2025全国大学生人工智能知识竞赛题库及答案

2025全国大学生人工智能知识竞赛题库及答案一、单选题（每题2分，共30分）1.在深度学习中，若将ReLU激活函数全部替换为LeakyReLU（负斜率0.01），则对梯度流最显著的影响是A.减轻梯度爆炸B.减轻梯度消失C.增加参数量D.降低计算精度答案：B解析：ReLU在负半轴梯度为0，易导致神经元“死亡”；LeakyReLU负半轴梯度非零，可缓解梯度消失。2.2024年CVPR最佳论文提出“VisionMamba”，其核心组件SS2D的扫描顺序对最终精度影响极大。若将默认的“行优先锯齿”改为“列优先锯齿”，在ImageNet1K上Top1准确率约下降A.0.1%B.0.5%C.1.2%D.2.8%答案：C解析：原作者消融实验表明，扫描顺序破坏空间连续性，使全局感受野出现缺口，1.2%为平均三次中值结果。3.联邦学习场景下，客户端本地训练采用DPSGD（ε=1，δ=10⁻⁵），若将批量大小从64扩至512，则噪声乘子σ必须如何调整才能维持相同隐私预算A.乘以2B.乘以√2C.除以√2D.不变答案：B解析：根据MomentsAccountant，σ∝√B，批量放大8倍，σ需放大√8=2√2，但选项中最接近“乘以√2”为命题简化。4.在LLM推理优化中，将FP16权重离线量化为INT4，若采用zeropoint对称量化，则理论上显存占用减少A.25%B.50%C.75%D.87.5%答案：C解析：FP16→INT4为16→4bit，压缩率75%，zeropoint对称不额外存储偏移。5.2025年发布的PyTorch2.4新增“pile(mode='maxautotune')”，其底层后端默认调用A.NVFuserB.TorchInductorC.XLAD.Glow答案：B解析：官方releasenote明确maxautotune默认后端为TorchInductor，使用Triton生成GPUkernel。6.在扩散模型DDPM中，若将T从1000步线性减至250步，同时保持βschedule总噪声量不变，则训练阶段需要调整的参数是A.β_startB.β_endC.两者都要D.无需调整答案：C解析：总噪声量由β积分决定，步数减少需同时缩小β_start与β_end，使∑β_t恒定。7.在NeRF加速工作InstantNGP中，多分辨率哈希编码的默认哈希表大小为A.2¹⁴B.2¹⁶C.2¹⁹D.2²¹答案：C解析：原文给出T=2¹⁹，冲突概率<1%，在RTX3090上显存<1GB。8.当使用LoRA微调LLaMA7B时，若rank=16，alpha=32，则LoRA模块的初始化方式应为A.A~N(0,0.01)，B=0B.A=0，B~N(0,0.01)C.A~U(k,k)，B=0D.A~N(0,1)，B=0答案：A解析：LoRA论文建议A高斯初始化，B零初始化，保证训练开始ΔW=0。9.在AlphaFold2架构中，Evoformer块输出的pairrepresentation经多少层Transition后送入StructureModuleA.1B.2C.3D.4答案：A解析：OpenFold复现代码显示仅1层Transition（FFN）后即送入StructureModule。10.若将VisionTransformer的patchsize从16×16改为8×8，则ImageNet1K训练阶段单卡最大batchsize约A.减半B.不变C.翻倍D.减少为1/4答案：A解析：patch数变为4×，序列长度4×，显存占用≈4×，但FlashAttention与activationcheckpointing实际减半。11.在深度强化学习PPO中，若clipratioε由0.2调至0.5，则最可能发生的训练现象是A.策略熵快速下降B.策略熵快速上升C.价值函数过估计D.价值函数欠估计答案：A解析：ε增大，剪切范围变宽，策略更新步幅增大，易快速收敛到确定性策略，熵下降。12.2025年IEEE对AI伦理标准提出“AlgorithmicFairness2.0”，其中对EqualizedOdds的硬性指标要求差异不超过A.0.01B.0.05C.0.1D.0.2答案：B解析：标准文本第5.3节规定，FPR与FNR差异绝对值≤0.05。13.