2025年人工智能招聘面试题库及参考答案

2025年人工智能招聘面试题库及参考答案一、单选题（每题仅有一个正确答案，错选、多选均不得分）1.在PyTorch2.1中，以下哪一段代码可以正确开启pile的maxautotune模式，并在A100GPU上获得确定性结果？A.pile(model,mode='maxautotune',deterministic=True)B.pile(model,mode='maxautotune',deterministic='warn')C.torch._dynamo.config.deterministic=True;pile(model,mode='maxautotune')D.torch.backends.cudnn.deterministic=True;pile(model,mode='maxautotune')答案：C解析：PyTorch2.1将deterministic控制下沉到torch._dynamo层，仅设置cudnn.deterministic无法覆盖inductor后端中的非确定性算子；必须显式打开dynamo的deterministic开关，再调用compile才能全局生效。2.某电商搜索场景使用双塔DSSM模型，负样本采用inbatch随机负采样。若batchsize从2048突然降到64，线上CTR预估校准度（calibration）出现系统性高估，其最可能原因是：A.温度系数τ过大B.温度系数τ过小C.未对采样概率做修正（logQ修正）D.未使用LayerNorm答案：C解析：batch变小后，每个正样本的随机负例被采到的概率分布发生剧烈变化，若继续用无修正的softmax交叉熵，会低估负例先验概率，导致打分偏高。logQ修正可缓解采样偏差。3.在Transformer中，若将attention的softmax改为ReLU(·/√d_k)，则理论上序列最大可建模依赖长度会：A.不变B.缩短为O(logn)C.增长为O(n²)D.退化为常数答案：B解析：ReLU不保证权重和为1，且负值归零，信息传递矩阵的谱半径随层数指数衰减，梯度消失范围与logn成正比，因此有效依赖长度缩短。4.使用DeepSpeedZeRO3训练175B模型，参数被划分到128张A10080G。若开启nvmeoffload，以下哪项指标几乎不受PCIe带宽限制？A.Allgather时延B.Reducescatter时延C.Optimizerstate写盘吞吐量D.Gradientnorm计算答案：D解析：gradientnorm仅需一次性Allreduce一个标量，数据量4Byte，与PCIe带宽无关；其余均涉及大规模参数搬运。5.在StableDiffusionXL的VAE潜空间做线性插值，若两张图像潜码z₁、z₂分别满足‖z₁‖₂=‖z₂‖₂=1且z₁⊥z₂，则插值路径上生成图像的感知变化速率（LPIPS距离对t的导数）在t=0.5处：A.取得最小值B.取得最大值C.为0D.不存在答案：B解析：潜空间球面插值在正交点处导数最大，感知变化最快；直线插值则在中点速率最小。6.联邦学习场景下，采用FedAvg聚合100个客户端模型，其中10个为拜占庭攻击者，上传参数为真实参数的5倍。若服务器使用Trimmean（trim=10），则聚合后参数偏差为：A.0B.5%C.10%D.50%答案：A解析：Trimmean去掉最大10个与最小10个，攻击者参数全被剔除，剩余90个正常，故无偏。7.在RLHF中，若奖励模型r_θ对偏好对(x,y_w,y_l)的交叉熵损失出现NaN，以下排查顺序最合理的是：①检查y_w与y_l是否相同②检查logsumexp数值稳定性③检查梯度裁剪阈值④检查奖励模型是否输出0方差A.①②③④B.②①④③C.④①②③D.①④②③答案：A解析：先排除标签错误，再查数值稳定，再查梯度爆炸，最后查模型退化。8.使用int8量化部署LLaMA270B时，若采用GPTQ分组大小128，激活值用动态int8，则模型体积与fp16相比约：A.25%B.37.5%C.50%D.75%答案：B解析：权重70B×1Byte，激活临时缓存约0.5Byte/参数，总计≈1.5Byte/param，fp16为2Byte，故1.5/2=75%，但权重只占约一半，实际体积37.5%。9.在自动驾驶感知系统中，将激光雷达点云转为BEV特征时，若使用PointPillar的pillarsize从0.25m调整为0.5m，则检测头对小轿车（4m×1.8m）的召回率会：A.提升约2%B.下降约5%C.下降约10%D.几乎不变答案：C解析：pillar变大致使横向特征分辨率减半，小轿车横向仅1.8m，有效pillar数量减少，边缘特征丢失，召回下降明显。10.在推荐系统冷启动阶段，使用元学习MAML训练新广告ID的嵌入，若innerloop学习率α设为0，则等效于：A.预训练平均嵌入B.随机初始化C.冻结所有参数D.退化为协同过滤答案：A解析：α=0时innerloop不更新，task嵌入始终为初始值，MAML仅优化初始参数，使其在平均意义上表现最好，即平均嵌入。二、多选题（每题有两个或以上正确答案，漏选、错选均不得分）11.以下哪些操作可以切实降低LLM推理时的首字延迟（TimetoFirstToken）？A.预填充KVcache时采用8bit量化B.使用speculativedecoding草稿模型C.将RoPE基频从10k提高到100kD.启用CUDAGraph把prefill阶段capture成单kernelE.把prompt做动态Earlyexit退出答案：B、D、E解析：A降低内存但增加反量化延迟；C仅影响位置编码外推，不减少计算；B可并行生成草稿，D减少kernellaunch开销，E提前退出层数，均可缩短首字延迟。12.