2025年人工智能应用技术考试试卷及答案

2025年人工智能应用技术考试试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在深度学习中，下列哪种技术最适合用于解决小样本图像分类任务？A.随机森林B.迁移学习C.K均值聚类D.Apriori算法答案：B解析：迁移学习通过借用在大规模数据集上预训练的模型权重，仅需少量新样本即可快速收敛，显著缓解小样本场景下的过拟合问题。2.联邦学习框架中，服务器端聚合本地模型参数时，若采用FedAvg算法，其更新规则本质上是：A.对参数进行加权平均，权重与本地数据量成正比B.对参数进行几何平均，权重与本地epoch数成正比C.对梯度进行加权平均，权重与本地学习率成正比D.对损失函数值进行算术平均，再反向传播答案：A解析：FedAvg的核心思想是各客户端在本地数据上训练若干epoch后，将模型参数上传，服务器按本地数据量占比加权平均，从而保持全局一致性。3.在Transformer架构中，positionalencoding使用正弦/余弦函数而非可学习向量的主要优点是：A.降低显存占用B.支持任意长度序列的外推C.加速注意力计算D.增强非线性表达能力答案：B解析：固定函数形式的positionalencoding在训练时未见的更长序列上依然能产生合理的位置表示，避免可学习向量因长度固定而无法外推的缺陷。4.下列关于DiffusionModel的描述，错误的是：A.前向过程为固定马尔可夫链，逐步加噪B.反向过程通过神经网络学习去噪C.训练目标为最大化证据下界ELBOD.采样时必须使用与训练一致的随机种子答案：D解析：DiffusionModel采样阶段无需固定随机种子，每次生成均可使用不同种子以保证多样性，仅要求噪声调度表一致。5.在强化学习中，采用PPO算法时，clip参数ε的典型取值范围是：A.0.001~0.01B.0.01~0.05C.0.1~0.3D.0.5~1.0答案：C解析：PPO通过剪切概率比限制策略更新幅度，ε过大则剪切失效，过小则更新过慢，实验表明0.1~0.3可平衡稳定性与速度。6.在自动驾驶感知系统中，将激光雷达点云投影到图像平面后，最常见的数据增强手段是：A.随机丢弃50%点云B.对图像做色调抖动C.在图像与点云中同步执行随机旋转D.对点云高度值加高斯噪声答案：C解析：多模态同步旋转可保持图像像素与点云几何对应关系，增强模型对视角变化的鲁棒性，而单纯丢弃或噪声会破坏跨模态一致性。7.在边缘设备部署YOLOv8时，若将FP32权重压缩为INT8，下列指标几乎不会下降的是：A.平均精度mAP@0.5B.权重大小C.推理延迟D.功耗答案：B解析：INT8量化后权重大小直接降为1/4，而mAP、延迟、功耗均受量化误差与硬件后端影响，可能波动。8.在AIGC文本生成中，采用topp采样（nucleussampling）时，若p=0.9，则：A.每次从累积概率达90%的最小词集合中采样B.每次从概率最大的前90%词语中采样C.每次丢弃概率小于0.9的词语D.每次将概率归一化到0.9后采样答案：A解析：topp按概率降序累加至首次≥p，构成动态候选集，既保证多样性又避免低概率词带来的语义漂移。9.在医疗影像分割任务中，使用DiceLoss相比交叉熵的主要优势是：A.对类别不平衡不敏感B.可直接优化像素精度C.支持多标签边缘检测D.收敛速度更慢但更稳定答案：A解析：DiceLoss通过重叠度度量，前景背景像素数量悬殊时梯度仍保持足够幅度，缓解交叉熵下背景梯度淹没前景的问题。10.在MLOps流水线中，若采用Canary部署策略，第一步通常是：A.将100%流量切换至新模型B.将5%流量导入新模型并监控指标C.回滚至旧模型D.关闭流量入口答案：B解析：Canary先以小比例流量验证新模型无退化，再逐步扩大比例，确保线上风险可控。二、多项选择题（每题3分，共15分；多选少选均不得分）11.下列哪些技术可有效缓解GAN训练中的模式崩塌（modecollapse）？A.使用Wasserstein损失B.采用谱归一化C.引入UnrolledGAND.增加BatchNorm层E.在判别器输入加噪声答案：A、B、C、E解析：Wasserstein损失提供平滑梯度；谱归一化约束判别器Lipschitz常数；UnrolledGAN让生成器考虑判别器未来更新；输入噪声扩大判别器分布支撑，均有助于分散生成样本。BatchNorm主要加速收敛，对模式崩塌无直接作用。12.关于VisionTransformer（ViT），下列说法正确的有：A.图像块尺寸越大，模型越难捕捉细粒度特征B.使用掩码图像建模（MAE）预训练可提升下游分类效果C.位置编码去掉后，模型在ImageNet上仍可保持90%以上精度D.采用GlobalAveragePooling替代CLStoken会显著降低精度E.在小型数据集上从头训练易过拟合答案：A、B、E解析：大块化降低序列长度，损失细节；MAE通过高比例掩码提升表征；小型数据无预训练时易过拟合。去掉位置编码后精度暴跌至随机水平；GAP与CLS精度差异不足1%，非显著。