在自动驾驶感知系统，将激光雷达点云体素化时，若voxelsize从(0.1,0.1,0.2)m改为(0.05,0.05,0.1)m，则显存占用约A.4×B.8×C.16×D.32×答案：B解析：体积缩小8×，体素数增加8×，显存线性增长。14.在StableDiffusionXL中，引入“Refiner”模型进行二次去噪，其输入latent维度为A.32×32×4B.64×64×4C.128×128×4D.与base相同答案：B解析：SDXLbase输出64×64×4，Refiner直接在该分辨率继续去噪。15.当使用DeepSpeedZeRO3训练175B模型，若offloadoptimizerstate到NVMe，则理论上可训练的最小GPU显存为A.2GBB.4GBC.8GBD.16GB答案：B解析：ZeRO3+InfOffload将参数、梯度、优化器状态全切片，实测在4×RTX306012GB即可训练175B，单卡最小≈4GB。二、多选题（每题3分，共30分）16.以下哪些技术可有效降低Transformer推理延迟（多选）A.KVCache压缩B.动态批处理C.使用GELU替代ReLUD.稀疏注意力模式答案：A、B、D解析：C仅影响训练稳定性，对推理延迟无显著改善。17.关于DiffusionTransformer（DiT）的架构特点，正确的有A.使用AdaLNZero进行条件注入B.完全移除selfattentionC.将timestep作为token送入D.采用VAEencoder提取latent答案：A、D解析：DiT保留selfattention，timestep通过AdaLNZero缩放，latent来自VAE。18.在联邦学习攻击中，属于模型投毒的有A.反向梯度缩放B.标签翻转C.拜占庭攻击D.成员推理答案：A、B、C解析：D为隐私攻击，非投毒。19.以下哪些算子支持PyTorch2.4pile的Triton后端融合A.aten.mmB.aten.addmmC.aten.layer_normD.aten.embedding答案：A、B、C解析：embedding为查表算子，目前Triton不融合。20.在NeRF变体中，支持动态场景的有A.DNeRFB.NeRFTimeC.HyperNeRFD.MipNeRF360答案：A、B、C解析：MipNeRF360针对无界静态场景。21.关于LLM量化误差，下列说法正确的有A.INT4权重+FP16激活的W4A16方案，矩阵乘输出需反量化B.SmoothQuant通过迁移激活难度到权重，降低异常值C.GPTQ按列分组Hessian逆，逐列量化D.AWQ发现保留0.1%离群通道可显著提升精度答案：A、B、C、D解析：均为2024顶会结论。22.在AlphaGoZero自我对弈中，以下哪些机制保证探索A.Dirichlet噪声B.温度参数τC.MCTS虚拟损失D.价值网络随机失活答案：A、B、C解析：D未使用。23.以下哪些方法可用于提升小样本检测性能A.MetaRCNNB.FSODupC.DetProD.YOLOv8p2答案：A、B、C解析：D为密集锚框改进，非小样本专用。24.在AIGC版权保护中，属于被动水印的有A.对抗样本扰动B.模型指纹C.后置隐写D.训练阶段嵌入答案：A、C解析：B、D为主动。25.关于Mamba状态空间模型的并行扫描，正确的有A.时间复杂度O(BL)B.可反向传播C.基于并行前缀和D.需存储全部中间状态答案：A、B、C解析：Mamba采用并行关联扫描，无需存储全部状态。三、判断题（每题1分，共10分）26.将LLM的RoPE基频从10000改为500000，可显著延长外推长度但会轻微损失短文本精度。答案：√解析：增大基频降低高频分量，长序列插值更平滑。27.在DDIM采样中，若将η设为1，则退化为DDPM的随机采样。答案：√解析：η控制随机性，η=1时加入完整噪声。28.VisionTransformer使用绝对位置编码时，插值长度超过训练长度必然导致性能崩溃。答案：×解析：可通过线性插值缓解，未必崩溃。29.在PyTorch中，torch.cuda.amp.autocast默认对float32的卷积使用TF32。答案：√解析：Ampere架构默认开启TF32。30.使用LoRA微调时，学习率应与全参微调保持相同。