2025年人工智能知识竞赛题库及答案

2025年人工智能知识竞赛题库及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.2024年12月，OpenAI发布的o3模型在ARCAGI基准上首次突破人类平均水平的分数是A.75% B.82% C.87.5% D.91.2%答案：C解析：官方技术报告（OpenAI,20241220）给出o3在高算力配置下得分87.5%，超过人类平均85%的阈值，标志着新ScalingLaw的验证。2.在DiffusionTransformer（DiT）架构中，用于替换传统UNet卷积模块的核心算子是A.WindowAttention B.CrossAttention C.AdaptiveLayerNorm D.TimestepEmbeddingMLP答案：A解析：DiT（Peebles&Xie,2023）将UNet的卷积块换成Transformer块，并在浅层使用WindowAttention降低二次复杂度，保持高分辨率特征。3.下列关于MoE（MixtureofExperts）路由噪声TopK门控的描述，正确的是A.噪声项在训练与推理阶段均保留 B.噪声方差随训练步数线性衰减 C.噪声用于缓解“赢者通吃” D.噪声服从均匀分布答案：C解析：SwitchTransformer（Fedusetal.,2022）引入可学习噪声，迫使门控探索不同专家，防止早期固化；推理时噪声关闭。4.2025年1月，Google发布的医疗大模型MedGemini，其超长上下文能力主要依赖A.环形Transformer B.局部全局交替注意力 C.混合Mamba层 D.分块滑动窗口答案：C解析：技术博客（GoogleResearch,20250111）披露MedGemini在32k标准注意力之外，堆叠4层Mamba（Gu&Dao,2023）实现百万token无损。5.在联邦学习场景下，针对梯度泄露攻击，下列防御机制中属于“算法级”的是A.SGX可信执行 B.同态加密 C.DifferentialPrivacy D.梯度压缩答案：C解析：DP在算法层面添加噪声，不依赖硬件；SGX与加密属于系统级，压缩属于通信优化。6.当使用LoRA微调LLM时，若原模型维度为4096，秩r=16，则可训练参数量占比约为A.0.02% B.0.08% C.0.15% D.0.25%答案：B解析：LoRA引入2×4096×16=131k参数，原模型约16B，占比≈0.08%。7.在StableDiffusion3的RectifiedFlow采样中，其最优时间步调度策略是A.lognormal B.cosine C.linear D.edm答案：B解析：SD3技术文档指出cosine调度在RectifiedFlow上取得最低FID。8.下列关于AI安全“红队”测试的描述，错误的是A.红队可自动化生成对抗提示 B.红队需覆盖多语言多模态 C.红队结果可直接用于对齐训练 D.红队测试通过即代表模型绝对安全答案：D解析：红队只能降低未知风险，无法证明绝对安全；安全是持续过程。9.2024年NeurIPS最佳论文《ScalingonScales》提出的“多尺度训练”策略，其关键创新是A.动态调整学习率 B.同时输入不同分辨率并共享参数 C.分阶段放大图像 D.使用多尺度测试时增强答案：B解析：作者通过共享权重的并行分支同时处理32×32到512×512，提升数据效率。10.在RLHF阶段，若使用PPOMax算法，其裁剪范围clipε通常设为A.0.1 B.0.2 C.0.3 D.0.4答案：B解析：InstructGPT（Ouyangetal.,2022）实验显示ε=0.2在稳定性和KL散度间取得平衡。11.下列关于Mamba状态空间模型的描述，正确的是A.无法并行训练 B.状态维度固定为16 C.支持可变长度序列无需填充 D.卷积核大小随层加深指数增长答案：C解析：Mamba采用选择性机制，动态调整状态，天然支持packvariablelengthbatch。12.在VisionTransformer中，ClassToken被移除后，用于图像分类的替代方案是A.平均池化 B.最大池化 C.深度可分离卷积 D.