2025年人工智能知识理论竞赛题库(附答案)

2025年人工智能知识理论竞赛题库(附答案)一、单选题（每题2分，共30分）1.在Transformer架构中，用于捕捉序列内部长距离依赖的核心组件是A.卷积核B.自注意力机制C.池化层D.残差连接答案：B解析：自注意力机制通过计算序列中任意两个位置之间的相关性权重，直接建模长距离依赖，克服了RNN的梯度衰减问题。2.若某深度网络使用Swish激活函数f(x)=x·σ(βx)，当β→0时，Swish的行为最接近A.ReLUB.SigmoidC.线性函数D.Tanh答案：C解析：β→0时σ(βx)→0.5，f(x)→0.5x，表现为线性缩放。3.在联邦学习场景下，客户端上传的梯度被恶意替换为全零向量，这种攻击称为A.模型逆向攻击B.后门投毒C.拜占庭攻击D.成员推理攻击答案：C解析：拜占庭攻击指任意故障节点发送任意信息，全零梯度是典型的拜占庭行为。4.下列关于扩散模型DDPM的描述，正确的是A.前向过程需训练神经网络B.反向过程是马尔可夫链C.对数似然可直接计算D.噪声调度必须线性答案：B解析：DDPM反向过程学习一个马尔可夫链逐步去噪，前向过程固定无需训练。5.在AlphaFold2中，Evoformer模块用于A.生成MSA表示并执行三角形更新B.直接预测三维坐标C.计算结构置信度pLDDTD.执行结构松弛答案：A解析：Evoformer联合处理MSA与配对表示，通过三角形乘法更新提升共进化信息提取。6.若某强化学习算法满足ε贪婪策略且ε=0.1，则智能体在某一状态下选择最优动作的概率为A.0.9B.0.1C.1/|A|D.0.9+0.1/|A|答案：D解析：以0.9概率选最优，0.1概率均匀随机，故总概率为0.9+0.1/|A|。7.在VisionTransformer中，位置编码若采用二维相对位置偏置B(i,j)，其参数量与图像块数量的关系为A.O(n)B.O(n²)C.O(logn)D.O(1)答案：B解析：相对偏置需为任意两块(i,j)存储标量，参数量与n²成正比。8.当使用混合精度训练时，LossScaling的主要目的是A.加速梯度下降B.防止梯度下溢C.减少内存占用D.提高权重精度答案：B解析：FP16下溢区间比FP32大，放大loss可让梯度回到可表示范围。9.在对比学习SimCLR中，NTXent损失的温度参数τ减小会导致A.正样本对距离增大B.负样本对距离减小C.分布更尖锐D.梯度消失答案：C解析：τ→0时softmax趋近onehot，对比分布更尖锐，正负区分度增强。10.若某GAN的判别器输出使用Wasserstein线性最后一层，则其损失函数关于判别器参数是A.非凸非凹B.凹函数C.线性D.凸函数答案：B解析：WassersteinGAN判别器最大化真实与生成样本期望差，线性输出下为凹优化。11.在NeRF体渲染中，若采样点密度σ→∞，则该点颜色对最终像素颜色的贡献权重趋近A.0B.1C.exp(−Σσδ)D.σδ答案：B解析：权重α=1−exp(−σδ)，σ→∞时α→1，立即不透明。12.下列关于MoE（MixtureofExperts）中负载均衡损失的描述，错误的是A.鼓励各专家接收相近数量tokenB.通常使用平方系数差异C.与模型精度无关D.可防止专家崩塌答案：C解析：负载均衡损失直接影响门控网络路由，进而影响精度，故C错误。13.在自监督MaskedImageModeling中，BEiT使用哪种目标函数A.L2像素回归B.离散VAEtoken分类C.对比学习D.边缘检测答案：B解析：BEiT将图像token化为离散视觉词汇，再预测被掩码的tokenID。14.若某LSTM网络遗忘门输出恒为1，则细胞状态c_t随时间t的行为是A.指数增长B.指数衰减C.保持不变D.线性增长答案：C解析：遗忘门为1表示完全保留旧状态，无输入时c_t恒定。15.在模型压缩技术KnowledgeDistillation中，若学生网络logits提前做温度缩放T=4，则软标签损失项相对于T的梯度A.