(2025)全国大学生人工智能知识竞赛题库及答案

(2025)全国大学生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.在深度学习训练过程中，若损失函数出现“NaN”值，下列最不可能的原因是A.学习率过大导致梯度爆炸B.输入数据未做归一化，数值范围差异极大C.网络最后一层激活函数使用Sigmoid且标签为{0,1}D.使用了ReLU激活函数且初始化权重服从N(0,0.01)答案：D解析：ReLU本身不会导致NaN，NaN通常来自梯度爆炸、数值溢出或交叉熵输入log(0)。Sigmoid与0/1标签兼容，D项初始化方差小，不会引发NaN。2.关于VisionTransformer（ViT）的PatchEmbedding，下列说法正确的是A.每个patch必须严格等于16×16像素B.位置编码可完全去掉，因自注意力本身具有位置感知C.嵌入层权重与patch大小无关，仅与通道数有关D.将224×224图像分14×14patch时，序列长度为196答案：D解析：224/16=14，故14×14=196；patch大小可自定义；自注意力无位置先验，必须加位置编码；嵌入层权重维度与patch像素数×通道数有关。3.在联邦学习场景下，客户端上传的梯度被恶意替换为全零向量，服务器采用FedAvg聚合，最终全局模型会A.完全无法收敛B.收敛速度略微降低但方向不变C.向benign客户端梯度方向的加权平均偏移D.等效于学习率下降，收敛方向不变答案：C解析：FedAvg按数据量加权平均，零向量相当于该客户端权重为0，其余benign客户端的梯度仍被保留，故全局更新方向由剩余客户端决定。4.下列关于A搜索算法的描述，哪一项一定正确A.启发函数h(n)满足h(n)≤h(n)时可保证最优B.若h(n)=0，则A退化为Dijkstra算法C.若h(n)可采纳且一致，则图搜索A扩展节点数一定少于DijkstraD.启发函数越大，搜索效率越低答案：B解析：h(n)=0时，评估函数f(n)=g(n)，即Dijkstra；A项需加上“图搜索”条件；C项“一定”过于绝对；D项高效启发应接近真实代价。5.在PyTorch2.0中，pile默认使用的后端是A.TorchScriptB.nvFuserC.InductorD.XLA答案：C解析：PyTorch2.0官方默认后端为Inductor，基于Triton生成GPU代码。6.关于扩散模型DDPM的反向过程，下列说法错误的是A.反向过程被参数化为马尔可夫链B.训练目标为预测噪声εθ(xt,t)C.方差schedule在训练与推理阶段必须完全一致D.若T→∞，则q(xT|x0)收敛到标准正态分布答案：C解析：方差schedule固定即可，无需“完全一致”的严格数学相等；A、B、D均为DDPM基本结论。7.在强化学习中，若环境满足“有限MDP”且智能体使用Qlearning，下列哪种情况会导致Q值无法收敛到最优QA.学习率α_t满足∑α_t=∞且∑α_t²<∞B.所有状态动作对无限次更新C.策略为εgreedy且ε=0.01固定D.奖励函数有界答案：C解析：ε需随时间衰减至0才能确保收敛到最优策略，固定ε>0导致持续探索，收敛到最优的ε软策略而非最优Q。8.在Transformer中，若将softmax替换为ReLU，理论上会导致A.注意力权重无法归一化B.梯度消失C.无法并行计算D.多头机制失效答案：A解析：ReLU输出非负但和不为1，失去概率解释；梯度、并行、多头仍可行。9.关于LoRA（LowRankAdaptation）微调，下列说法正确的是A.推理阶段必须保留额外分支，无法合并B.秩r越大，显存占用一定越小C.可与其他PEFT方法如AdaLoRA联合使用D.仅适用于Transformer中的FFN层答案：C解析：LoRA权重可与原权重合并，推理无额外开销；r大则参数量大；LoRA可用于QKV投影、FFN等；AdaLoRA动态调整秩。10.在CUDA编程中，若kernel配置为<<<128,256>>>，则下列关于warp的描述正确的是A.每个block含8个warpB.总warp数为128×8C.线程索引tid=threadIdx.x+blockIdx.x×256D.若发生bankconflict，同一warp内线程访问共享内存地址模32相等答案：B解析：256线程/32=8warp/block，总warp=128×8；tid计算需加blockDim.x×blockIdx.x；bankconflict为模等于bank数（通常32）。11.在模型压缩技术中，下列哪项对INT8量化后精度损失最小A.对称逐层量化B.非对称逐通道量化+校准集C.线性量化+最大值绝对值scaleD.二值量化答案：B解析：逐通道非对称可更好处理通道间分布差异，校准集优化scale与zeropoint，精度最高。12.关于BERT的NSP任务被RoBERTa移除的原因，下列解释最贴切的是A.NSP任务导致预训练时间增加30%B.