2025年《人工智能》试卷A及答案

2025年《人工智能》试卷A及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪种技术是多模态大模型实现“跨模态对齐”的核心机制？A.自回归语言建模B.对比学习（ContrastiveLearning）C.强化学习从人类反馈（RLHF）D.权重共享（WeightSharing）2.在基于Transformer的视觉大模型中，图像分块（PatchEmbedding）的主要目的是：A.减少计算量，将图像转换为序列输入B.增强局部特征提取能力C.实现全局注意力覆盖D.替代卷积操作以降低参数量3.以下关于大语言模型（LLM）“涌现能力”（EmergentAbilities）的描述，错误的是：A.通常在模型参数规模超过某个阈值后突然出现B.包括逻辑推理、跨语言翻译等复杂任务C.可通过小样本学习（Few-shotLearning）触发D.完全依赖预训练阶段的监督信号4.某医疗AI系统在诊断肺部结节时，对不同种族患者的误诊率差异显著，这主要反映了AI的哪类问题？A.可解释性不足B.鲁棒性缺陷C.公平性（Fairness）缺失D.泛化能力局限5.在强化学习中，“离线强化学习”（OfflineRL）的关键优势是：A.无需与环境交互即可训练B.能处理连续动作空间C.样本效率显著高于在线学习D.适用于高风险场景（如机器人控制）6.自监督学习（Self-SupervisedLearning）的典型训练目标不包括：A.掩码语言模型（MLM）B.图像着色（ImageColorization）C.对比预测编码（CPC）D.标签平滑（LabelSmoothing）7.以下哪种方法可有效缓解大模型的“幻觉问题”（Hallucination）？A.增加模型参数量B.引入外部知识库检索C.提高训练数据多样性D.采用更深的网络层数8.计算机视觉中的“视觉-语言对齐”（Vision-LanguageAlignment）通常通过哪种方式实现？A.共享编码器输出空间B.独立训练视觉和语言模型后拼接C.使用对抗提供网络（GAN）D.仅通过文本描述提供图像9.在知识图谱与大模型的融合中，“知识注入”（KnowledgeInjection）的主要目的是：A.减少模型参数量B.增强模型的事实性知识记忆与推理C.提高模型的提供速度D.降低训练成本10.以下哪项是多智能体强化学习（MARL）中“信用分配”（CreditAssignment）问题的核心挑战？A.多个智能体的策略冲突B.环境状态空间爆炸C.难以区分单个智能体对整体奖励的贡献D.通信带宽限制二、填空题（每题2分，共20分）1.大语言模型的“上下文学习”（In-ContextLearning）能力主要依赖于__________。2.视觉Transformer（ViT）中，位置编码（PositionalEncoding）的作用是__________。3.自监督学习的核心思想是利用数据自身的__________提供监督信号。4.强化学习中，“策略梯度”（PolicyGradient）方法直接优化__________。5.多模态大模型的“对齐训练”（AlignmentTraining）通常结合__________和人类反馈。6.知识图谱的基本组成单元是__________。7.对抗样本（AdversarialExample）的提供通常通过__________微小扰动实现。8.大模型压缩技术中，“参数高效微调”（PEFT）的典型方法包括__________（列举一种）。9.自然语言处理中，“指代消解”（CoreferenceResolution）的目标是__________。10.AI伦理中的“可解释性”（Explainability）要求模型输出__________。三、简答题（每题8分，共40分）1.对比监督学习与自监督学习的异同，并举例说明自监督学习的典型应用场景。2.解释Transformer中“多头注意力”（Multi-HeadAttention）的设计动机及具体实现方式。3.分析大语言模型“涌现能力”的可能成因，并说明其对AI发展的意义。4.简述“提示工程”（PromptEngineering）在大模型应用中的作用，并列举三种常用提示技巧。5.结合具体案例，说明AI公平性（Fairness）问题的产生原因及缓解策略。四、算法推导题（10分）推导Transformer中“缩放点积注意力”（ScaledDot-ProductAttention）的计算公式，并解释引入“缩放因子”（通常为√d_k）的原因。五、综合分析题（10分）2025年，某公司推出一款基于多模态大模型的“智能教育助手”，可通过文本、图像、语音交互为学生提供个性化学习辅导。请从技术实现、应用价值、潜在风险三个维度对该系统进行分析，并提出优化建议。答案一、单项选择题1.B2.A3.D4.C5.A6.D7.B8.A9.B10.C二、填空题1.预训练阶段学习到的模式关联能力2.保留图像分块后的空间位置信息3.内在结构或冗余信息4.策略函数的期望奖励5.指令微调（InstructionTuning）6.三元组（头实体、关系、尾实体）7.对输入数据添加8.LoRA（低秩适配）/IA³（基于实例的适配器）9.确定文本中不同代词或名词短语所指代的同一实体10.决策过程可被人类理解的依据三、简答题1.相同点：均需从数据中学习特征表示；不同点：监督学习依赖人工标注的标签，自监督学习利用数据自身提供“伪标签”（如掩码语言模型中的被掩码词）。自监督学习典型场景：无标注图像的预训练（如MoCo）、大规模文本的预训练（如BERT）。2.设计动机：多头注意力通过多个独立的注意力头并行计算，使模型能同时捕捉不同子空间的上下文信息，增强模型的表征能力。实现方式：将查询（Q）、键（K）、值（V）分别线性投影为h个头，每个头计算点积注意力后拼接，再通过线性层输出。3.可能成因：模型参数量增长使复杂模式的表征能力突破阈值；预训练数据规模扩大覆盖更多任务模式；注意力机制的全局依赖建模能力。意义：推动AI从“专用”向“通用”发展，降低任务特定微调成本。4.作用：通过设计输入提示引导大模型提供更准确、符合需求的输出。常用技巧：少样本提示（Few-shotPrompt）、思维链（CoT）提示、指令提示（InstructionPrompt）、角色扮演提示。5.案例：某招聘AI因训练数据中历史招聘记录存在性别偏见，导致对女性求职者评分偏低。原因：训练数据的偏差（如历史歧视性决策）、特征选择的隐含偏见（如毕业院校与性别关联）。缓解策略：数据清洗（去偏采样）、公平性约束损失函数（如最大化不同群体的准确率均衡）、后处理调整（对不同群体输出校准）。四、算法推导题缩放点积注意力公式：Attention(Q,K,V)=softmax((QK^T)/√d_k)V其中，Q∈ℝ^(n×d_k)，K∈ℝ^(m×d_k)，V∈ℝ^(m×d_v)，d_k为键的维度。引入缩放因子的原因：当d_k较大时，QK^T的点积结果方差会增大（点积的期望为0，方差为d_k），导致softmax的梯度变得极小（因softmax在大数值输入时输出趋于one-hot，梯度消失）。除以√d_k可将方差归一化为1，稳定训练过程。五、综合分析题技术实现：需整合视觉（图像/视频）、语音（ASR/TTS）、语言（NLP）模块，通过多模态编码器（如Flamingo架构）对齐不同模态表征；采用指令微调与RLHF优化交互流畅性；结合知识图谱或领域知识库增强学科知识准确性。应用价值：个性化学习（根据学生答题历