2025年全国职业技能竞赛(人工智能训练师赛项)备赛题库及答案

2025年全国职业技能竞赛(人工智能训练师赛项)备赛题库及答案一、数据标注与清洗1.（单选）在目标检测任务中，若一张1920×1080的图像被缩放为640×640输入网络，原图中坐标为(960,540)的框中心应映射到新图中的哪一点？A.(320,320) B.(213,213) C.(320,180) D.(640,360)答案：A解析：等比例缩放系数为640/1920=1/3，中心点坐标等比例缩放：960×1/3=320，540×1/3=180，但网络输入为640×640，故先按宽缩放，高再居中裁剪，最终中心仍为(320,320)。2.（多选）对一段10小时语音做VAD（语音活动检测）后，发现大量1～2ms的碎片段，以下哪些操作可在不丢失有效信息的前提下显著减少碎片？A.设置最短有效时长阈值30ms B.采用中值滤波平滑判决结果 C.提高帧移降低时间分辨率 D.对能量特征做Zscore归一化答案：A、B解析：A直接剔除过短段；B可消除毛刺；C降低分辨率反而可能增加碎片；D仅改变尺度，不影响碎片数量。3.（填空）使用LabelImg标注旋转框时，若XML中记录为<robndbox><cx>300</cx><cy>200</cy><w>80</w><h>40</h><angle>1.57</angle></robndbox>，则该框短边与图像x轴正向夹角为______度。答案：90解析：angle=1.57rad≈π/2，即长边与x轴平行，短边与x轴夹角90°。4.（判断）在NER任务中，采用BIO与BIES标注方案对同一中文句子进行编码，得到的标签序列长度一定相同。（ ）答案：错解析：BIES对英文多字词需拆更细，长度可能更长。5.（简答）描述一种在文本清洗阶段自动识别并修复“全角数字”误用的算法流程，并给出Python核心代码。答案：步骤：1.正则提取09全角字符；2.构建映射表；3.按位替换；4.上下文校验（如日期格式）。代码：```pythonimportredeffix_fullwidth_num(s):full2half={chr(0xff10+i):str(i)foriinrange(10)}returnre.sub(r'[０９]',lambdam:full2half[m.group()],s)```二、模型训练与调优6.（单选）在YOLOv8训练中，关闭mosaic增强后，map@0.5从0.741降至0.723，若同时关闭mixup，map最可能：A.升至0.745 B.降至0.715 C.升至0.730 D.不变答案：B解析：两种增强均提供正则化，同时关闭易过拟合，指标继续下降。7.（多选）以下哪些trick可缓解Transformer在长文本（>4ktokens）上的OOM？A.gradientcheckpointing B.使用Linformer C.把attentiondropout调至0.5 D.采用BF16混合精度答案：A、B、D解析：C仅正则化，不省显存。8.（填空）使用AdamW时，若lr=1e4，weight_decay=0.01，则对应SGD+momentum中weight_decay约等于______（假设momentum=0.9）。答案：0.01解析：AdamW将decoupledweightdecay直接加在参数上，与SGD的L2penalty数值等价。9.（计算）给定batch=32，分类数1000，标签平滑ε=0.1，求单样本交叉熵损失理论最大值。答案：ln(1ε)=ln0.9≈0.10536解析：平滑后目标分布最大熵为ln(1ε)。10.（综合）阅读日志：epoch3训练loss=2.31，验证loss=2.30，accuracy=0.498；epoch4训练loss=2.29，验证loss=2.33，accuracy=0.502。指出潜在问题并给出两条改进措施。答案：过拟合迹象；措施：1.早停patience=2；2.增加0.2的dropout或数据增强强度。三、模型压缩与部署11.（单选）将FP32BERTbase剪枝后稀疏度90%，再使用NVidiaAmpere结构化稀疏加速，理论上提速约：A.1.3× B.1.9× C.2.3× D.无提速答案：B解析：Ampere支持2:4结构化稀疏，理论提速接近2×，实际约1.9×。12.（多选）以下哪些后端支持ONNXRuntime移动端ARMv8INT8量化推理？A.QNN B.TensorRT C.CoreML D.XNNPACK答案：A、D解析：TensorRT主要x86/ARM服务器GPU；CoreML苹果生态。13.（填空）TensorRT在buildEngine阶段出现“Myelinerror:9”提示，最可能原因是______。答案：显存不足解析：Myelin为TRT内存分配子模块，error9即outofmemory。14.（简答）阐述KnowledgeDistillation中“温度补偿”公式，并说明当T→∞时softmax分布的极限行为。答案：公式：qi=exp(zi/T)/∑jexp(zj/T)；T→∞时，qi→1/K，分布趋于均匀，教师信息熵最大。15.（实操）给定MobileNetV3模型，输入1×3×224×224，使用TorchScripttrace导出时提示“cannottracedatadependentcontrolflow”，请写出最小改动代码使其可trace。答案：将SE模块中hardsigmoid改用torch.nn.Hardsigmoid()，避免ifelseontensorvalue；或使用torch.jit.script代替trace。四、计算机视觉应用16.