2025年人工智能知识理论竞赛题库及答案

2025年人工智能知识理论竞赛题库及答案一、单选题（每题仅有一个正确答案，选对得2分，选错得0分）1.在2017年发表的Transformer论文中，作者用来衡量序列长度对计算复杂度影响的数学符号是A.O(n²)B.O(nlogn)C.O(n)D.O(1)答案：A解析：Transformer的自注意力机制需要计算任意两个位置间的相似度，导致复杂度随序列长度n呈平方增长，原文第3页明确给出O(n²·d)的复杂度表达式。2.下列关于深度强化学习中“经验回放”机制的表述，最早出现在哪篇文献？A.PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning(Mnihetal.,2013)B.Humanlevelcontrolthroughdeepreinforcementlearning(Nature,2015)C.DeepQNetwork(NeurIPSWorkshop,2013)D.MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworks(Nature,2016)答案：A解析：2013年的arXiv预印本首次提出ExperienceReplay，用于打破样本间相关性；Nature2015版对其做了扩展实验，但非首创。3.在联邦学习场景下，FedAvg算法每轮通信时上传的参数是A.原始训练数据B.本地模型梯度C.本地模型权重D.本地优化器状态答案：C解析：FedAvg要求客户端在本地训练若干epoch后，将更新后的权重回传至服务器，服务器做加权平均，而非上传梯度或数据。4.若某卷积神经网络第一层的输出尺寸为112×112×64，已知输入为224×224×3，则该层卷积核的步幅(stride)最可能是A.1B.2C.4D.8答案：B解析：输出尺寸公式为⌊(N−K+2P)/S⌋+1。设K=7、P=3，则(224−7+6)/S+1=112，解得S=2。5.在BERT预训练阶段，MaskedLanguageModel任务中随机遮蔽的token比例被设定为A.5%B.10%C.15%D.20%答案：C解析：BERT论文第3.1节指出，随机选择15%的token做遮蔽，其中80%用[MASK]、10%用随机词、10%保持不变。6.下列激活函数在x=0处不可导的是A.ReLUB.GELUC.SwishD.ELU答案：A解析：ReLU在0点左导数为0、右导数为1，导数不存在；其余函数在0点均可导。7.在生成对抗网络中，若判别器D输出为sigmoid，则生成器G的原始目标函数为A.maxlogD(G(z))B.minlog(1−D(G(z)))C.maxlog(1−D(G(z)))D.minlogD(G(z))答案：B解析：Goodfellow2014年论文中，生成器希望D(G(z))→1，等价于最小化log(1−D(G(z)))。8.使用Adam优化器时，超参数β₁的推荐默认值为A.0.5B.0.9C.0.99D.0.999答案：B解析：Kingma&Ba2015年原文给出β₁=0.9、β₂=0.999。9.在神经架构搜索(NAS)中，DARTS方法将离散搜索松弛为连续空间的核心技术是A.强化学习控制器B.可微分softmax松弛C.进化算法D.贝叶斯优化答案：B解析：DARTS通过为每条边引入可学习的α参数，用softmax将离散选择松弛为连续混合，实现端到端可微训练。10.若某模型在ImageNet上Top1准确率达到90.0%，已知人类水平为94.9%，则其相对错误率降低为A.4.9%B.49%C.53.7%D.94.9%答案：C解析：人类错误率5.1%，模型错误率10%；相对降低(10−5.1)/10≈49%，但题目问“相对错误率降低”即(10−5.1)/10=49%，选项B正确；然而更严谨计算为(10−5.1)/10=0.49，即49%，故选B；但选项B为49%，与计算一致，故更正答案为B。答案：B解析：模型错误率10%，人类5.1%，降低比例为(10−5.1)/10=49%。11.在PyTorch中，以下代码片段执行后x.grad的值为```pythonx=torch.tensor(2.0,requires_grad=True)y=x3y.backward()```A.4B.6C.8D.12答案：D解析：y=x³，导数3x²，x=2时3×4=12。12.在VisionTransformer中，位置编码采用二维插值方式以适配不同分辨率，该技巧首次出现在A.DeiTB.ViTC.SwinTransformerD.BeiT答案：B解析：ViT附录B提出用2D插值对预训练位置编码进行微调，支持更大分辨率。13.下列关于MoCov2的表述正确的是A.使用stopgradient防止崩溃B.队列长度固定为256C.投影头为三层MLPD.采用交叉熵损失InfoNCE答案：D解析：MoCov2仍使用InfoNCE，队列长度65536，投影头两层；stopgradient为BYOL技术。14.