与T成正比B.与T²成正比C.与1/T²成正比D.与T无关答案：C解析：软标签概率q_i∝exp(z_i/T)，对T求导后梯度含1/T²因子。二、多选题（每题3分，共30分）16.下列哪些操作能够缓解Transformer训练中的梯度爆炸问题A.梯度裁剪B.预层归一化C.增大学习率D.使用RMSNorm答案：A、B、D解析：梯度裁剪直接限制范数；PreLN把归一化放残差前，降低梯度路径长度；RMSNorm稳定矩估计；增大学习率会加剧爆炸。17.关于GPT系列模型，以下说法正确的有A.GPT1使用无监督预训练+有监督微调B.GPT2引入零样本提示C.GPT3采用稀疏注意力D.GPT4支持图像输入答案：A、B、D解析：GPT3使用稠密注意力，稀疏注意力在后续研究如SparseTransformer出现，非GPT3官方实现。18.在深度强化学习算法中，属于offpolicy的方法有A.DDPGB.A3CC.SACD.DQN答案：A、C、D解析：A3C为onpolicy异步ActorCritic；DDPG、SAC、DQN均利用经验回放，行为策略与目标策略不同。19.以下哪些指标可直接用于评估生成模型样本多样性A.InceptionScoreB.FréchetInceptionDistanceC.PrecisionD.Recall答案：B、D解析：FID与Recall均反映样本覆盖真实分布程度；IS与Precision侧重质量。20.在自动驾驶感知系统中，多传感器融合前需进行A.时间同步B.外参标定C.内参标定D.运动补偿答案：A、B、C、D解析：四步缺一不可，否则引入系统误差。21.关于图神经网络GNN，下列说法正确的有A.GCN归一化使用度矩阵的逆平方根B.GraphSAGE支持归纳式学习C.GAT的注意力系数可大于1D.GIN在区分图同构意义下等价于WL测试答案：A、B、D解析：GAT使用softmax归一化，单系数∈(0,1)。22.在模型公平性研究中，以下哪些指标属于群体公平性度量A.DemographicParityB.EqualizedOddsC.IndividualFairnessD.Calibration答案：A、B解析：IndividualFairness为个体级；Calibration关注预测概率与真实概率一致性，非公平指标。23.下列技术可用于提升NeRF训练速度A.体素八叉树剪枝B.重要性采样C.位置编码去除D.稀疏网格哈希编码答案：A、B、D解析：去除位置编码会严重掉精度，不能提速。24.关于自监督语音模型wav2vec2.0，正确的有A.使用量化潜在语音单元B.训练目标包含对比损失C.微调阶段需要标注文本D.特征编码器仅含卷积层答案：A、B、C、D解析：四项均符合论文细节。25.在分布式训练框架中，以下属于参数服务器架构特点的有A.worker节点可异步推送梯度B.server节点保存全局权重C.AllReduce带宽需求低D.支持异构worker答案：A、B、D解析：AllReduce为集合通信原语，非参数服务器特性。三、填空题（每空2分，共20分）26.在VisionTransformer中，若输入图像分辨率为224×224，patch大小为16×16，则序列长度为________，若嵌入维度为768，则位置编码参数量为________。答案：196，150528解析：224/16=14，14²=196；位置编码矩阵196×768=150528。27.若某深度网络使用Adam优化器，超参数β₁=0.9，β₂=0.999，则在第t步时，一阶矩估计的偏差修正系数为________。答案：1/(1−β₁^t)解析：Adam原文偏差修正公式。28.在BERT预训练中，MaskedLM的掩码比例为________%，NextSentencePrediction的正样本比例约为________%。答案：15，50解析：BERT掩码15%token；NSP随机替换50%第二句为负样本。29.