实验表明NSP对下游任务无一致提升，甚至损害性能C.NSP与MLM存在梯度冲突D.NSP需要额外负采样，实现复杂答案：B解析：RoBERTa论文通过消融实验指出NSP无显著收益，去除后多个任务提升。13.在目标检测中，若YOLOv8的C2f模块替换为C3，模型会A.参数量减少，推理速度提升B.梯度流减少，小目标检测下降C.参数量增加，速度下降D.无变化，因二者等价答案：B解析：C2f引入更多split与shortcut，梯度流更丰富；换回C3后梯度路径减少，小目标性能略降。14.关于GNN中的Oversquashing问题，下列缓解方案无效的是A.使用残差连接B.增加网络深度至100层C.采用邻域采样策略D.使用图重连技术如DIGL答案：B解析：深度增加反而加剧oversquashing；残差、采样、重连均可缓解。15.在AlphaFold2中，Evoformer模块的主要创新是A.将MSA与模板信息拼接后送入TransformerB.引入三角形更新算法，在pair表示上执行三角形乘法与注意力C.使用3DCNN直接预测原子坐标D.采用蒸馏损失训练答案：B解析：Evoformer核心为三角形更新，高效建模pairwise距离；MSA与pair交替更新，非简单拼接。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）16.下列哪些操作可以一定程度缓解LLM推理时的“幻觉”现象A.增加解码温度B.引入检索增强生成（RAG）C.使用ChainofThought提示D.在强化学习阶段加入事实性奖励模型E.扩大模型参数量至10倍答案：B、C、D解析：降温减少随机性但无法根除幻觉；RAG提供外部知识，CoT引导逐步推理，事实奖励直接优化正确性；单纯增大模型可能加剧幻觉。17.关于DiffusionTransformer（DiT）与ViT的异同，正确的是A.二者均使用patchembeddingB.DiT需在patchtoken外额外引入时间步t的embeddingC.ViT的positionembedding可完全复用于DiTD.DiT的attention权重可视化可揭示生成过程的空间关注E.DiT通常采用sincos位置编码答案：A、B、D解析：DiT需加入t的向量；位置编码需适配图像分辨率，不可直接复用；DiTattention可解释；sincos非必须，可学习。18.在自动驾驶感知系统中，多传感器融合的前融合（rawdatafusion）优势包括A.保留原始测量不确定性B.对传感器时间同步精度要求低C.可利用跨模态互补信息提升检测距离D.计算量通常低于后融合E.对通信带宽要求更低答案：A、C解析：前融合需高精度同步；计算与带宽需求更高；但保留原始不确定性，互补信息丰富。19.下列关于PyTorch自动混合精度（AMP）的描述，正确的是A.torch.cuda.amp.autocast自动将部分算子转为FP16B.GradScaler用于防止FP16下梯度下溢C.使用AMP后模型参数主副本始终为FP16D.在Volta架构之前的老GPU上AMP无效E.与DDP结合时需在每个rank独立GradScaler答案：A、B、E解析：主副本保持FP32；老GPU无TensorCore但可运行，只是提速有限；DDP需独立scaler。20.在可解释AI中，关于SHAP值的性质，正确的有A.局部准确性：模型输出等于SHAP值加基线B.缺失性：若特征缺失，其SHAP值为0C.一致性：若模型改变使某特征贡献增加，则该特征SHAP值不减D.对称性：若两特征对所有输入对称，则其SHAP值相等E.SHAP值满足Efficientcomputationaxiom，可在多项式时间完成答案：A、C、D解析：缺失性指“特征无贡献”时值为0，非“缺失”；SHAP指数级复杂度，不满足多项式时间通用性。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）21.在StableDiffusion中，VAE解码器将64×64×4的潜空间直接上采样到512×512×3。答案：√解析：潜空间4通道，通过VAEdecoder上采样8倍，64→512。22.使用GroupNorm时，batchsize=1仍可获得稳定梯度。答案：√解析：GroupNorm计算独立于batch维度，仅与通道分组有关。23.在CNN中，空洞卷积（dilatedconv）必然导致参数量增加。答案：×解析：空洞卷积改变感受野，但参数量与kernel大小相同。24.在RLHF中，PPOmax算法通过裁剪目标函数防止策略更新过大。答案：√解析：PPOmax使用裁剪的surrogateobjective。25.对于任意图，GraphSAGE的采样聚合步骤可保证归纳式学习。答案：√解析：GraphSAGE通过采样邻居与参数共享，支持未见节点。26.在VisionMLPMixer中，tokenmixingMLP与channelmixingMLP权重共享。答案：×解析：二者独立，不共享。27.