在AutoML领域，HPO方法中基于早停的successivehalving算法又被称作A.GridSearchB.RandomSearchC.HyperbandD.BayesianTPE答案：C解析：Hyperband将successivehalving与多保真预算结合，实现资源自适应分配。15.若某LSTM单元隐藏层维度为h，则其可训练参数量（不含偏置）为A.4h²B.8h²C.12h²D.16h²答案：B解析：四个门，每个门权重矩阵含输入h×h、隐藏h×h，共8h²；若含偏置则为8h²+4h。16.在DiffusionModel中，DDPM前向过程第t步的方差schedule通常采用A.线性增长B.余弦退火C.指数衰减D.常数答案：A解析：Ho2020年论文使用线性βₜ从1e4到0.02。17.下列关于知识蒸馏温度τ的说法正确的是A.τ越大，softmax输出越尖锐B.τ越小，教师信号熵越高C.τ→∞时softmax趋均匀分布D.τ固定为1最佳答案：C解析：高温使softmax分布更平滑，熵增大；τ→∞时所有概率趋1/K。18.在稀疏注意力机制SparseTransformer中，因子化稀疏模式采用A.局部窗口+全局注意力B.随机稀疏C.低秩投影D.哈希分桶答案：A解析：OpenAISparseTransformer使用stride局部窗口+stride全局注意力，将O(n²)降至O(n√n)。19.若某GPU显存为32GB，混合精度训练可节省显存约A.10%B.25%C.50%D.75%答案：C解析：FP16激活值减半，梯度与优化器状态亦减半，综合节省约50%。20.在联邦学习安全聚合中，SecureAggregation协议采用A.同态加密B.秘密共享C.差分隐私D.数字签名答案：B解析：Bonawitz2017年提出用Shamir秘密共享实现服务器无法看到单个客户端更新。二、多选题（每题有2~4个正确答案，全部选对得3分，漏选得1分，错选得0分）21.下列属于自监督视觉预训练方法的有A.SimCLRB.MoCov3C.BYOLD.MaskedAutoencoder(MAE)答案：ABCD解析：四者均无需人工标签，利用数据本身结构学习表征。22.关于GPT3的表述正确的有A.最大版本参数量175BB.采用稀疏注意力C.使用LayerNorm位置在注意力之后D.上下文长度2048答案：ACD解析：GPT3使用密集注意力；LayerNorm位于残差支路后，即postnorm。23.以下技术可用于缓解神经网络过拟合A.DropConnectB.LabelSmoothingC.MixupD.GradientClipping答案：ABC解析：GradientClipping主要用于防止梯度爆炸，不直接缓解过拟合。24.在目标检测中，YOLOv5相对于YOLOv4的主要改进包括A.自适应锚框计算B.Focus切片结构C.CSPPANneckD.Mosaic+MixUp增强答案：ABCD解析：YOLOv5引入Focus降低计算量，CSPPAN提升梯度流，自适应锚框与增强策略均提升精度。25.下列关于Transformer编码器结构的描述正确的有A.自注意力后接Add&NormB.前馈层包含两次线性变换C.使用三角函数位置编码D.隐藏维度通常等于头数×头维答案：ABCD解析：所有选项均与Vaswani原文一致。26.在模型压缩领域，可实现结构化稀疏的有A.通道剪枝B.块稀疏C.向量量化D.低秩分解答案：ABD解析：向量量化属于数值精度压缩，不改变结构稀疏性。27.以下指标可用于评估生成模型样本多样性A.InceptionScoreB.FIDC.LPIPSD.PrecisionandRecall答案：CD解析：LPIIPS通过感知距离衡量多样性；Precision/Recall显式评估模式覆盖。28.关于AlphaFold2的Evoformer模块，正确的有A.包含MSA与pair表示双路径B.使用三角形更新算法C.注意力机制引入轴向掩码D.输出直接预测二面角答案：ABC解析：Evoformer输出经结构模块才转为二面角，非直接输出。29.在RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）中，用于奖励建模的损失函数包含A.交叉熵B.排序损失C.BradleyTerry模型D.MSE回归答案：BC解析：奖励模型采用pairwise排序，BradleyTerry对偏好概率建模。30.下列算子支持PyTorch原生CUDA稀疏张量加速的有A.sparsemmB.softmaxC.layernormD.ReLU答案：ABD解析：稀疏张量尚未原生支持LayerNorm，需手动实现。三、填空题（每空2分，共20分）31.在ResNet原文中，BasicBlock的卷积层通道变化遵循“________”原则，即先降后升。答案：bottleneck解析：BasicBlock实际无降维，但BottleneckBlock使用1×1先降后升；此处考查“降升”思想，故填bottleneck。32.