在DiffusionModel加速采样中，以下哪些方法在理论上保持相同ODE轨迹（即相同连续时间极限）？A.DDIMB.DPMSolver2C.EulerMaruyama求解SDED.ExponentialIntegratorE.UniPC答案：A、B、D解析：DDIM是概率流ODE的离散格式；DPMSolver2与ExponentialIntegrator均为高阶ODE求解器；EulerMaruyama求解的是SDE，轨迹含随机项；UniPC对ODE做预测校正，极限一致。13.关于VisionTransformer的注意力热力图可解释性，以下说法正确的是：A.Rollout方法需逐层乘以注意力矩阵B.LRP需对GELU做反向重写C.GradCAM可直接用于ViT最后一层CLStokenD.Chefer方法引入重归一化使总relevance守恒E.注意力可视化对CNN无效答案：A、B、D解析：C错误，GradCAM需对特征图加权，ViT无卷积特征图；E错误，CAM系列对CNN有效。14.在GraphNeuralNetwork中，以下哪些技术可以缓解“过度挤压”（Oversquashing）？A.残差连接B.注意力机制C.重连边（graphrewiring）D.扩大hiddendimE.使用线性层代替非线性答案：A、C解析：残差提供捷径，rewiring缩短信息路径；注意力与维度不直接解决拓扑瓶颈；线性层反而削弱表达能力。15.以下哪些指标可直接用于评估生成模型多样性（diversity）且无需真实样本？A.LPIPSB.MSSSIMC.InceptionScoreD.Precision@kE.Recall@k答案：A、C解析：LPIPS计算生成样本间感知距离；IS用生成样本预测类别分布熵；MSSSIM需真实图像；Precision/Recall@k需真实分布。三、编程填空题（请补全缺失的Python代码，使其运行结果符合注释要求）16.实现一个内存高效的GroupQueryAttention（GQA）前向，要求Q头数为32，K/V头数为8，输出与标准MHA数值误差<1e5。```pythonimporttorch,torch.nn.functionalasFdefgqa_forward(q,k,v,scale=None):q:[B,32,L,D]k:[B,8,L,D]v:[B,8,L,D]B,n_q,L,D=q.shapen_kv=k.size(1)assertn_q%n_kv==0g=n_q//n_kvgroupsizeifscaleisNone:scale=D0.5将q按group拆分重排q=q.reshape(B,n_kv,g,L,D)scores=torch.einsum('bkgld,bkld>bkgl',q,k)scaleattn=F.softmax(scores,dim=1)out=torch.einsum('bkgl,bkld>bkgld',attn,v)合并回原始形状out=out.reshape(B,n_q,L,D)returnout```验证：```pythonB,L,D=2,128,64q=torch.randn(B,32,L,D)k=torch.randn(B,8,L,D)v=torch.randn(B,8,L,D)o1=gqa_forward(q,k,v)手工扩展k/v到32头k_expand=k.repeat_interleave(4,dim=1)v_expand=v.repeat_interleave(4,dim=1)o2=F.scaled_dot_product_attention(q,k_expand,v_expand)print(torch.allclose(o1,o2,atol=1e5))True```17.实现一个支持梯度检查点的LoRA线性层，要求训练时显存占用与普通线性层相同。```pythonimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.checkpointascpclassLoRALinear(nn.Module):def__init__(self,in_dim,out_dim,r=16):super().__init__()self.weight=nn.Parameter(torch.empty(out_dim,in_dim))nn.init.kaiming_uniform_(self.weight,a=50.5)self.lora_A=nn.Parameter(torch.empty(r,in_dim))self.lora_B=nn.Parameter(torch.zeros(out_dim,r))nn.init.kaiming_uniform_(self.lora_A,a=50.5)self.scaling=2.0/rself.enabled=Truedefforward(self,x):def_inner(x):ifself.enabled:returnF.linear(x,self.weight)+(F.linear(F.linear(x,self.lora_A),self.lora_B)self.scaling)else:returnF.linear(x,self.weight)ifself.trainingandx.requires_grad:returncp.checkpoint(_inner,x,use_reentrant=False)else:return_inner(x)```验证：```pythonnet=LoRALinear(1024,1024,r=16).cuda()x=torch.randn(4,512,1024,requires_grad=True,device='cuda')y=net(x).sum()y.backward()assertx.gradisnotNone```18.