2025年人工智能知识竞赛考试题(附答案)

2025年人工智能知识竞赛考试题(附答案)一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在Transformer架构中，用于捕捉序列位置信息而不引入额外可学习参数的结构是A.正弦位置编码 B.可学习绝对位置向量 C.相对位置偏置 D.卷积核膨胀答案：A解析：正弦位置编码由sin/cos函数生成，无需训练参数，可直接加到词向量上，兼顾任意长度外推。2.下列哪项技术最早被用于解决ImageNet2012分类任务的过拟合问题A.DropBlock B.LabelSmoothing C.MixUp D.ReLU答案：B解析：Hinton团队2012年论文中已使用LabelSmoothing（当时称softtarget），早于DropBlock与MixUp。3.联邦学习场景下，客户端上传的梯度被恶意放大，服务器端最可靠的防御方法是A.梯度压缩 B.差分隐私加噪 C.基于余弦相似度的异常检测 D.增加本地epoch答案：C解析：余弦相似度可识别方向异常梯度，结合中位数聚合能有效削弱恶意放大攻击，差分隐私虽能防泄漏但对定向攻击抑制不足。4.在AlphaGoZero的自我对弈中，用于评估局面优劣的网络分支输出是A.策略向量 B.价值标量 C.残差块特征 D.快速走子概率答案：B解析：价值网络输出[1,1]标量，代表当前局面胜率，与策略网络并列双头输出。5.若将BERTbase的隐藏层维度从768降至512，参数量大约减少A.15% B.25% C.33% D.50%答案：C解析：参数量与隐藏层维度平方成正比（注意力输出投影），768²→512²约降(768²512²)/768²≈33%。6.在强化学习中，优先经验回放（PER）的优先级通常基于A.时序差分误差绝对值 B.策略梯度方差 C.动作熵 D.环境奖励稀疏度答案：A解析：TD误差越大样本越“值得学习”，优先级pi=|δi|+ε。7.下列关于StableDiffusion描述正确的是A.扩散过程在像素空间完成 B.采用CLIP文本编码器 C.使用离散VAE D.去噪网络为纯CNN答案：B解析：StableDiffusion在潜空间扩散，文本由CLIPTransformer编码，VAE为连续潜变量，UNet含自注意力。8.在知识蒸馏中，若教师模型为集成3个ResNet50，学生为单ResNet18，最优蒸馏温度通常A.固定1 B.固定3 C.随训练周期衰减 D.随样本难度动态调整答案：C解析：高温软化分布利于迁移，后期降温可恢复尖锐分布，线性或指数衰减最常用。9.下列哪种图神经网络层可以处理异构图且自动学习不同边类型的权重A.GCN B.GraphSAGE C.RGCN D.GAT答案：C解析：RGCN为每种边类型设独立权重矩阵，再聚合，适用于知识图谱等多关系场景。10.当使用Adam优化器时，若梯度稀疏极端，最可能引发的问题为A.学习率自动上升 B.二阶矩估计偏差 C.权重衰减失效 D.动量超界答案：B解析：二阶矩vt=β2vt1+(1β2)gt²，稀疏梯度使vt偏小，导致更新量过大，需偏差修正。11.在零样本语音合成中，VITS模型实现说话人迁移的关键模块是A.FlowbasedDecoder B.SpeakerEncoder C.StochasticDurationPredictor D.HiFiGAN答案：B解析：SpeakerEncoder提取参考语音嵌入，调制归一化层实现零样本音色克隆。12.下列关于MoE（MixtureofExperts）路由噪声项描述正确的是A.噪声为固定高斯 B.噪声标准差随训练步骤线性增加 C.噪声用于打破对称性 D.噪声只在推理阶段加入答案：C解析：GShard等实现加入Gumbel噪声，使不同专家早期被均匀探索，防止“赢者通吃”。13.在自动驾驶感知中，将激光雷达点云投影到图像平面再融合的方法称为A.EarlyFusion B.LateFusion C.DeepFusion D.PointPainting答案：D解析：PointPainting先执行语义分割，将图像分数“绘制”到点云，再3D检测，属于中间融合。14.若将ReLU替换为GELU，Transformer训练速度通常A.明显下降 B.轻微下降 C.几乎不变 D.明显上升答案：B解析：GELU含erf计算，GPU上延迟高约3%，但收敛步数减少，总体训练时间轻微下降。15.在扩散模型采样中，DDIM与DDPM相比主要优势是A.更高似然 B.确定性采样可加速 C.更低内存 D.连续时间建模答案：B解析：DDIM通过非马尔可夫过程实现确定性采样，可用50步生成相当质量，显著提速。二、多项选择题（每题3分，共30分，多选少选均不得分）16.下列哪些操作可缓解LLM推理时长文本的“中间遗忘”现象A.旋转位置编码（RoPE） B.滑动窗口注意力 C.递归记忆机制 D.增加前馈层维度答案：A、B、C解析：RoPE可外推长度，滑动窗口限制注意力跨度，递归记忆压缩历史，均改善中段信息丢失；增大FFN维度无直接帮助。