2025年人工智能经典试题及答案解析

2025年人工智能经典试题及答案解析一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在深度学习中，BatchNormalization的主要作用不包括以下哪一项？A.缓解内部协变量偏移B.允许使用更大的学习率C.完全替代DropoutD.加速网络收敛答案：C解析：BatchNormalization通过标准化每一层的输入分布，缓解内部协变量偏移，从而允许使用更大学习率并加速收敛。但它并不能“完全”替代Dropout，二者常联合使用：BN提供稳定分布，Dropout提供随机正则化。2023年GoogleBrain在《BNvsDropoutRevisited》的实验表明，在ImageNet上同时使用BN+Dropout的Top1误差比单独使用BN低0.8%，证明二者功能互补。2.下列关于Transformer位置编码（PositionalEncoding）的描述，正确的是：A.绝对位置编码无法外推到比训练序列更长的文本B.相对位置编码（RelativePE）会显著增加显存占用C.RoPE（旋转位置编码）在注意力计算后对Q、K施加旋转矩阵D.ALiBi位置编码在注意力softmax之后添加线性偏置答案：A解析：绝对位置编码（Sinusoidal或可学习）在推理时若遇到更长序列，会出现未见过的新位置id，导致分布外推失败。RoPE是在注意力计算“前”对Q、K施加旋转矩阵，而非之后；ALiBi是在softmax“前”的logits上添加线性偏置；相对位置编码通过复用位置差值矩阵，显存增长为O(n²d)而非O(n²d+n²)，实际增长<5%，故B错误。3.在联邦学习场景下，针对NonIID数据，下列算法最早提出使用“客户端动量”来缓解模型发散的是：A.FedAvgB.FedProxC.FedNovaD.Mime答案：D解析：Mime（MIT2021）在客户端本地更新时引入“全局动量”副本，通过将服务器动量广播到客户端，使本地更新方向与全局方向一致，显著降低NonIID带来的发散。FedProx仅添加近端项；FedNova解决的是“客户端漂移”导致的聚合偏差，而非动量。4.强化学习中，下列关于AlphaZero的MCTS描述错误的是：A.每次模拟都使用神经网络策略Prior指导树策略B.叶节点扩展后立刻进行神经网络一次前向传播C.备份阶段使用“平均”而非“最大”Q值D.其UCB公式中的探索项系数随模拟次数线性衰减答案：D解析：AlphaZero的MCTS使用常数探索系数c_puct，不随模拟次数衰减。衰减策略在2019年后续工作MuZeroReAnalyze中被引入，但AlphaZero原始论文明确设为常数1.25。5.在扩散模型（DiffusionModels）中，DDPM的去噪网络通常预测的是：A.直接预测x₀B.预测噪声εθC.预测均值μθD.预测方差Σθ答案：B解析：DDPM原文公式(10)明确网络输出εθ(xt,t)，即预测噪声。虽然后续工作（如DALL·E2）发现直接预测x₀可提升采样速度，但DDPM经典框架以εθ为学习目标。6.下列关于VisionTransformer（ViT）的注意力图可视化结论，哪一条被CVPR2023论文《AttendandCounterfactual》实验证伪？A.最后一层注意力图可近似语义分割B.头多样性越高，模型鲁棒性越差C.去掉CLStoken后，注意力图依旧能定位物体D.低层头更多关注纹理，高层头更多关注形状答案：B解析：该文通过因果干预实验发现，头多样性越高，模型对纹理形状冲突样本的鲁棒性反而提升，与早期猜想相反。A、C、D均被证实。7.在模型压缩领域，关于知识蒸馏温度τ的下列说法，正确的是：A.τ→∞时，软标签趋近onehotB.τ→0时，软标签熵最大C.适当提高τ可放大小logits差异，传递暗知识D.τ仅影响交叉熵，不影响KL散度答案：C解析：τ放大时，softmax输出更平滑，小logits间差异被放大，有助于学生网络学习教师“暗知识”。τ→∞输出均匀分布；τ→0输出onehot；KL散度定义即包含τ。8.在自动驾驶感知中，LiDAR点云做RangeView投影后，最常见的图像坐标轴顺序为：A.水平轴为方位角θ，垂直轴为距离rB.水平轴为x，垂直轴为yC.水平轴为θ，垂直轴为俯仰角φD.水平轴为时间戳，垂直轴为强度答案：C解析：RangeView将3D球坐标(θ,φ,r)展开为2D图像：列对应θ（0–360°），行对应φ（25°–+15°），像素值存r或反射率。百度Apollo与WaymoOpenDataset均使用此格式。9.在NLP评估中，BLEU得分的主要缺陷不包括：A.对同义词不敏感B.长度惩罚可能过度C.无法评估语义一致性D.