2025继续教育人工智能试题及答案

2025继续教育人工智能试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，请将正确选项字母填入括号内）1.2024年发布的《人工智能伦理规范》中，首次将哪一项列为“不可接受风险”应用，要求全面禁止？A.深度伪造语音客服B.实时人脸识别门禁C.社会信用评分系统D.公共场所情绪识别用于执法答案：D解析：欧盟《AIAct》2024终稿将“公共场所实时情绪识别用于执法”划为不可接受风险，因其无法保证基本权利，故全面禁止；A、B、C均属高风险，可附条件上市。2.在VisionTransformer（ViT）中，位置编码采用二维插值后直接叠加于patchembedding，若输入图像分辨率从224×224升至280×280，原14×14位置编码矩阵需经过下列哪种处理？A.双三次插值→可学习线性投影→LayerNormB.最近邻插值→直接相加C.双线性插值→直接相加D.反卷积上采样→可学习线性投影答案：C解析：ViT官方代码采用双线性插值将2D位置编码resize到目标网格，再与patchembedding逐元素相加，无需额外可学习参数，保持预训练权重兼容。3.联邦学习场景下，客户端上传的梯度经SecureAggregation加密，服务器仅获得聚合结果。若某客户端被攻击者完全控制，其最佳逃逸策略是：A.上传全零梯度B.上传反向梯度放大100倍C.上传与全局模型正交的随机梯度D.上传与全局模型夹角略小于90°的微调梯度答案：D解析：A、B易被服务器异常检测；C虽隐蔽但降低收敛速度；D在保持更新方向大致一致的前提下，轻微偏转可长期植入后门，检测难度最大。4.2025年主流AI芯片中，首次将“片上光子互联”用于多核互连的是：A.NVIDIAB100B.GoogleTPUv5pC.CerebrasWaferScaleEngine3D.IntelHabanaGaudi3答案：C解析：WSE3采用硅光互连，把92×92mm²晶圆上90万个核心通过光子波导连接，带宽提升3倍，功耗下降35%，2025Q1量产。5.在DiffusionModel加速采样中，DPMSolver++将ODE求解阶数提升到三阶，其关键假设是：A.噪声调度为线性B.数据分布为高斯混合C.分数函数在单个时间步内可局部线性化D.反向方差固定为常数答案：C解析：DPMSolver++利用半线性ODE性质，假设分数函数在t附近可用一阶泰勒展开近似，从而构造三阶更新公式，无需额外网络评估。6.大语言模型“知识编辑”技术中，ROME将前馈层视为关键值存储，其定位编辑位置的方法是：A.计算注意力最大激活tokenB.计算前馈层神经元对目标token的因果中介效应C.计算层输出KL散度梯度D.计算隐藏状态余弦相似度答案：B解析：ROME通过介入实验测量每层前馈神经元对“主语→宾语”预测的概率贡献，选取中介效应最大的一层执行Rank1修改，实现单事实更新。7.在RLHF阶段，InstructGPT采用PPOptx辅助目标，其系数α若设为0，则模型会：A.快速收敛到更高奖励B.出现严重“奖励黑客”与可读性下降C.保持与原模型分布一致D.生成长度显著缩短答案：B解析：α=0时，PPO优化仅最大化奖励，无预训练分布正则，导致输出乱码或重复，人类评估得分反而下降；原论文α=0.001为折中。8.2025年《生成式AI内容标识办法》要求隐式水印误码率低于：A.10⁻²B.10⁻³C.10⁻⁴D.10⁻⁵答案：C解析：国家网信办2025年3月文件规定，隐式水印在1080p视频经H.264压缩后误码率≤10⁻⁴，确保二次传播仍可追溯。9.多模态大模型“AnyGPT”支持任意模态→任意模态，其统一架构核心为：A.分阶段编码解码，再跨模态注意力B.将图像、语音、文本token化为离散code，再用共享TransformerC.采用MoE架构，每模态独立专家D.采用双编码器+对比学习答案：B解析：AnyGPT使用VQVAE把各模态量化为离散token序列，统一vocabsize32k，共享Transformer参数，实现真正的“模态无差别”自回归。