17.关于对比学习损失InfoNCE，下列说法正确的是A.负样本越多，梯度方差越小 B.温度系数越小，对困难负样本权重越高 C.与互信息下界相关 D.等价于交叉熵答案：B、C、D解析：负样本多反而增大方差；温度τ↓则exp(sim/τ)更尖锐，困难负样本相对权重↑；InfoNCE是互信息下界；可写成多分类交叉熵形式。18.在NeRF渲染中，下列哪些做法可减小走样（aliasing）A.位置编码改为集成位置编码（IPE） B.分层采样（HierarchicalSampling） C.使用锥形追踪（ConeTracing） D.增加MLP宽度答案：A、C解析：IPE对锥体区域积分，MipNeRF提出；锥形追踪直接建模像素锥；分层采样优化采样效率但不抗走样；MLP宽度无关。19.以下属于PromptEngineering中“自一致性解码”（SelfconsistencyDecoding）步骤的是A.温度采样生成多条推理路径 B.投票选出最频繁答案 C.对路径加权平均 D.使用链式思维（CoT）模板答案：A、B、D解析：自一致性先CoT提示，温度采样多条，再多数投票；无加权平均步骤。20.在模型压缩中，下列哪些方法属于非结构化稀疏A.magnitudepruning B.SNIP C.RigL D.2:4结构化稀疏答案：A、B、C解析：magnitude、SNIP、RigL均按权重绝对值随机稀疏，无固定模式；2:4为结构化。21.下列关于VisionTransformer（ViT）训练策略描述正确的是A.强数据增强（RandAugment）可降低对预训练数据量需求 B.使用LayerScale可稳定深层训练 C.去除分类token改用全局平均池化会降低精度 D.3D相对位置编码可用于视频ViT答案：A、B、D解析：RandAugment在DeiT实验显示数据高效；LayerScale用小初始λ稳定22层以上；GAP与clstoken精度相当；3DRPE已用于TimeSformer。22.在多模态预训练模型BLIP2中，QueryingTransformer（QFormer）作用包括A.提取视觉特征供LLM使用 B.作为图文对齐桥梁 C.冻结LLM参数 D.生成图像答案：A、B、C解析：QFormer学习固定数量query嵌入，压缩图像信息，对齐文本；LLM保持冻结；不生成图像。23.下列哪些指标可直接用于评估生成模型多样性A.Recall B.Precision C.LPIPS D.MSSSIM答案：A、C解析：Recall衡量生成样本覆盖真实分布程度；LPIPS计算特征距离可评估多样性；Precision仅反映精度；MSSSIM高表示相似，多样性低。24.在自动驾驶规划模块中，采用强化学习相比传统优化方法的优势有A.可处理高维状态空间 B.对不确定环境更鲁棒 C.保证全局最优 D.实时性更高答案：A、B解析：RL可端到端学习高维特征策略，对动态环境鲁棒；不保证全局最优；实时性取决于网络规模，未必更高。25.下列关于PaLM模型“并行Transformer”描述正确的是A.采用SwiGLU激活 B.使用并行注意力+FFN块 C.减少通信开销 D.增加激活内存答案：A、B、C解析：PaLM将Attention与FFN并行计算后相加，减少层数，通信次数下降；SwiGLU提升质量；激活内存反而减少。三、判断题（每题1分，共10分，正确写“T”，错误写“F”）26.扩散模型的反向过程若使用常数方差，则ELBO可写成VAE形式。答案：T解析：固定方差时，反向过程qσ与pθ均为高斯，ELBO退化为VAE的重建+KL项。27.在LoRA微调中，秩r越大，可训练参数量线性增加，但显存占用与r²成正比。答案：F解析：显存占用与r线性相关，因ΔW=BA，B∈Rd×r，A∈Rr×k，存储与r成正比。28.使用混合精度训练时，损失缩放（lossscaling）主要防止梯度下溢。答案：T解析：fp16动态范围小，梯度<2^24会下溢，放大损失可保持有效位。29.在图同构网络（GIN）中，若多层感知机ε=0，则表达能力等价于WLtest。答案：T解析：GIN通过ε=0及ReLU可模拟WL哈希，达到最大表达能力。30.PromptTuning与PTuningv2均冻结全部主干参数，仅训练连续prompt嵌入。答案：T解析：两者均属于参数高效微调，仅优化prompttoken嵌入或LSTM生成向量。31.在DQN中，使用DoubleDQN主要解决高估偏差问题。答案：T解析：DoubleDQN解耦选择与评估动作，减少max算子带来的系统高估。32.神经架构搜索（NAS）中，DARTS方法在搜索阶段即引入结构参数连续松弛，因此无需重训练。答案：F解析：DARTS搜索后需离散化并重新训练，连续松弛仅用于搜索梯度可导。33.在语音增强中，复数谱图掩膜（cIRM）允许值域为(∞,+∞)。答案：F解析：cIRM定义为(Y·X)/|X|²，理论值域复数全域，但工程上常裁剪至[K,K]防爆炸。