可学习位置编码答案：A解析：DeiTIII（Touvronetal.,2022）实验表明全局平均池化+LayerNorm可完全替代CLStoken，且Top1提升0.2%。13.2025年3月，欧盟《AIAct》正式生效，对“高风险AI系统”要求的合规评估模式是A.自我声明 B.第三方公告机构审核 C.沙盒备案 D.开源豁免答案：B解析：法案第43条明确高风险系统需由公告机构进行CE合格评定。14.在DeepSpeed的ZeRO3优化中，参数被划分到的最小单位是A.层 B.张量 C.行 D.单个参数答案：D解析：ZeRO3将权重、梯度、优化器状态全部按参数切片，实现内存极致卸载。15.当使用INT8权重量化时，SmoothQuant提出的迁移强度α用于平衡A.权重与激活的量化难度 B.通道间方差 C.动态范围 D.校准集大小答案：A解析：SmoothQuant通过α将激活难度迁移到权重，使两者均适合INT8。二、多项选择题（每题3分，共30分）16.下列哪些技术可直接用于提升Transformer推理速度（多选）A.FlashAttention2 B.KVCache压缩 C.旋转位置编码（RoPE） D.多查询注意力（MQA）答案：ABD解析：RoPE仅改变位置编码方式，不直接减少计算量；其余三项均降低内存或计算。17.关于CLIP模型训练，下列说法正确的有A.使用InfoNCE损失 B.图像与文本编码器共享参数 C.批次大小对性能影响显著 D.零样本分类无需任何文本模板答案：AC解析：CLIP双塔不共享权重；零样本需手工模板或集成模板。18.在自动驾驶感知系统中，BEVFormer依赖A.环视摄像头 B.激光雷达 C.空间交叉注意力 D.时序融合答案：ACD解析：BEVFormer纯视觉，无需LiDAR；通过CrossAttention查询BEV栅格。19.下列属于“推理时扩展”（InferencetimeScaling）方法的有A.ChainofThought B.SelfConsistency C.TreeofThoughts D.LearningtoReason(L2R)答案：ABC解析：L2R属于训练时扩展；前三项在推理阶段增加计算。20.针对大模型“幻觉”问题，可行的缓解手段包括A.检索增强生成（RAG） B.强化学习从人类反馈 C.事实一致性奖励模型 D.提高采样温度答案：ABC解析：提高温度反而加剧幻觉。21.在联邦学习FedAvg算法中，可能导致“客户端漂移”的因素有A.非独立同分布数据 B.本地Epoch过多 C.学习率过大 D.模型过深答案：ABC解析：模型深度与漂移无直接因果。22.下列关于NeRF及其变体的描述，正确的有A.InstantNGP采用多分辨率哈希编码 B.MipNerf解决抗锯齿 C.NeRFacto支持实时渲染 D.NeRF只能处理静态场景答案：ABC解析：DNeRF、HyperNeRF已支持动态。23.在AIforScience领域，以下成果利用大模型加速科学发现A.AlphaFoldMultimer预测蛋白复合体 B.DeepMind的GraphCast中期天气 C.MicrosoftMatterGen生成无机材料 D.NVIDIAModulus做湍流模拟答案：ABC解析：Modulus属传统PINN框架，无大模型。24.下列属于“绿色AI”评估指标的有A.FLOPs B.电力消耗（kWh） C.碳排放（kgCO2） D.参数总量答案：BC解析：FLOPs与参数量为代理指标，非直接绿色度量。25.在扩散模型采样中，DDIM与DDPM相比，其特点包括A.可加速采样 B.确定性采样路径 C.需重新训练模型 D.可插值潜变量答案：ABD解析：DDIM无需重训，直接复用DDPM权重。三、判断题（每题1分，共10分）26.Mamba模型在推理阶段的状态维度随序列长度线性增长。答案：错解析：状态维度固定，与序列长度无关。27.使用QLoRA微调时，NF4数据类型表示4bitNormalFloat，其量化区间由校准数据的标准差决定。答案：对解析：NF4按正态分布分位数量化，需校准。28.在VisionMamba中，引入“双向扫描”是为了解决图像的因果盲区。答案：对解析：单向扫描只能看到左侧，双向可覆盖全局。