10.在自动驾驶感知中，BEVFormerv2引入“透视视图预训练”任务，其监督信号来自：A.激光雷达点云投影深度B.立体视觉视差C.单目深度估计网络D.语义分割伪标签答案：A解析：BEVFormerv2先在大规模nuScenes点云做3D检测预训练，再将点云投影到PV视图生成深度图，作为Transformerquery的初始位置嵌入，提升收敛速度30%。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、少选、错选均不得分）11.下列哪些技术可有效缓解大模型“幻觉”？A.检索增强生成（RAG）B.思维链（CoT）微调C.对比式后训练奖励模型D.动态kNN搜索替换softmax输出答案：A、B、C解析：A通过外部知识库约束；B利用推理链自检；C用人类偏好降低错误事实概率；D仅改善流畅度，对事实性无直接帮助。12.关于FSDP（FullyShardedDataParallel）训练，下列说法正确的是：A.梯度也做分片，通信量与DDP相同B.需保存完整optimizerstate于每张卡C.支持混合精度与CPUoffloadD.在1.3B模型上相比DDP可节省约60%显存答案：C、D解析：FSDP对参数、梯度、优化器状态全分片，通信量翻倍但显存大幅下降；A错，通信量更高；B错，每张卡仅保存分片。13.在文本生成视频模型中，下列哪些损失函数被用于AlignyourLatents？A.扩散重建损失L₂B.文本视频对比损失InfoNCEC.帧间光度一致性损失D.对抗生成损失答案：A、B、C解析：该模型为扩散架构，无判别器，故无D；A保证重建；B保证文本对齐；C通过RAFT光流约束帧间一致性。14.以下哪些指标可用于评估AI绘画作品“人类一致性”？A.FID（FréchetInceptionDistance）B.CLIPScoreC.HumanPreferenceScorev2D.AES（AestheticPredictor）答案：B、C、D解析：FID仅衡量分布距离，不直接反映人类主观；B、C、D均基于人类打分训练，能体现一致性。15.在隐私计算场景，下列哪些方法可实现“大模型参数不可见”推理？A.同态加密+TransformerB.安全多方计算（MPC）C.可信执行环境（TEE）D.拆分学习（SplitLearning）答案：B、C、D解析：同态加密在浮点非线性算子上开销极高，目前无法实用；B、C、D已有工业级落地案例。三、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）16.LoRA秩r越大，微调后模型在下游任务表现一定越好。答案：×解析：秩过高会过拟合，且与全参微调差距缩小，失去参数效率优势。17.2025年起，国内所有AIGC平台必须提供“一键撤销生成”功能，且保存用户提示词不少于6个月。答案：√解析：《AIGC服务管理暂行办法》2025修订版第18条明确要求。18.在Transformer中，使用RoPE位置编码的模型，其最大外推长度仅与base频率θ有关，与维度d无关。答案：×解析：RoPE外推长度与θ和d均相关，d越大波长越长，外推越远。19.采用GroupQueryAttention的模型，其KVCache显存开销与头数成反比。答案：√解析：GQA把KV头数减少至g组，显存开销下降h/g倍。20.扩散模型DDIM采样步数减至5步时，FID一定高于50步。答案：×解析：若使用一致性模型或DPMSolver，5步FID可低于50步传统DDIM。21.在深度强化学习中，使用PopArt归一化可保证更新前后策略KL散度为零。答案：×解析：PopArt仅保持目标值尺度稳定，不约束策略分布。22.2025年发布的StableDiffusion3已完全移除自注意力机制，仅保留交叉注意力。答案：×解析：SD3引入“QKNorm”改进自注意力，并未移除。23.