（单选）在工业缺陷检测中，采用SegFormerb3，输入图像1536×1536，crop成512×512滑窗，步长256，则单图推理次数为：A.25 B.36 C.49 D.64答案：C解析：横向(1536512)/256+1=5，纵向同理，5×5=25，但边缘溢出需补边，实际7×7=49。17.（多选）下列哪些数据增强策略对“金属表面划痕”有效且不会引入伪缺陷？A.随机透视变换 B.随机亮度±15% C.随机高斯噪声σ=5 D.随机旋转90°答案：B、C解析：透视与旋转易在边缘产生折痕伪影。18.（填空）使用YOLOv5进行小目标检测，若原图目标占10×10像素，下采样率32，则该目标在P3层特征图上占______网格。答案：1解析：10/32≈0.31<1，仍落在单网格。19.（综合）设计一个“密封圈Oring缺失”视觉检测方案，要求漏检率<0.1%，误检率<2%，硬件：JetsonOrinNano，相机2k/30fps。给出模型选型、训练数据规模、关键指标与部署优化。答案：选型：YOLOv8nano，输入640×640；数据：采集20万图，含缺失、脏污、光照变化；增强：HSV、随机阴影、模糊；指标：map@0.5=0.983，漏检0.08%，误检1.7%；部署：TensorRTINT8，batch=4，FP16fallback，30fps稳定，功耗11W。20.（简答）说明为何在工业AOI中常将“传统图像处理”与“深度学习”做级联，而非端到端单一网络。答案：传统算法可高速粗过滤99%负样本，减少GPU负载；深度学习专注剩余1%难例，提升精度并降低延迟，整体PPA（性能功耗面积）最优。五、自然语言处理应用21.（单选）中文文本匹配任务，基线BERTbase在LCQMC测试集acc=0.789，改用RoFormerv2large，acc=0.812，若再引入SimCSE无监督对比预训练，acc最可能：A.0.805 B.0.819 C.0.830 D.0.789答案：C解析：SimCSE可提升2%左右。22.（多选）以下哪些方法可直接用于“零样本”中文情感分类？A.GPT3prompt B.TextCNN微调 C.ESIM+SNLI迁移 D.SentenceBERT+聚类答案：A、C解析：B需训练；D需标注聚类中心。23.（填空）使用huggingfacetransformers生成文本时，设置do_sample=True,top_p=0.9,temperature=0.7，则概率累积阈值实际为______。答案：0.9解析：top_p即nucleus采样阈值。24.（计算）给定句子“我爱人工智能”，使用jieba分词后，若BERTtokenizer在“人”后插入[UNK]，最可能原因是______，计算“人工智能”片段最长匹配子词数（BERTvocab含“人工智能”）。答案：字符“人”被拆成单字，不在词汇表；子词数=1。25.（综合）某电商评论抽取任务需识别“商品属性观点”三元组，如“手机电池耐用”。设计一个端到端标注方案、模型结构及损失函数。答案：标注：采用BIO+角色标签，BPRO,IPRO,BATTR,IATTR,BOPIN,IOPIN，外加关系R。模型：GlobalPointer+RoFormer，输出三维矩阵[batch,head,seq,seq]。损失：多标签交叉熵+负采样，权重1:3。六、语音与多模态26.（单选）在AISHELL1上训练ConformerCTC，lr=1e4，若改用Noamwarmup=4000，step=8k时lr约为：A.1.2e4 B.2.5e4 C.3.7e4 D.5.0e4答案：C解析：Noam公式lr=d_model^0.5·min(step^0.5,step·warmup^1.5)，d_model=512，计算得≈3.7e4。27.（多选）以下哪些技术可降低ASR模型在Edge设备上的RTF（RealTimeFactor）？A.动态帧率解码 B.流式Emformer C.整句Transformer+CUDAkernel融合 D.量化感知训练答案：A、B、D解析：C需大显存，边缘受限。28.（填空）Wav2Vec2.0预训练目标函数中，mask跨度为10，mask概率0.065，则平均每秒语音（16kHz）被mask的采样点约______个。答案：10400解析：0.065×10×16000=10400。29.（简答）说明CLIP模型在图文检索中“温度参数τ”对训练稳定性的影响，并给出梯度爆炸时的修正策略。答案：τ控制softmax锐度，τ过小梯度爆炸；修正：1.τ下限裁剪0.01；2.采用logitscalinglearnableparameter；3.梯度裁剪max_norm=1.0。30.（实操）使用Whisperbase模型做中文微调，数据为200小时自有数据，原词错率WERR=18.3%，微调后WERR=9.1%，但部署发现热词“新冠”召回低，请给出不重新训练模型的两条热词增强方案。答案：1.解码阶段使用logitbias，对“新冠”token加+2.0偏置；2.引入ngramhotwordFST，在beamsearch中提高路径分数。七、人工智能系统运维与伦理31.（单选）某城市人脸识别系统误识率设定为0.1%，城市人口1000万，则每日约产生______次误报警。A.1000 B.5000 C.10000 D.50000答案：C解析：0.1%×10^7=10000。32.（多选）以下哪些做法符合《生成式AI管理办法》要求？A.对生成内容加水印标识 B.用户实名注册 C.训练数据含5%违法信息 D.提供投诉举报渠道答案：A、B、D解析：C违法比例需<1%。33.（填空）在K8s集群中，GPU节点使用nvidiadeviceplugin，若出现“FailedtoallocateNVMLGPU”日志，优先检查______。答案：驱动版本与插件版本不匹配。34.（简答）描述一次“数据漂移”在线监测的完整Pipelin