13.在NLP大模型推理加速中，以下哪些方法属于“投机解码”（speculativedecoding）范畴？A.使用小模型草稿生成，大模型并行验证B.动态提前退出（earlyexit）C.分块并行解码（blockwiseparalleldecoding）D.将Attention改为MultiQueryE.采用INT4量化答案：A、C解析：投机解码核心为“先快后准”，A、C均利用并行验证机制加速；earlyexit为自适应计算；MultiQuery与量化属于结构压缩，非投机思想。14.关于自监督学习中的对比学习，下列损失函数可直接用于负样本对的包括：A.InfoNCEB.TripletLossC.BarlowTwinsD.SimSiamE.MarginLoss答案：A、B、E解析：InfoNCE显式使用负样本；Triplet与MarginLoss依赖负样本距离；BarlowTwins与SimSiam无需负样本，通过冗余降低或停止梯度避免崩溃。15.在可解释AI中，以下哪些方法可提供像素级显著图？A.GradCAMB.IntegratedGradientsC.LIMED.SHAPE.GuidedBackpropagation答案：A、B、E解析：GradCAM通过梯度加权激活图；IntegratedGradients累加基准到输入的梯度；GuidedBackpropagation反向掩码梯度，均可定位像素。LIME、SHAP默认给出区域或特征重要性，非纯像素级。三、填空题（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.x中，使用______编译模式可将动态图转化为静态图，从而融合内核并降低GPU访存。答案：pile解析：pile通过TVM/Glow风格优化，自动生成融合CUDAkernel，提升20%30%吞吐。17.在StableDiffusion中，去噪网络通常采用______架构，其跳跃连接有助于保留图像细节。答案：UNet解析：UNet的编码器解码器对称结构加跳跃连接，能在潜在空间有效恢复高频细节。18.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）阶段，用于奖励模型训练的损失函数为______回归。答案：排序/PairwiseRanking解析：奖励模型接受同一提示下的两个响应，输出标量奖励，通过交叉熵排序损失拟合人类偏好。19.在自动驾驶高精地图定位中，常用______变换将当前激光雷达帧与地图进行配准。答案：ICP（IterativeClosestPoint）解析：ICP通过迭代寻找最近点并最小化点到面距离，求解刚性变换，实现厘米级定位。20.在模型蒸馏中，当教师模型输出为软标签时，引入温度参数T，其值越大，概率分布越______。答案：平滑/均匀解析：高温放大logit差异缩小，软化分布，使学生模型关注暗知识（darkknowledge）。21.在语音识别中，CTC损失要求引入______符号以处理输入输出长度不一致。答案：blank解析：blank标签允许模型在重复帧输出空识别，实现单调对齐。22.在VisionMLP架构中，CycleMLP通过引入______卷积替代全连接，实现线性复杂度。答案：循环/循环移位解析：循环移位核在通道维度共享权重，将O(N²)全连接降为O(N)。23.在推荐系统冷启动场景，利用用户注册时填写的______信息，可快速构建初始嵌入。答案：属性/画像（如年龄、性别、地域）解析：属性嵌入与内容特征拼接，可缓解无交互时的稀疏性。24.在AI芯片设计中，数据流架构采用______机制，将计算与访存解耦，提高PE利用率。答案：双缓冲/DoubleBuffering解析：双缓冲在计算当前tile时预取下一tile，隐藏访存延迟。25.在生成式模型评估中，FID指标计算真实与生成图像特征向量的______距离。答案：Fréchet解析：FID假设特征分布服从高斯，计算均值与协方差的Fréchet距离，越低越真实。四、判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）26.在LoRA微调中，秩r越大，可训练参数量越少。答案：×解析：秩r越大，低秩矩阵尺寸增大，参数量增加。27.使用FlashAttention可将注意力内存复杂度从O(N²)降至O(N)。答案：√解析：FlashAttention通过分块softmax重计算，无需存储完整注意力矩阵，实现线性显存。28.在扩散模型中，DDIM采样步数越少，生成质量一定越差。答案：×解析：DDIM为确定性采样，步数减少会牺牲一致性，但可通过更高阶ODEsolver补偿，未必质量更差。29.在模型并行中，PipelineParallelism属于层间划分，而TensorParallelism属于层内划分。答案：√解析：Pipeline按层切分不同设备；TensorParallel将单层参数矩阵分块，二者正交。30.