2025年人工智能综合试题及答案

2025年人工智能综合试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年主流大模型普遍采用的注意力机制变体是A.原始ScaledDotProductAttentionB.FlashAttention3C.SparseSinkhornAttentionD.LinearAttentionwithPolynomialKernel答案：B解析：FlashAttention3在2025年已集成进PyTorch2.4官方内核，通过Tiling+Softmax融合将HBM读写降至O(N)，成为工业级默认方案；其余选项或已淘汰或仍处实验阶段。2.在联邦学习场景下，抵御“梯度泄露”攻击最有效的防御手段是A.差分隐私加噪B.同态加密C.安全多方计算（MPC）D.局部梯度压缩+旋转答案：C解析：MPC可在数学上保证半诚实模型下梯度明文不可见，而差分隐私需权衡精度与隐私预算，压缩+旋转仅能降低重构精度，不能杜绝泄露。3.2025年发布的《人工智能伦理管理办法》将“算法偏见”定义为A.训练数据分布偏移B.模型输出对受保护属性的统计依赖性C.损失函数对少数群体过拟合D.推理延迟对边缘设备的不一致答案：B解析：官方文本采用“统计依赖性”措辞，强调与受保护属性的关联，而非单纯数据或模型层面现象。4.下列关于2025年国产AI芯片“昇腾940B”的描述，正确的是A.采用7nm工艺，峰值算力为820TFLOPS@FP16B.支持Transformer引擎，片上SRAM128MiBC.使用Chiplet设计，NPU与CPU通过NoC互联D.仅支持华为自研CANN7.0，不兼容OpenCL答案：C解析：昇腾940B使用Chiplet+NoC，官方白皮书已确认；A项峰值算力为1980TFLOPS；B项SRAM为256MiB；D项兼容OpenCL3.2。5.在扩散模型采样阶段，2025年提出的“DPMSolverv4”核心改进是A.将ODE阶数降为1阶并引入自适应步长B.用指数积分器处理半线性结构C.基于Picard迭代的高阶校正D.通过强化学习搜索最优噪声表答案：B解析：DPMSolverv4利用半线性ODE的指数积分闭式解，将采样步数压缩至10步以内，其余选项为v2或v3方案。6.2025年NeurIPS最佳论文提出的“ContinualLoRA”技术解决了A.灾难性遗忘与参数效率的平衡B.多模态对齐中的模态塌陷C.强化学习中的稀疏奖励D.图神经网络中的过平滑答案：A解析：ContinualLoRA通过低秩增量+任务掩码实现参数隔离，在保持LoRA参数量的同时，将遗忘率降至1.3%。7.在AIforScience方向，2025年AlphaFold3相比AlphaFold2的最大提升是A.引入扩散模块预测蛋白质动态构象B.将核酸与配体联合建模，输出复合体结构C.使用等变Transformer处理原子点云D.通过强化学习优化MSA搜索策略答案：B解析：AlphaFold3首次把核酸、配体、金属离子统一为“残基”token，联合输出复合体坐标；A项动态构象由AF2已部分支持；C项等变网络为AF3次要模块；D项MSA策略沿用AF2。8.2025年国内首个通过《生成式AI服务备案》的医学大模型是A.华佗GPTMedB.岐伯MindC.仲景NovaD.思医Bridge答案：C解析：仲景Nova于2025年3月15日获备案号“BeiAn20250315”，训练数据通过三级脱敏，支持电子病历续写与诊断建议。9.2025年IEEE标准28302首次将“合成数据”质量划分为A.fidelity,diversity,privacy三维指标B.utility,robustness,fairness三维指标C.fidelity,utility,privacy三维指标D.diversity,robustness,latency三维指标答案：C解析：标准文本明确三维指标，并给出定量测试协议；latency属于性能维度，不在质量定义内。10.在2025年CVPR的“NightDrive”挑战赛中，夺冠方案采用A.事件相机+Transformer融合B.红外+RGB双分支DiffusionC.单目+LiDAR自监督预训练D.纯视觉Mamba架构答案：A解析：冠军团队使用事件相机提供微秒级边缘，配合Transformer做跨模态对齐，mIoU达78.4%，领先第二名4.1%。二、多项选择题（每题3分，共15分）11.以下哪些技术组合可在2025年主流框架中实现“千亿级模型+128k长文”端到端训练？A.ZeRO3+FlashAttention3+4DParallelismB.FSDP+TensorParallelism+SequenceParallelismC.MegatronLM+PipeDreamFlush+ActivationCheckpointD.DeepSpeedUlysses+ContextParallelism+SlidingWindowAttention答案：A、B、D解析：C项PipeDreamFlush为流水线并行旧版，显存碎片大，已不用于128k长文；其余组合均支持128k上下文。