错。步数超过一定阈值后FID趋于饱和甚至因数值误差略升。35.2026年国内“数据出境安全评估”平均审批时限已缩短至15个工作日。答案：对。网信办公告第5号修订后时限压缩。四、填空题（每空2分，共20分）36.2026年国内首个通过“可信AI云”评估的异构算力调度系统名为________。答案：天穹。37.在PyTorch2.2中，将模型编译为TorchInductor后端的最简API为________。答案：pile(model)。38.2026年主流多模态大模型中，用于对齐图像与文本的对比损失函数通常记为________。答案：InfoNCE。39.在Kubernetes中，用于描述GPU共享的ResourceClaim对象API版本在1.31为________。答案：resource.k8s.io/v1alpha2。40.2026年国内发布的《数据资产入表指南》将数据资产分为________和________两大类。答案：无形资产、存货。41.在FlinkSQL里，开启本地全局字典以提高去重性能的参数为________。答案：table.exec.state-ttl=0d。42.2026年主流向量检索算法中，DiskANN在内存不足时将图索引存储到________文件。答案：pqivf。43.在Python3.12中，使用________模块可获取小型对象的实际内存地址偏移。答案：sys.getsizeof。44.2026年国内首个实现“车路云一体化”规模落地的城市是________。答案：苏州。45.在DiffusionTransformer中，用于将时间步编码为向量加入每个TransformerBlock的结构称为________。答案：TimestepEmbedding/AdaLayerNorm。五、简答题（每题10分，共30分）46.描述2026年主流“数据要素流通”技术栈，并说明各层作用。答案：（1）资源接入层：多源异构连接器（FlinkCDC、Debezium、Sqoop）完成数据库、日志、API采集，支持断点续传与schemaevolution。（2）可信计算层：基于TEE（IntelTDX、AMDSEV-SNP）或MPC（SPDZ、ABY3）实现可用不可见，确保原始数据不出域。（3）数据治理层：主动元数据+AI血缘自动发现，实时计算数据质量分数（DQR），触发告警或修复工作流。（4）定价与确权层：结合数据资产目录与动态评估模型（收益法、成本法、市场法），生成可审计的定价报告；利用区块链+数字水印完成确权与流转留痕。（5）流通服务层：提供数据API、隐私查询、联邦学习、可信训练沙箱四种形态；支持按次、按量、订阅多种计费。（6）场景应用层：金融风控、精准医疗、交通调度、工业质检等高价值场景落地，形成闭环反馈以优化定价与质量。47.说明2026年大模型“长上下文”技术路线，并比较RingAttention与SparseAttention差异。答案：长上下文需求源于文档理解、视频生成、代码仓库级推理。2026年主流路线三条：（1）Memory-based：通过外部KV-Cache压缩与记忆机制（如StreamingLLM、MemTR）保持前若干token，复杂度O(n)。（2）SparseAttention：将FullAttention降为FixedSparse（如Longformer、BigBird）或LearnableSparse（如RoutingTransformer），复杂度O(n√n)或O(nlogn)。（3）LinearAttention：基于核技巧或低秩分解，使注意力矩阵乘法变为O(n)（如Performer、RingAttention）。RingAttention核心思想：把序列按块循环分布在多个device上，通过blockwiseFFT-style计算实现全局感受野，通信量仅与块大小相关，支持百万级token；缺点是需定制CUDAkernel，对GPU内存访问模式敏感。SparseAttention核心思想：预先定义稀疏模式（局部+全局+随机）或动态路由，只计算非零位置，节省计算与内存；缺点是模式固定可能丢失关键远程依赖，且稀疏掩码在TPU类芯片上利用率低。2026年工业界倾向将二者融合：先用Sparse过滤冗余，再用Ring做剩余全局，兼顾效率与效果。48.阐述2026年AIforScience在材料发现领域的完整工程化流程，并给出评估指标。答案：流程分七步：（1）数据准备：利用自动化实验机器人（如A-Lab）合成并表征材料，生成“成分-工艺-结构-性能”四元组；同步集成文献抽取（ChemDataExtractor2.0）与第一性原理计算数据库（MaterialsProject2026版），构建千万级多模态数据集。（2）特征工程：采用图神经网络将晶体结构编码为晶格图，节点为原子，边为键合；文本描述用SciBERT-large编码；工艺参数做数值归一化。（3）模型训练：使用EquivariantTransformer（如E3NN）预测形成能、带隙、热导率；多任务学习共享潜在空间，引入物理约束损失（如能量守恒、空间群等变）。（4）主动学习：用不确定性采样+多样性采样（core-set)挑选下一批实验，目标函数为“期望信息增益/实验成本”，通过BayesianOptimization控制预算。（5）闭环实验：机器人根据候选成分在24小时内完成固相烧结、XRD、SEM、电化学测试，结果回流模型再训练，形成“自动驾驶实验室”。（6）可解释性：采用GNNExplainer提取关键子结构，结合SHAP分析元素贡献，生成人类可读的“设计规则”报告，满足Nature期刊可重复性要求。（7）规模化验证：在合作工厂进行百公斤级中试，记录良品率、一致性、成本。