34.使用FlashAttention可将Transformer显存复杂度从O(n²)降至O(n)。答案：T解析：FlashAttention通过分块softmax重计算，将存储需求从n²降至n，计算量不变。35.在MAML算法中，任务特定梯度更新步长α与元梯度步长β必须相等。答案：F解析：MAML允许α≠β，α可在内环手动设置，β由元优化器学习。四、填空题（每空2分，共20分）36.在Transformer中，若序列长度n=4096，隐藏维度d=1024，则标准自注意力机制的FLOPs约为________×10⁹次。答案：34解析：FLOPs=4nd²=4×4096×1024²≈34×10⁹。37.将ResNet50的卷积替换为深度可分离卷积（Depthwise+Pointwise），理论上参数量减少约________倍。答案：8.3解析：ResNet50约25.6M参数，深度可分离后约3.1M，25.6/3.1≈8.3。38.在DDPM中，若扩散步数T=1000，则反向采样一步的方差σt²等于βt的________形式。答案：线性或余弦调度解析：原文提供线性βt，后续改进采用余弦调度，均给出σt²=βt。39.使用GPT3175B模型进行半精度推理，若批次=1，序列长度=2048，则峰值显存约为________GB。答案：325解析：参数350GB，激活约n²d=2048²×12288×2Byte≈100GB，合计≈325GB（含KVcache）。40.在NeRF中，若射线采样64点+64点分层，MLP宽度256，则单次射线前向的MAC为________×10⁶。答案：8.4解析：128×256×2×256×2≈8.4×10⁶（两次MLP）。41.在对比学习SimCLR中，批次大小从256增至4096，则InfoNCE的负样本数量增加________倍。答案：15解析：负样本=批次1，(4095)/(255)=15。42.将LLaMA7B进行INT4量化后，模型体积约为________GB。答案：3.5解析：7B参数×0.5Byte=3.5GB。43.在语音合成VITS的单调对齐损失中，使用________距离矩阵强制对齐路径单调。答案：对角线解析：采用对角线约束的DTW，损失为对齐路径概率负对数。44.若使用8bitAdamW，则优化器状态体积相比fp32减少________倍。答案：4解析：fp32需8字节（m+v），8bit各1字节，8/2=4倍。45.在VisionTransformer中，若patch大小从16×16改为8×8，则计算量（FLOPs）增加约________倍。答案：4解析：序列长度增4倍，注意力FLOPs∝n²，故4²=16倍，但patchembedding卷积FLOPs降4倍，综合≈4倍。五、简答题（每题10分，共40分）46.描述FlashAttention的核心思想，并说明其如何在不引入近似的前提下降低显存。答案：FlashAttention将标准注意力的softmax操作按块（tile）拆分，利用GPUSRAM缓存，在每块内完成局部softmax计算并即时写出输出，避免存储完整的n×n注意力矩阵。关键步骤：1)分块加载Q、K、V；2)在线计算局部softmax最大值与归一化因子；3)通过统计量更新全局输出与归一化项。该方法数学上等价于原始softmax，无近似，显存从O(n²)降至O(n)，计算量不变，因重计算而运行时间略增，但大幅减少内存瓶颈，使长序列训练可行。47.对比PPO与SAC算法在连续控制任务中的优劣，并给出选择建议。答案：PPO基于策略梯度，采用clippedsurrogateobjective，实现简单、超参少，样本效率中等，对大规模并行友好；SAC为offpolicyactorcritic，最大化熵正则，样本效率更高，可处理多模态最优策略，但需维护两个Q网络与温度参数，实现复杂，对超参敏感。选择建议：若环境交互成本低、并行资源丰富（如simtoreal），选PPO；若样本昂贵、动作空间连续且需高样本效率（如真实机器人），选SAC。48.解释“梯度累积”与“微批次”在超大模型训练中的作用，并给出二者配合的实践经验。答案：梯度累积将大批次拆成多个微批次，逐次前向并累加梯度，最后统一更新，实现在显存不足时模拟大batch。微批次指每次前向的实际样本数。配合经验：1)选择微批次使激活显存占GPU容量80%；2)累积步数=目标批次/微批次，通常≥64以稳定对比学习；3)与混合精度、梯度裁剪结合，避免累积过程中梯度爆炸；4)在流水线并行中，累积步数需与chunk数互质，减少气泡。49.说明StableDiffusion中“无分类器引导”（ClassifierFreeGuidance）的实现方式及其对生成质量的影响。答案：无分类器引导通过联合训练条件与无条件扩散模型，共享网络参数，训练时以一定概率（如10%）将条件置为空。推理时生成样本x̂c=xu+s(xcxu)，其中xc、xu分别为条件与无条件预测，