实现一个带温度缩放与长度惩罚的BeamSearch，要求返回得分最高的1条序列。```pythondefbeam_search(model,tokenizer,prompt,beam=4,max_new=50,temp=1.0,alpha=0.6):device=model.deviceinputs=tokenizer(prompt,return_tensors='pt').to(device)past=model(inputs,use_cache=True)seq=inputs['input_ids']scores=torch.zeros(beam,device=device)for_inrange(max_new):logits=model(seq,past_key_values=past.past_key_values).logits[:,1,:]/templogp=F.log_softmax(logits,dim=1)ifseq.size(0)==1:logp=logp.expand(beam,1)next_scores=scores.unsqueeze(1)+logpnext_scores=next_scores.view(1)vocab_size=logp.size(1)ifseq.size(0)<beam:beam_scores,beam_tok=next_scores.topk(beam)else:beam_scores,beam_tok=next_scores.topk(beam)beam_idx=beam_tok//vocab_sizebeam_tok=beam_tok%vocab_sizeseq=torch.cat([seq[beam_idx],beam_tok.unsqueeze(1)],dim=1)scores=beam_scoresalpha(seq!=tokenizer.pad_token_id).sum(dim=1).float()past=model(seq,past_key_values=past.past_key_values,use_cache=True)best=seq[scores.argmax()].tolist()returntokenizer.decode(best,skip_special_tokens=True)```验证：```pythonfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizertok=AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2").cuda()print(beam_search(model,tok,"ThefutureofAIis",beam=4,max_new=20))```四、系统设计题（请给出完整技术方案，含关键公式与伪代码）19.某短视频平台每日新增50万小时视频，需在30分钟内完成多模态标签生成（视觉、音频、文本、OCR），要求召回率≥92%，单卡成本≤0.03元/小时。设计端到端推理系统，说明模型选型、算子融合、调度策略与横向扩展方案。答案与解析：1)模型选型视觉：ViTB/16蒸馏至MobileViTS（8ms@A10），音频：PANNsCNN10（5ms），文本：BERTmini（6ms），OCR：PPOCRv3mobile（10ms）。2)算子融合将MobileViT的patchembed与CNNstem合并为单CUDAkernel；音频梅尔频谱与CNN首层合并；OCR检测与识别共享backbone。3)调度采用NVIDIATriton+Dynamo异步batcher，动态批尺寸16–128，延迟预算100ms；视觉与音频并行，文本与OCR串行。4)横向扩展视频按10秒chunk切片，Kafka分区数=节点数×8，节点采用A10×8卡，单卡吞吐1200QPS，共300节点即可在25分钟完成。5)成本A10市场单价1.2元/小时，单卡处理1200×3600/50≈86400小时视频，折算0.014元/小时，低于预算。6)召回提升采用级联：轻量模型粗标+困难样本用ViTL精标，粗标阈值0.35，精标0.55，整体召回93.4%。20.设计一个支持千亿参数、多租户、可观测的MoE训练平台，要求：a)租户间梯度完全隔离；b)专家负载均衡方差<5%；c)训练断点3分钟内恢复；d)支持弹性扩缩容至1024卡。答案与解析：1)架构采用PyTorch+MegatronLM+FairScale，专家层用ESPD（ElasticShardedParameterDispatch）路由，梯度隔离通过NCCL多流+进程组隔离实现。2)负载均衡门控网络输出负载预测，采用Sinkhorn迭代将专家容量因子动态调整，损失函数加λ‖load‖²正则，实测方差3.8%。3)容错每100步异步写模型切片至CephFS，训练状态（optimizer、随机种子、数据loaderoffset）写入Redis；失败时通过torch.distributed.elastic重新rendezvous，3分钟内重训。4)弹性K8s+volcano调度，节点标签为gputype，采用binpack算法，扩容时优先同拓扑，缩容时按梯度重要性排序剔除节点。5)可观测基于Prometheus+Grafana，暴露指标：专家利用率、All2All延迟、梯度范数、Lossspike；告警阈值：利用率方差>5%、All2All>200ms、Loss跳变>10%。五、数学推导题（给出关键步骤与结论）21.证明当温度τ→0⁺时，softmax(QK^T/τ)V退化为硬注意力，并给出极限形式。答案：令S=QK^T∈ℝ^{n×n}，则softmax(S/τ)=exp(S/τ)/Z，其中Z=∑_j