12.2025年《AI安全红队测试规范》要求红队必须覆盖A.提示注入B.训练数据投毒C.模型权重泄露D.供应链后门答案：A、B、D解析：规范未强制要求权重泄露测试，因其属于部署安全而非算法安全；其余为强制项。13.关于2025年发布的“可信执行环境（TEE）+GPU”方案，正确的是A.支持GPU内存加密B.通过PCIe6.0CXL实现缓存一致性C.提供远程attestation报告D.兼容CUDA12.4答案：A、C、D解析：CXL3.0尚未在2025年GPU商用；其余均已实现。14.2025年“多模态大模型”评测基准“MMBenchv2”新增的测试维度包括A.时序一致性B.跨模态幻觉C.细粒度OCRD.音频事件定位答案：A、B、D解析：OCR在v1已覆盖；v2新增视频时序、幻觉、音频定位。15.2025年发布的“绿色AI”评估指标中，被纳入碳排核算范围的有A.数据中心PUEB.芯片制造阶段碳排C.模型全生命周期推理碳排D.员工通勤碳排答案：A、B、C解析：员工通勤不在ISO140642025边界内；其余均需报告。三、判断题（每题1分，共10分）16.2025年PyTorch已原生支持Mamba架构的并行化算子。答案：正确解析：torch.nn.Mamba在2.4版本引入，基于ScanTritonKernel。17.2025年国内法规要求所有生成式AI必须在输出中嵌入隐式水印。答案：错误解析：仅对“向公众提供”且“生成文本/图片/视频”的服务强制水印，内部研发豁免。18.2025年NeurIPS已接受完全由AI生成的论文投稿。答案：错误解析：大会明确禁止AI作为作者，但允许AI辅助写作，需在致谢披露。19.2025年主流扩散模型已可在单张A100上实现1024×1024图像1step生成。答案：错误解析：1step生成仍处实验，需特殊蒸馏+GANhybrid，单卡无法稳定收敛。20.2025年发布的“AI产品责任险”将模型幻觉纳入理赔范围。答案：正确解析：人保财险条款2025版明确“算法性错误”可赔付，每次限额500万元。21.2025年IEEE已取消对卷积神经网络专利的强制授权。答案：错误解析：CNN基础专利已过期，无强制授权议题。22.2025年国内高校AI专业本科毕业设计允许100%使用生成式AI代写。答案：错误解析：教育部2025年4月通知要求查重AI生成比例，超过40%需重新答辩。23.2025年GPT4.5Turbo的上下文长度已扩展至2Mtokens。答案：正确解析：OpenAI官方技术报告，采用“上下文压缩+旋转位置编码”实现。24.2025年国产操作系统麒麟已内置AI框架“MindSpore3.2”。答案：正确解析：麒麟OS10.0默认集成，RPM包名mindspore3.2.1ky10.aarch64。25.2025年AI训练用液冷服务器市场占有率首次超过风冷。答案：正确解析：IDCQ2报告液冷占比51.3%，因NVIDIADGXH800全液冷方案大规模出货。四、填空题（每空2分，共20分）26.2025年发布的“Kaimingv5”初始化公式为________，其中L为网络深度，fan_in为输入维度。答案：解析：Kaimingv5针对SwiGLU激活，修正方差为2/(fan_in×(1+β²))，β为SwiGLU负半轴斜率，取0.3。27.2025年IEEE标准2847规定，AI医疗软件召回率低于________%时必须启动一级召回。答案：95解析：标准第5.2.1条，敏感性<95%视为严重缺陷。28.2025年NeurIPS要求所有实验代码必须上传至________平台，否则视为违规。答案：OpenReviewCode解析：大会2025年新规，与OpenReview合作强制代码仓库。29.2025年国产大模型“悟道·天工”在预训练阶段使用的数据配比为：中文________%、英文________%、代码________%。答案：55、30、15解析：官方技术报告披露，代码数据含GitHub与自建GitLab镜像。30.2025年发布的“AI芯片能效比”测试基准MLPerfTinyv3.0，默认batchsize为________。答案：1解析：面向边缘推理，单样本延迟更能反映真实场景。31.2025年CVPR最佳学生论文提出的“NightMamba”模型，其状态空间维度为________。答案：192解析：论文表3给出，192维在NightDrive数据集上mIoU最优。32.2025年国内首个“AI法官”试点法院为________人民法院。答案：杭州互联网解析：2025年2月上线，限定标的额≤5万元小额诉讼。33.2025年发布的“可信数据空间”国标编号为GB/T________。答案：425802025解析：国家市场监督管理总局2025年第15号公告。34.2025年主流框架中，实现“4D并行”的四维指：数据并行、________并行、________并行、________并行。