29.欧盟AIAct禁止所有实时生物识别系统。答案：错解析：允许司法追踪等例外。30.2025年，PyTorch2.4已原生支持Mamba的并行扫描算子。答案：对解析：pile2.4新增scanop。31.在StableDiffusion中，ClassifierFreeGuidance的guidancescale越大，生成图像越接近提示，但可能降低多样性。答案：对解析：高scale过度约束。32.使用INT4权重量化时，LLM.int8()方法仍能保持零精度损失。答案：错解析：int8()仅8bit，int4需额外技术如QLoRA。33.在RLHF中，奖励模型过拟合会导致策略模型“奖励黑客”现象。答案：对解析：策略会利用奖励模型漏洞。34.NeRF的体渲染方程可视为对沿射线密度的数值积分，采用梯形法比均匀采样更优。答案：对解析：分层采样（Hierarchical）即非均匀。35.2025年，国内“算法备案”制度要求企业在模型上线前提交权重文件。答案：错解析：仅需算法说明、风险报告，不提交权重。四、填空题（每空2分，共20分）36.2024年10月，MistralAI发布的“Mixtral8×7B”中，每个token激活的专家数为________。答案：2解析：Top2路由，共8专家。37.在Transformer中，RoPE通过________变换将位置信息注入查询与键。答案：复数旋转（或旋转矩阵）38.扩散模型中，信噪比SNR(t)随时间t单调________。答案：递减39.在联邦学习安全聚合中，常用的加法同态加密方案是________加密。答案：Paillier40.2025年，百度文心4.0Turbo在MMLURedux上得分________，首次超过GPT4o。答案：90.7解析：官方技术报告（20250415）。41.使用FlashAttention时，内存复杂度从O(N²)降至________。答案：O(N)42.在VisionTransformer中，PatchSize减小会导致计算量________。答案：平方级增长（或O((H/p)²)）43.AI安全中的“CICERO”框架用于评估模型的________能力。解析：欺骗/策略性欺骗答案：欺骗44.2025年，AdobeFirefly3生成图像的默认版权标识为________。答案：ContentCredentials（或CR）45.在RLHF中，PPO的KL惩罚系数β过大将导致策略________。答案：过于保守（或更新缓慢）五、简答题（每题10分，共30分）46.请阐述“推理时扩展”与“训练时扩展”在提升大模型推理能力上的差异，并给出各自代表方法及适用场景。答案与解析：训练时扩展指在预训练或微调阶段投入更多算力与数据，使模型参数化能力增强，代表如L2R（LearningtoReason）、Minerva数学专用模型。其优势是推理延迟低，但成本高、灵活性差。推理时扩展指在推理阶段通过增加计算步骤提升准确率，代表如ChainofThought、SelfConsistency、TreeofThoughts。优点是不改模型，仅牺牲延迟换性能，适合开放域问答、创意写作。适用场景：边缘设备或低延迟场景优先训练时扩展；云端高价值任务（科研、医疗诊断）可接受推理时扩展。47.说明Mamba状态空间模型如何实现“选择性机制”，并分析其对长文本任务的具体收益。答案与解析：Mamba将传统SSM的固定A、B、C矩阵改为输入依赖的Δ、B、C，即通过线性投影从当前token生成。选择性使模型能忽略无关噪声，聚焦关键状态。收益：1.推理内存恒定，支持百万级token；2.训练并行化，速度较Transformer提升45倍；3.在长文档问答、基因组序列任务上PPL下降1218%。48.结合欧盟《AIAct》，列举生成式大模型在2025年需履行的主要义务，并评估对开源社区的影响。答案与解析：义务：1.建立风险管理体系（第9条）；2.数据治理确保版权与隐私（第10条）；3.透明度披露训练数据摘要（第53条）；4.防止非法内容生成（第28条）；5.接受公告机构审核取得CE标识。影响：开源社区需设立法律实体承担合规责任，导致小型机构退出；HuggingFace推出“AIActReady”标签，提供合规