在BERT预训练中，NSP（NextSentencePrediction）任务在所有后续改进模型中均被保留。答案：×解析：RoBERTa等实验表明NSP贡献微弱，已移除。31.在目标检测中，YOLOv8的C2f模块替换了YOLOv5的C3，旨在增强梯度流。答案：√解析：C2f引入更多跨层split与concat，提升梯度复用。32.在图神经网络中，GraphSAGE的采样方式保证了训练时显存恒定，与图规模无关。答案：√解析：固定邻居采样数，每批次节点数可控，显存恒定。33.在语音合成中，VITS的随机时长预测器（SDP）允许模型在推理时控制语速。答案：√解析：SDP输出音素时长分布，可通过调整温度或长度因子实现语速调节。34.在强化学习offpolicy评估中，重要性采样比（IS）估计量一定无偏。答案：√解析：IS在满足覆盖性假设时，数学期望等于真实值，故无偏。35.在AI绘画中，StableDiffusion的VAE编码器将512×512图像压缩为64×64×4潜在向量，压缩率为128倍。答案：√解析：512²×3≈786k像素，64²×4=16k，压缩比≈49，但考虑字节对齐与冗余去除，业界常称约128倍。五、简答题（每题10分，共30分）36.描述如何通过“混合精度训练+梯度累积”在单卡24GBGPU上微调LLaMA65B，并给出显存占用估算与关键代码片段。答案：1.原理：混合精度（FP16+FP32主副本）将激活与权重减半；梯度累积将microbatch梯度累加，等效扩大batchsize而不增显存。2.显存估算：65B参数≈130GBFP32，使用INT8量化+NF4双量化后降至≈32GB；激活检查点（checkpointing）使激活显存从O(LBHD)降至O(BHD)，24GB可行。3.关键代码（PyTorch2.1）：```pythonfromtorch.cuda.ampimportautocast,GradScalerscaler=GradScaler()fori,batchinenumerate(loader):withautocast():loss=model(batch).loss/accum_stepsscaler.scale(loss).backward()if(i+1)%accum_steps==0:scaler.step(optimizer)scaler.update();optimizer.zero_grad()```4.额外技巧：使用DeepSpeedZeRO3offload参数到CPU，进一步降低GPU显存峰值至20GB以下；开启flashattention减少激活碎片。37.对比分析RAG（RetrievalAugmentedGeneration）与LongContextLLM在知识密集型问答上的优缺点，并给出选择决策树。答案：1.RAG优点：动态更新知识无需重训；可引用外部溯源，减少幻觉；显存随检索大小而非序列线性增长。缺点：检索质量决定上限；需维护向量库；跨段落推理弱。2.LongContext优点：端到端训练，推理链自然；支持细粒度跨句依赖。缺点：训练与推理成本高，长度平方级显存；知识截止后无法更新；超长输入易稀释注意力。3.决策树：a.若知识库日更新>5%→选RAGb.若单文档>100ktokens且需跨页推理→选LongContext+分段RAG混合c.若硬件显存<40GB→选RAGd.若答案需可解释引用→选RAGe.若用户提问多为总结性而非事实性→选LongContext4.案例：医疗指南季度更新、法规频繁修订，优先RAG；小说级文档情感分析，优先LongContext。38.阐述“链式思维提示（ChainofThought,CoT）”在算术推理任务中的心理机制与局限性，并提出一种改进方案。答案：1.心理机制：CoT模拟人类“分步解题”工作记忆过程，将多步计算拆分为可验证子目标，降低单步Transformer的复合误差；注意力头在生成中间结果时形成线性化计算图，提升符号操作一致性。2.局限性：a.步骤错误会级联放大；b.对分布外数值（如超大整数）仍失效；c.依赖提示模板，不同模板性能方差大；d.可能产生“看似合理但计算错误”的幻觉。3.改进方案——“工具增强CoT（ToolaugmentedCoT）”：a.在每一步生成<call>计算器(表达式)</call>标签；b.外部Python解释器返回精确结果；c.模型将结果回填继续生成；d.训练时采用课程学习，先学习调用工具，再减少依赖。4.实验：GSM8K数据集上，175B模型CoT准确78.5%，工具增强后提升至92.3%，且对10⁶级大数运算误差从34%降至2%。六、综合设计题（25分）39.某市计划部署“AI+城市噪声治理”系统，需实时识别非法鸣笛、改装摩托、施工噪声三类事件，并要求在边缘盒子（8TOPSINT8）上运行，时延<200ms。请给出端到端技术方案，包括：1.数据采集与标注策略；2.模型选型与压缩流程；3.事件上报逻辑与隐私合规；4.在线自学习机制；5.预期指标与验证方案。答案：1.数据采集：a.部署4G回传MEMS麦克风阵列（16kHz