评估指标：预测精度：MAE<50meV/atom（形成能），R²>0.92（带隙）。发现效率：相比传统试错法缩短周期≥90%，降低实验成本≥80%。新颖性：生成材料与ICSD库结构相似度<0.85。可合成性：机器人成功合成率≥70%。性能提升：目标属性（如锂离子电导率）比商用基准提升≥30%。专利产出：每年≥5件PCT申请。工业落地：中试良品率≥95%，吨级成本低于现有方案10%。六、编程与计算题（共30分）49.（10分）用PyTorch2.2实现带RoPE的Group-QueryAttention，要求：（1）支持旋转位置编码；（2）KV组数为4，头数为32；（3）输入序列长度≥8k，单卡A100-80G不OOM。请给出核心代码与显存优化技巧。答案：```pythonimporttorch,mathfromtorchimportnnfromeinopsimportrearrangeclassRotaryPositionalEmbedding(nn.Module):def__init__(self,dim,max_seq_len=8192):super().__init__()inv_freq=1.0/(10000(torch.arange(0,dim,2).float()/dim))t=torch.arange(max_seq_len).float().unsqueeze(1)freqs=t@inv_freq.unsqueeze(0)(max_seq_len,dim//2)emb=torch.cat([freqs,freqs],dim=-1)self.register_buffer("cos",emb.cos())self.register_buffer("sin",emb.sin())defforward(self,x,seq_len):cos,sin=self.cos[:seq_len],self.sin[:seq_len](seq_len,dim)x1,x2=x[...,0::2],x[...,1::2]rotate=torch.cat([-x2,x1],dim=-1)returnxcos+rotatesinclassGQA(nn.Module):def__init__(self,dim,n_heads=32,kv_groups=4,dropout=0.0):super().__init__()self.n_heads,self.kv_groups=n_heads,kv_groupsself.head_dim=dim//n_headsself.q_proj=nn.Linear(dim,dim,bias=False)self.kv_proj=nn.Linear(dim,2self.head_dimkv_groups,bias=False)self.out_proj=nn.Linear(dim,dim,bias=False)self.rope=RotaryPositionalEmbedding(self.head_dim)self.dropout=nn.Dropout(dropout)defforward(self,x):B,T,_=x.shapeq=self.q_proj(x).view(B,T,self.n_heads,self.head_dim)kv=self.kv_proj(x).view(B,T,2,self.kv_groups,self.head_dim)k,v=kv[:,:,0],kv[:,:,1](B,T,kv_groups,head_dim)repeatk,vtomatchqheadsk=k.repeat_interleave(self.n_heads//self.kv_groups,dim=2)v=v.repeat_interleave(self.n_heads//self.kv_groups,dim=2)q,k=self.rope(q.flatten(0,1),T).view(B,T,self.n_heads,self.head_dim),\self.rope(k.flatten(0,1),T).view(B,T,self.n_heads,self.head_dim)scores=torch.einsum('bthd,bThd->bhtT',q,k)/math.sqrt(self.head_dim)attn=scores.softmax(dim=-1)attn=self.dropout(attn)out=torch.einsum('bhtT,bThd->bthd',attn,v)returnself.out_proj(out.flatten(2))显存优化技巧1.使用pile(model,mode="reduce-overhead")融合kernel2.采用gradientcheckpointing:torch.utils.checkpoint.checkpoint(layer)3.使用flash-attn-2库替换einsum，显存从O(n²)降至O(n)4.训练时开启mixedprecision:torch.cuda.amp.autocast(dtype=torch.float16)5.将kv_groups设为4，显存约为MHA的1/8；batch_size=1,梯度累积=16，可在A100-80G训练8k长度```50.（10分）给定一张用户行为表user_act(user_id,item_id,cate,ts)，计算2026年04月15日各品类下的“首单转化率”，即当日首次购买人数/当日访问人数。要求用FlinkSQL实现，并支持回撤流。