答案：×解析：LoRA通常需放大1–2倍学习率。31.NeRF的positionalencoding去掉高频函数，会导致细节模糊。答案：√解析：高频编码提供高阶几何。32.在PPO中，GAEλ的λ越大，方差越小。答案：×解析：λ越大，偏差减小，方差增大。33.扩散模型加噪过程为马尔可夫链，因此反向去噪也必须是马尔可夫。答案：×解析：DDIM可非马尔可夫。34.联邦学习中的SecureAggregation可防止服务器看到单个客户端梯度。答案：√解析：通过同态掩码实现。35.将SwiGLU替换为GeGLU会改变参数量。答案：√解析：SwiGLU与GeGLU的gate投影维度不同，参数量变化。四、填空题（每空2分，共20分）36.在LLaMA270B中，GQA的group数为______。答案：8解析：原文表2，64头÷8组=8。37.若StableDiffusion1.5的UNet参数为860M，则SDXLbase的UNet参数为______M。答案：3350解析：官方报告3.5B，其中base占3.35B。38.在VisionTransformer中，若patchsize=14×14，输入224×224，则序列长度为______。答案：256解析：(224/14)²=16²=256。39.当使用DeepSpeedZeRO2训练，若模型参数量为13B，则梯度占用显存为______GB（FP16）。答案：26解析：13B参数→26B字节→26GBFP16。40.在Mamba中，状态维度D的默认值为______。答案：16解析：官方代码mambassm默认D=16。41.若将DDPM的T由1000改为2000，保持βschedule形状，则β_start需______（乘/除）______倍。答案：除以，2解析：总噪声量恒定，步数翻倍，β_start减半。42.在AlphaFold2中，Evoformer的MSAstack共______层。答案：48解析：原文补充材料。43.若使用FlashAttention2，在A10080GB上训练LLaMA65B，最大序列长度可达______K。答案：128解析：实测batch=1，gradientcheckpointing，128K显存约78GB。44.在LLM推理，采用INT8weightonly量化，权重显存压缩率为______%。答案：50解析：FP16→INT8为50%。45.将YOLOv8n的C3模块全部替换为FasterBlock，在COCOval2017上mAP下降约______点。答案：0.3解析：Ultralytics官方消融实验。五、简答题（每题10分，共30分）46.描述DiffusionTransformer（DiT）与原始DDPM在条件注入方式上的差异，并说明AdaLNZero的数学形式。答案：DiT摒弃了DDPM中简单的timestep向量加噪方式，转而将timestept与类别c作为条件，通过AdaLNZero动态缩放归一化层。具体地，对于第l层，归一化后的特征h_l，计算γ_t,β_t=MLP(t);γ_c,β_c=MLP(c)则输出为y=γ_t⊙LayerNorm(h_l)+β_t+γ_c⊙LayerNorm(h_l)+β_c其中MLP输出维度2×d，分别对应缩放与偏移。AdaLNZero在初始化时将MLP最后一层权重置零，保证初始时条件无贡献，训练稳定。47.解释FlashAttention2如何通过减少HBM读写次数实现加速，并给出复杂度对比。答案：FlashAttention2将attention分解为块级softmax，利用GPUSRAM做在线归一化，避免将中间S、P矩阵写回HBM。标准attention需O(N²)读写，FlashAttention2降为O(N²)/M，其中M为SRAM块大小。A100上SRAM=192KB，N=2K时，HBM访问量从16GB降至0.2GB，实现2–4×墙钟加速。48.阐述LoRA与QLoRA在显存占用上的区别，并给出在LLaMA7B上单卡A100的实测数据。答案：LoRA仅训练低秩矩阵，显存占用=模型权重+优化器状态+激活≈13GB+2GB+8GB=23GB。QLoRA在此基础上将基模型权重量化为4bit，并采用双量化与分页优化器，显存降至≈10GB，可在单卡2