对于多模态大模型，增加视觉token数量会线性增加推理延迟。答案：√解析：Transformer计算量与token数呈线性关系，视觉token增加直接导致延迟上升。24.在语音合成中，使用DiffusionDenoiser替代传统声码器，可提升零样本说话人相似度。答案：√解析：Diffusion声码器对细节建模更精细，2025年BlizzardChallenge冠军系统已验证。25.联邦学习中的“梯度压缩”技术必然导致模型精度下降。答案：×解析：采用误差反馈压缩（EFSGD）可在100×压缩下保持精度无损。四、填空题（每空2分，共20分）26.2025年，NVIDIA推出的______指令集首次支持FP8精度的矩阵乘加，其累加器宽度为______bit。答案：Hopper2；32解析：Hopper2新增FP8MMA，累加器用32bit防止溢出，保持训练稳定。27.在LangChain框架中，用于追踪链式调用中间步骤的回调管理器类名为______。答案：CallbackManager解析：CallbackManager可绑定StdOutCallbackHandler、FileCallbackHandler等，实现日志与监控。28.大模型量化方法SmoothQuant通过引入______缩放因子，将激活outliers迁移到______，从而实现INT8权重+激活量化。答案：perchannel；权重解析：SmoothQuant计算每个通道的迁移系数，把激活难度转移至权重，保持量化粒度。29.在自动驾驶感知中，OccupancyNetwork2025版使用______损失函数解决类别不平衡，其正负样本权重比为______。答案：focal；1:4解析：nuScenes占用网格正负比例约1:30，focalloss取γ=2、α=0.25，经验权重1:4。30.多模态大模型BLIP3的QFormer模块包含______个可学习query，维度为______。答案：256；768解析：BLIP3沿用BLIP2结构，query数256，维度768，与ViTL输出对齐。五、简答题（每题10分，共20分）31.请阐述“大模型知识编辑”与“模型继续预训练”在目标、数据、计算量三方面的差异，并给出各自适用场景。答案：目标：知识编辑旨在精准修改或增删特定事实（如“法国总统2025年是X”），保持其他知识不变；继续预训练则希望模型整体吸收新领域语料，提升泛化。数据：编辑仅需<1k条结构化三元组；继续预训练需>1Btoken新语料。计算量：编辑通常只需单卡几秒到几分钟（如ROME、MEMIT）；继续预训练需千卡级GPU天级训练。适用场景：编辑适合百科事实更新、隐私删除；继续预训练适合垂直领域（医疗、法律）深度适配。32.描述“多模态大模型幻觉”产生机理，并提出至少两种2025年最新缓解方案，给出实验数据支撑。答案：机理：视觉编码器对细粒度特征欠采样+LLM先验过强，导致文本生成时忽略图像细节，捏造不存在信息。方案1：Woodpecker（2025CVPR）引入视觉重采样+矫正链，COCO基准幻觉率从23.1%降至7.8%。方案2：RACM3.5在训练阶段引入“图像文本图像”循环一致性，使用强化学习奖励+20k人工标注，幻觉率再降4.3%，在MMHalBench达SOTA71.2分。六、综合设计题（15分）33.某市2025年计划部署“城市级多模态应急指挥大模型”，要求：(1)支持文本、卫星遥感、无人机视频、传感器时序四种模态；(2)模型参数量≤30B，可在512张A10080G集群上3天内完成训练；(3)推理延迟≤500ms（单样本4K图文输入）；(4)满足国标GB/T425742025《应急AI系统安全要求》三级等保。请给出整体技术路线，包括：a)数据构建与隐私合规流程；b)模型架构与高效训练策略；c)推理加速与安全加固方案；d)评估指标与红蓝对抗测试设计。答案：a)数据：整合政府遥感、公安视频、IoT传感器，构建多模态对齐语料2TB；采用联邦清洗+TEE脱敏，敏感人脸/坐标自动模糊，留存审计日志≥36个月。b)