答案：```sqlCREATETEMPORARYTABLEuser_act(user_idSTRING,item_idSTRING,cateSTRING,tsBIGINT,behaviorSTRING,--'pv'or'buy'event_timeASTO_TIMESTAMP_LTZ(ts,0),WATERMARKFORevent_timeASevent_time-INTERVAL'5'SECOND)WITH(...kafka...);CREATETEMPORARYTABLEfirst_buy(user_idSTRING,cateSTRING,primarykey(user_id,cate)NOTENFORCED)WITH('connector'='upsert-kafka',...);INSERTINTOfirst_buySELECTuser_id,cate,MIN(event_time)FROMuser_actWHEREbehavior='buy'GROUPBYuser_id,cate;--当日访问人数CREATETEMPORARYVIEWtoday_pvASSELECTcate,user_idFROMuser_actWHEREbehavior='pv'ANDDATE_FORMAT(event_time,'yyyy-MM-dd')='2026-04-15'GROUPBYcate,user_id;--当日首单人数CREATETEMPORARYVIEWtoday_first_buyASSELECTcate,user_idFROMfirst_buyWHEREDATE_FORMAT(event_time,'yyyy-MM-dd')='2026-04-15';--结果SELECTp.cate,COUNT(DISTINCTf.user_id)1.0/COUNT(DISTINCTp.user_id)ASfirst_order转化率FROMtoday_pvpLEFTJOINtoday_first_buyfONp.user_id=f.user_idANDp.cate=f.cateGROUPBYp.cate;```回撤流支持：upsert-kafka自动产生-U与+U消息，下游MySQL或HBase可实时更新。51.（10分）某市气象局提供2021-2026年雷达回波序列，形状(N,T,H,W,C)，其中T=20，间隔6min，预测未来T'=12即接下来72min回波。要求：（1）使用时空分离的3DCNN+Transformer；（2）损失函数融合MAE、SSIM、GAN；（3）给出关键训练脚本与评估指标。答案：```pythonimporttorch,pytorch_lightningasplfromtorch.nnimportfunctionalasFfromtorchvision.models.videoimportr3d_18fromtorchmetricsimportSSIMfromgenerative.modelsimportPatchGAN3DclassRadarNet(pl.LightningModule):def__init__(self,lr=1e-4,lambda_ssim=0.2,lambda_gan=0.05):super().__init__()self.encoder=r3d_18(pretrained=False)self.encoder.fc=nn.Identity()self.transformer=nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(d_model=512,nhead=8,batch_first=True),num_layers=6)self.head=nn.Conv3d(512,1,kernel_size=1)self.disc=PatchGAN3D()self.ssim=SSIM(data_range=1.0)self.lr=lrself.lambdas=(lambda_ssim,lambda_gan)defforward(self,x):x:(B,T,H,W)B,T,H,W=x.shapex=x.unsqueeze(1)(B,1,T,H,W)feat=self.encoder(x)(B,512,1,H//16,W//16)feat=feat.flatten(2).transpose(1,2)(B,HW,512)out=self.transformer(feat)out=out.transpose(1,2).view(B,512,H//16,W//16)out=self.head(out.unsqueeze(2).repeat(1,1,12,1,1))(B,1,12,H,W)returnout.squeeze(1)deftraining_step(self,batch,batch_idx,optimizer_idx):x,y=batchx:(B,20,H,W),y:(B,12,H,W)pred=self(x)ifoptimizer_idx==0:generatormae=F.l1_loss(pred,y)ssim=1-self.ssim(pred.clamp(0,1),y.clamp(0,1))adv=-self.disc(pred,y).mean()loss=mae+self.lambdas[0]ssim+self.lambdas[1]advself.log("g_loss",loss)returnlosselse:discriminatord_real=self.disc(y,y)d_fake=self.disc(pred.detach(),y)loss=F.relu(1-d_real).mea