使用FlashAttention时，显存复杂度从O(N²)降至O(N)。答案：√解析：通过分块与重计算，将显存降为线性。28.在Python中，torch.no_grad()会关闭Autograd引擎，节省显存并加速。答案：√解析：无需保存中间张量，减少显存占用。29.在语音合成中，VITS的随机时长预测器使用Flowbased模型。答案：√解析：VITS的durationpredictor采用条件Flow。30.若将GPT的decoderonly架构改为encoderdecoder，则在相同参数预算下，decoderonly的下游零样本性能一定更差。答案：×解析：decoderonly在零样本场景往往更优，因单向注意力节约参数。四、填空题（每空2分，共20分）31.在Transformer中，若隐藏维度d_model=768，注意力头数n_heads=12，则每个头的维度为______。答案：64解析：768/12=64。32.YOLOv8的损失函数中，分类分支默认采用______损失。答案：BCE（BinaryCrossEntropy）33.若使用AdamW优化器，权重衰减系数为0.01，则其更新规则中θ_t=θ_{t1}lr(______+0.01θ_{t1})。答案：m_t/(sqrt(v_t)+ε)34.在DDIM采样中，若设置η=0，则采样过程变为______。答案：确定性隐式过程（非随机）35.在PyTorch中，将模型保存为FP16格式，可使用torch.save(model.______(),'fp16.pt')。答案：half()36.在AlphaGoZero中，每个MCTS模拟的PUCT公式为Q+u，其中u∝______。答案：P(s,a)/(1+N(s,a))37.在LangChain框架中，用于将多个文档按token长度截断并拼接的类名为______。答案：CharacterTextSplitter（或TokenTextSplitter，答其一即可）38.若使用DeepSpeedZeRO3，优化器状态、梯度、模型参数均被______。答案：分片（shard）39.在CLIP训练中，图像与文本的对比损失采用______温度缩放的InfoNCE。答案：可学习（learnable）40.在神经网络架构搜索（NAS）中，DARTS将离散搜索松弛为______优化问题。答案：连续（可微）五、简答题（每题8分，共24分）41.描述FlashAttention的核心思想，并说明其如何在GPU上实现O(N)显存复杂度。答案：FlashAttention通过分块（tiling）将Softmax注意力分解为块级计算，避免一次性存储N×N矩阵。具体步骤：1)将Q、K、V分块加载到共享内存；2)在块内计算局部注意力，使用在线softmax算法逐步更新归一化因子与输出；3)重计算（rematerialization）丢弃中间结果，仅保存输出与统计量。通过分块大小控制，显存仅与块大小成正比，实现O(N)显存，同时利用GPU共享内存加速，达到计算与显存双重优化。42.解释LoRA为何在推理阶段可合并为原始权重，并给出合并公式。答案：LoRA将权重更新ΔW分解为低秩矩阵BA，其中B∈R^{d×r},A∈R^{r×k}，r<<min(d,k)。训练时W'=W+BA，推理阶段可将BA乘积结果加到原权重，合并为W_{merged}=W+BA，无需额外分支。合并公式：W_{merged}=W_0+(α/r)BA其中α为缩放超参，r为秩。合并后模型结构与原始一致，实现零推理开销。43.对比分析GPT4中的MoE（MixtureofExperts）与密集模型的训练与推理差异，并指出MoE带来的挑战。答案：训练阶段：MoE仅激活部分专家，参数量大但计算量受控，需负载均衡损失防止专家塌陷；密集模型全部参数参与计算。推理阶段：MoE需动态路由，引入alltoall通信，延迟受网络带宽影响；密集模型计算predictable。挑战：1)专家负载不均导致显存浪费；2)路由决策可解释性差；3)动态激活对量化与压缩不友好；4)分布式通信开销；5)小batch下专家并行效率低。六、综合设计与计算题（共21分）44.（计算题，10分）某Diffusion模型在ImageNet256×256上训练，潜空间为32×32×4，使用LinearSchedule：β_1=1e4，β_T=0.02，T=1000。(1)推导q(x_t|x_0)的方差σ_t²的表达式，并计算t=500时的值（保留4位小数）。(2)若采用DDPM采样，求T步后x_T的期望与方差（假设x_0~N(0,I)）。答案：(1)定义α_t=1β_t，\barα_t=∏_{i=1}^tα_i。则q(x_t|x_0)=N(x_t;sqrt(\barα_t)x_0,(1\barα_t)I)。σ_t²=1\barα_t。计算：β_t线性插值，β_t=1e4+t(0.021e4)/1000=1e4+1.99e5t。t=500，β=1e4+1.99e5500=0.01005，α=0.9