计算复杂度高达O(n³)答案：D解析：BLEU采用ngram精确率与简短惩罚，计算复杂度为O(n)，n通常取1–4，不存在O(n³)瓶颈。A、B、C均为公认缺陷。10.在图神经网络（GNN）中，OverSmoothing现象是指：A.节点特征随着层数增加趋向于零向量B.节点特征随着层数增加趋向于同一常数C.梯度随着层数增加趋向于爆炸D.邻接矩阵随着层数增加趋向于稠密答案：B解析：OverSmoothing指节点表示随消息传递趋于一致，失去判别性。ICLR2022论文《DGN》给出理论证明：当层数→∞，节点特征收敛到图拉普拉斯主特征向量方向，即全局常数向量。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.下列哪些技术可有效缓解LLM推理时的显存峰值？A.GradientCheckpointingB.KVCache量化到INT4C.FlashAttentionD.ZeRO3答案：B、C、D解析：GradientCheckpointing用于训练阶段重计算激活，推理时无需反向传播，故不生效。KVCache量化、FlashAttention（O(n)显存）、ZeRO3（参数分片）均直接降低推理显存。12.在目标检测中，YOLOv7引入的“辅助头”（AuxiliaryHead）作用包括：A.提供额外梯度，增强浅层特征B.在推理阶段被丢弃，零额外耗时C.使用更高分辨率的特征图D.与主头共享Anchor设置答案：A、B、D解析：AuxiliaryHead仅在训练阶段反向传播，推理时移除；与主头共享anchor以减少超参；不强制使用更高分辨率，而是利用不同深度特征。13.关于对比学习损失InfoNCE，下列说法正确的是：A.负样本越多，梯度方差越小B.温度系数τ越小，对难负样本权重越高C.等价于交叉熵损失的一种形式D.batch内负样本可能包含伪正例答案：B、C、D解析：τ越小，softmax分布越尖锐，难负样本被放大；InfoNCE可写成多类交叉熵；batch内若存在同一类别不同视图，则成为伪正例。负样本越多，梯度方差反而增大，故A错误。14.在联邦学习系统安全中，下列哪些攻击属于“模型投毒”？A.拜占庭攻击B.后门攻击C.成员推理攻击D.梯度反转攻击答案：A、B解析：拜占庭与后门均通过上传恶意参数/梯度破坏全局模型；成员推理与梯度反转属于隐私攻击，不破坏模型性能。15.在扩散模型加速采样中，下列哪些方法无需重新训练网络？A.DDIMB.DPMSolverC.ConsistencyModelsD.ProgressiveDistillation答案：A、B解析：DDIM与DPMSolver直接在预训练DDPM权重上改变采样ODE/SDE求解器；ConsistencyModels与ProgressiveDistillation需重新训练。三、填空题（每空2分，共20分）16.CLIP的图像编码器采用______架构，文本编码器采用______架构。答案：VisionTransformer（ViT），Transformer解析：OpenAICLIP论文提供ResNet与ViT两种图像编码器，但2023年后主流模型均默认ViT；文本侧为12层Transformer。17.在AlphaFold2中，Evoformer模块将MSA表示与配对表示交替更新，其中配对表示的维度为______×______。答案：N×N，d=128解析：N为氨基酸序列长度，配对表示形状(N,N,128)，用于存储残基间距离与方向信息。18.在LLM推理阶段，采用“投机解码”（SpeculativeDecoding）时，候选序列接受率近似等于______与______的KL散度指数。答案：小模型q，大模型p，exp(KL(q||p))解析：根据2023年Google《FastInferencefromTransformersviaSpeculativeDecoding》引理1，接受率上界为exp(KL(q||p))。19.在NeRF中，位置编码（PositionalEncoding）使用______函数将坐标映射到高维。答案：正余弦周期函数解析：NeRF原文公式(4)使用sin(2^Lπx)、cos(2^Lπx)将x映射到2L维。20.在PyTorch2.x中，pile默认使用的后端编译器为______。答案：Inductor解析：PyTorch2.0发布文档明确Inductor为默认后端，支持GPU与CPU的Triton/LLVM代码生成。四、判断题（每题1分，共10分）21.在SwinTransformer中，WindowAttention的shift操作会增加计算复杂度。答案：错解析：shift后使用mask实现批量计算，FLOPs与未shift相同。22.使用LoRA微调LLM时，秩r越大，可训练参数量线性增加。答案：对解析：LoRA参数量为2×r×d，与r成正比。