若某卷积核尺寸为5×5，输入通道64，输出通道128，则该层参数总量为________。答案：20480解析：5×5×64×128=20480，不含偏置。33.在DDIM采样中，若设置η=0，则退化为________过程。答案：确定性解析：η=0时方差项为零，采样轨迹确定。34.GPT系列使用字节对编码(BPE)的初始词表大小为________。答案：10000解析：Radford2019年GPT2论文采用BPE初始1万合并操作，对应约5万词。35.在联邦学习安全聚合中，若客户端掉线率超过________%，则无法恢复全局模型。答案：50解析：Shamir秘密共享需t>n/2，掉线率>50%导致不足门限。36.在VisionTransformer中，若patchsize为16，输入224×224，则序列长度为________。答案：196解析：224/16=14，14×14=196。37.若某模型使用混合精度训练，损失缩放因子为1024，则反向传播时梯度需________倍。答案：除以1024解析：前向放大、反向后需缩放还原。38.在知识蒸馏中，当温度τ=4时，教师softmax输出熵比τ=1时________（填“高”或“低”）。答案：高解析：温度升高分布更平滑，熵增大。39.在AlphaGoZero中，每次MCTS模拟完成后，根节点访问次数重新设置为________。答案：0解析：为下一回合准备，根节点替换为新状态，访问计数清零。40.若某LSTM网络输入维度为50，隐藏维度100，则单个时间步计算量为________次乘法。答案：80000解析：四个门，每个门(50+100)×100=15000，共4×15000=60000；加上候选值60000，总计120000；若仅算乘法，不含偏置，为4×(50×100+100×100)=60000；但候选值亦需60000，共120000；然而标准公式为8h(h+x)，即8×100×150=120000。答案：120000四、判断题（每题1分，正确打“√”，错误打“×”）41.BatchNorm在测试阶段使用滑动平均的均值与方差。答案：√42.Dropout在卷积层上通常比全连接层效果更显著。答案：×解析：卷积层参数共享，Dropout效果有限。43.Transformer解码器第i层可并行计算所有输出位置。答案：×解析：自回归推理需顺序生成。44.ReLU函数在负数区间梯度为0，易导致“神经元死亡”。答案：√45.在DDPM中，前向过程q(xₜ|x₀)为高斯分布。答案：√46.使用LabelSmoothing后，模型校准性通常会变差。答案：×解析：LabelSmoothing提升校准性。47.GPT3的最大上下文长度为4096个token。答案：√48.在联邦学习中，FedProx通过添加L2正则项处理设备异构。答案：√49.SwinTransformer的窗口注意力在相邻层间移动窗口实现跨窗交互。答案：√50.在目标检测中，mAP@0.5:0.95指标比mAP@0.5对定位误差更敏感。答案：√五、简答题（每题10分，共30分）51.描述MaskedAutoencoder(MAE)在视觉预训练中的掩码策略，并解释为何其掩码比例高达75%仍能有效学习。答案：MAE采用随机网格掩码，按patch独立采样75%遮蔽。高掩码比迫使编码器从极少可见patch中推断全局语义，降低冗余；解码器仅处理可见token与掩码token联合，参数少、计算轻。高掩码比增加任务难度，提升表征泛化能力，实验表明75%优于50%或随机遮挡。52.对比MoCov3与SimSiam在防止模型崩溃方面的技术差异。答案：MoCov3沿用动量编码器与负样本队列，通过大量负样本保持多样性，避免崩溃；SimSiam无需负样本，依靠stopgradient与对称预测头，使两支路更新不同步，阻止表征坍缩。MoCov3依赖队列一致性，SimSiam依赖不对称更新，两者均无需负样本标签，但机制迥异。53.解释AlphaFold2中“三角形乘法更新”(TriangleMultiplicationUpdate)的数学动机及物理意义。答案：三角形乘法更新利用pair表示的张量结构，将三维空间几何约束分解为三角形边关系。形式上，对残基i,j,k，更新mᵢⱼ←∑ₖf(mᵢₖ,mₖⱼ)，模拟三角形闭合条件，使边i→j的信息通过中间节点k传递。该操作在O(N³)复杂度下捕获高阶相互作用，物理上对应蛋白质骨架的肽平面刚性约束，提升距离预测精度。六、计算与推导题（共30分）54.已知某Transformer注意力头维度dₖ=64，序列长度n=512，批量大小b=32，计算单次自注意力前向传播的浮点运算量(FLOPs)，并给出推导。答案：Q,K,V线性投影：3×(b×n×d×d)=3×32×512×64×64=201326592注意力得分：b×n×n×dₖ=32×512×512×64=536870912Softmax归一化：约5×b×n×n=5×32×512×512=41943040加权求和：b×n×n×dₖ=536870912输出投影：b×n×d×d=32×512×64×64=67108864