若某卷积层输入通道64，输出通道128，卷积核3×3，且使用分组卷积groups=32，则每层参数量为________。答案：64×128×3×3/32=2304解析：分组后每group输入2通道，输出4通道，参数2×4×3×3×32=2304。30.在PyTorch中，若需将模型全部线性层替换为自定义Linear，应使用________方法遍历模块并注册________钩子。答案：named_modules，forward_pre解析：遍历named_modules找到nn.Linear，再用register_forward_pre_hook替换。四、判断题（每题1分，共10分）31.在ReLU网络中，任意两个隐藏节点之间的互信息一定大于零。答案：错解析：若权重对称且输入对称，节点输出可独立，互信息为零。32.使用LayerNormalization可以完全消除InternalCovariateShift。答案：错解析：LayerNorm仅稳定矩统计，无法消除分布漂移。33.在DQN中，经验回放池容量越大，算法越稳定。答案：错解析：过大回放池导致样本过时，分布漂移，反而降低稳定性。34.扩散模型的反向过程可以看作一个逐步去噪的变分自编码器。答案：对解析：DDPM将反向链设为高斯转移，与VAE共享变分下界思想。35.在联邦学习中，SecureAggregation可防止服务器看到单个用户梯度。答案：对解析：通过同态秘密共享，服务器仅得聚合结果。36.对于同样参数量的Transformer与CNN，前者在图像任务上一定具有更高测试精度。答案：错解析：数据量不足时Transformer易过拟合，CNN归纳偏置更优。37.在GPT解码时，使用topk采样比贪心解码更容易出现重复循环。答案：对解析：topk随机性可能重复选择高概率片段。38.若图神经网络层数趋于无穷，节点表示会收敛到图连通分量的常数向量。答案：对解析：过度平滑导致所有节点趋同。39.在模型剪枝中，magnitudepruning对批归一化层gamma系数剪枝等价于对通道剪枝。答案：对解析：gamma接近零对应通道重要性低，剪枝后等效去除。40.使用混合专家模型MoE时，专家数量增加必然导致推理延迟增加。答案：错解析：可通过稀疏激活仅调用Topk专家，延迟可控制。五、简答题（每题10分，共30分）41.描述Transformer中自注意力机制的计算流程，并推导其时间复杂度与序列长度n的关系。答案：1.输入X∈R^{n×d}经线性投影得Q,K,V；2.计算注意力分数S=QK^T/√d_k；3.经softmax得权重A=softmax(S)；4.输出Z=AV。矩阵乘法QK^T耗时O(n²d)，AV同样O(n²d)，故总复杂度O(n²d)。解析：n²项源于需计算任意两位置相似度，为Transformer瓶颈。42.解释NeRF中位置编码（PositionalEncoding）的作用，并给出二维坐标(x,y)在L=4下的编码向量形式。答案：作用：将低频输入映射到高频空间，使MLL能够拟合高频细节。编码：γ(p)=[sin(2⁰πp),cos(2⁰πp),…,sin(2^{L−1}πp),cos(2^{L−1}πp)]。对(x,y)拼接得20维向量：[sin(πx),cos(πx),…,sin(2³πx),cos(2³πx),sin(πy),cos(πy),…,sin(2³πy),cos(2³πy)]。解析：无位置编码时，MLP倾向输出平滑函数，难以重建复杂纹理。43.对比学习损失InfoNCE与交叉熵的异同，并说明温度τ对梯度大小的影响。答案：相同：均含softmax归一化；不同：InfoNCE负样本来自同一批次，无真实标签。温度影响：梯度∂L/∂z∝1/τ，τ减小则梯度放大，训练更敏感；τ过大则分布趋均匀，梯度消失。解析：温度控制分布尖锐度，直接决定对比信号强度。六、综合设计题（共30分）44.某城市部署1000路摄像头，需实时检测交通异常事件（如逆行、抛洒物）。请设计一套基于边缘云协同的AI系统，要求：(1)给出整体架构图文字描述（5分）(2)