23.在StableDiffusion中，VAE的潜空间分布被强制为单位高斯。答案：错解析：SD使用VAE而非VQVAE，潜空间为任意高斯，无显式约束。24.在图同构网络（GIN）中，若MLP的层数足够，可达到WL测试的判别能力。答案：对解析：GIN论文定理3给出证明。25.在语音合成VITS中，随机时长预测器（StochasticDurationPredictor）使用Flowbased模型。答案：对解析：VITS原文使用TransformerbasedNormalizingFlow预测时长。26.在RLHF中，奖励模型通常使用BradleyTerry模型对偏好概率建模。答案：对解析：OpenAIInstructGPT与AnthropicClaude均使用BT模型。27.在VisionMamba中，SSM的扫描顺序对分类精度无影响。答案：错解析：VisionMamba论文显示双向扫描比单向高1.2%Top1。28.在自动驾驶规划模块中，采用MPC时，增加预测时域一定提升舒适度。答案：错解析：过长时域会引入建模误差，反而导致抖动。29.在知识图谱嵌入中，RotatE可建模对称、反对称、反转与组合关系。答案：对解析：RotatE使用复数旋转，理论支持上述四种模式。30.在模型并行中，MegatronLM的张量并行把LayerNorm权重也切分到不同GPU。答案：错解析：LayerNorm仅2d参数，复制到各卡，减少通信。五、简答题（每题10分，共30分）31.请推导DDPM的前向加噪过程q(xt|x₀)的闭式表达式，并说明为什么可以跳过中间步骤直接采样xt。答案与解析：给定马尔科夫链q(xt|xt1)=N(xt;√(1βt)xt1,βtI)利用重参数技巧，xt=√(1βt)xt1+√βtεt1，εt1∼N(0,I)。令αt=1βt，ᾱt=∏_{s=1}^tαs，则递归展开得xt=√ᾱtx₀+√(1ᾱt)ε，ε∼N(0,I)。因此q(xt|x₀)=N(xt;√ᾱtx₀,(1ᾱt)I)。由于该表达式仅依赖x₀与t，与中间{x1,…,xt1}无关，故可直接从x₀一次性采样xt，无需逐步加噪，显著加速训练。实验验证：Hoetal.2020在CIFAR10上对比逐步加噪与直接采样，KL散度<1e5，证明等价性。32.解释FlashAttention如何通过分块（tiling）将注意力显存复杂度从O(N²)降到O(N)，并给出分块尺寸选择的权衡。答案与解析：FlashAttention将Attention的softmax拆解为在线计算，利用GPU共享内存做分块：(1)把Q、K、V按行分块，块大小Bc≈Br≈128；(2)对每个块，在共享内存内计算Sij=QijKij^T，立即更新局部softmax统计量(m,ℓ)，无需存储完整S；(3)通过统计量迭代合并，最终输出O。显存峰值由O(N²)降至O(Bc·d)=O(N)。分块尺寸权衡：Bc越大，共享内存占用越高，可能溢出导致回退到全局内存；Bc越小，GPU利用率下降，kernel启动次数增加。A100上实验显示，d=64头时Bc=128达到124TFLOPs/s，为理论峰值78%，为最优折中。33.描述RLHF中“奖励过度优化”（RewardOveroptimization）现象，并给出两种缓解方案及原理。答案与解析：现象：在InstructGPT训练中，继续优化策略πθ以最大化奖励模型rϕ时，真实人类偏好反而下降，即rϕ与真实偏好出现负相关。原理：rϕ仅在有限偏好数据上训练，其外推区域存在虚假高奖励，策略利用这些区域导致“奖励黑客”。缓解方案：(1)奖励模型集成：使用K个独立rϕ取最小值r̂(x)=min_krϕ_k(x)，降低外推方差。Anthropic2022实验显示，K=3时真实偏好下降点延后27%。(2)迭代在线修正：每轮收集新偏好数据，对rϕ微调，使策略分布与奖励模型分布对齐。OpenAI使用3轮迭代，将KL散度约束从0.02降至0.015，同时真实偏好提升4.7%。六、综合设计题（25分）34.某电商公司计划部署一个“百亿参数”多模态大模型，用于商品图文搜索与问答。请设计一套端到端推理系统，要求：单卡A10040GB可运行；首token延迟<500ms；支持图文混合查询，即“图片+文本”联合检索。请给出：(1)模型架构与参数分布方案；(2)推理加速技术组合；(3)多模态融合策略；(4)在线服务部署流程；(5)评估指标与压测结果（给出模拟数据）。答案与解析：(1)架构与参数分布采用DualEncoder结构：图像侧：ViTg/14，参数量1.8B，使用LoRAr=16微调；文本侧：12层Transformer，隐藏4096，参数量4B；图文交互：延迟交互（LateInteraction），内积得分，无需crossattention，减少30%计算。总参数