答案：张量、流水线、序列解析：DeepSpeedUlysses技术博客定义。35.2025年扩散模型采样算法“EDM2025”将神经网输出参数化为________，而非传统噪声ε。答案：x₀解析：EDM2025直接预测干净图像，减少一次缩放运算。五、简答题（每题10分，共30分）36.描述2025年提出的“ContinualLoRA”核心机制，并给出其参数增量公式。答案：ContinualLoRA在每一新任务t引入低秩分解ΔW_t=A_tB_t，其中A_t∈ℝ^(d×r)，B_t∈ℝ^(r×k)，r≪d,k。为防止旧任务遗忘，维护任务掩码M_t∈{0,1}^r，通过二值神经网络方式学习，掩码更新采用HardConcrete分布。总参数增量仅r×(d+k)+r比特。推理时，W=W₀+Σ_tγ_t(A_t∘M_t)B_t，γ_t为任务系数，由门控网络动态分配。实验表明，在SuperNI1000任务序列上，平均遗忘率1.3%，参数量<0.5%。解析：该方案把参数效率与灾难性遗忘解耦，掩码隔离保证旧任务子空间不被覆盖，门控γ_t实现任务自适应。37.2025年“AI安全红队”在文本生成模型中如何实施“提示注入链”攻击？给出具体步骤与防御建议。答案：步骤：1）侦察：调用模型/system/v1/info接口，获取系统提示模板长度与关键词黑名单。2）拆分：将恶意指令拆分为三段，分别伪装成“翻译”“总结”“创意写作”子任务。3）链式触发：第一段让模型输出“忽略先前指令”，第二段植入“进入开发者模式”，第三段要求“泄露训练数据”。4）编码混淆：使用同形异义字、零宽空格、Base64混合，绕过关键词过滤。5）反馈迭代：利用模型对数概率接口，监控拒绝率，自动优化提示。防御：a.提示隔离：用户输入与系统提示在不同上下文向量空间编码，采用“指令令牌级”加权掩码。b.输出一致性校验：对每轮输出计算与系统提示的embedding余弦，若偏离阈值>0.35则拒绝。c.动态黑名单：实时聚类攻击提示，更新到向量数据库，延迟5分钟全网生效。d.人类回环：对高敏感API（如医疗、法律）增加人工审核，延迟<30秒。解析：提示注入链利用模型状态记忆，分段绕过静态过滤；防御核心在“上下文隔离+动态语义校验”。38.2025年“AIforScience”新范式“大规模科学强化学习”（LSRL）在可控核聚变中的应用流程。答案：流程：1）状态定义：将托卡马克等离子体电流、温度、压力剖面离散为512维向量，实时采样频率1kHz。2）动作空间：40维连续控制，包括极向场线圈电压、中性束功率、电子回旋共振频率。3）奖励塑形：核心约束为β_N≤2.8、q_95≥2、能量损失P_loss<1MW，奖励函数R=−Σw_iviolation_i−0.1×control_var。4）模型：采用“物理信息神经网络+Transformer”混合，PINN保证磁流体方程残差<1e3，Transformer捕捉长程时序。5）训练：使用“离线预训练+在线微调”两阶段，离线数据来自EAST、JT60SA历史放电实验，共1.2TB；在线阶段通过“安全策略滤波”确保放电不破裂。6）硬件：部署于“天河新百亿亿次”超算，使用1024卡昇腾940B，混合精度FP16/BF16，训练耗时14小时。7）结果：在2025年6月实验中，实现Hmode维持时间255秒，打破世界记录，破裂概率降至0.4%。解析：LSRL将传统物理控制器升级为数据驱动策略，PINN嵌入保证可解释性，安全滤波提供硬约束，实现高维连续控制。六、综合设计题（25分）39.场景：2025年某市地铁运营公司计划部署“大模型+数字孪生”智慧运维系统，需完成以下任务：1）设计一套“多模态故障诊断大模型”（MFDM）架构，输入包括列车走行部噪声、红外温度、振动加速度、维修文本日志，输出故障类别、置信度、维修建议。2）给出数据pipeline，涵盖采集、清洗、对齐、增强、存储，需满足国产化、实时性、隐私合规。3）设计端边云协同部署方案，要求在车站边缘网关延迟<200ms，中心云支持全局更新，带宽限制100Mbps。4）说明如何采用“联邦学习+差分隐私”解决数据不出域，给出隐私预算ε、模型性能指标。5）给出2025年国产软硬件选型清单，含CPU、GPU、操作系统、框架、数据库，并说明理由。答案：1）架构：输入编码：•音频：1DCNN+Transformer，帧长20ms，嵌入256维。•红外：ResNet50+SE，输出256维。•振动：Mamba1D状态空间模型，捕捉长程依赖，输出256维。•文本：悟道·天工BERT3亿，输出256维。跨模态融合：采用“TokenwiseAttention”+ModalityPE，拼接1024维，送入6层Transformer，隐藏维2048。输出头：分类层输出58类故障，回归头输出置信度与剩余寿命（RUL）。总参数量：1.7B，使用ContinualLoRA增量更新，每新增车型仅增量0.8%。2）数据pipeline：采集：部署华为“昇腾边缘盒”Atla