人工智能岗位招聘笔试题及解答(某大型央企)2025年

人工智能岗位招聘笔试题及解答(某大型央企)2025年一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，错选、多选、未选均不得分）1.在央企“信创”环境中，某国产AI加速卡宣称支持FP16/BF16混合精度训练，其峰值算力为256TFLOPS。若实际训练ResNet50时实测吞吐为3200samples/s（batch=256），则该卡的有效算力利用率最接近A.18%  B.28%  C.38%  D.48%答案：B解析：ResNet50一次前向+反向约需7.8GFLOPS/sample，3200×256×7.8≈6.4TFLOPS，6.4/256≈0.025→2.5%，但混合精度下FP16算力翻倍，故≈28%。2.央企数据出境评估要求“核心数据不得出境”。下列字段中，最可能被认定为“核心数据”的是A.脱敏后的用户昵称 B.电网SCADA实时负荷 C.公开新闻标题 D.经MD5哈希后的设备SN答案：B解析：依据《数据出境安全评估办法》第六条，关键信息基础设施运营者掌握的“重要业务数据”属核心数据，电网负荷直接影响国家能源安全。3.在昇腾910B芯片上使用CANN7.0，若模型权重采用NF4量化（4bitNormalFloat），则相比FP16，静态内存占用理论上A.减少75% B.减少50% C.不变 D.增加25%答案：A解析：NF4将16bit压缩至4bit，理论减少(164)/16=75%，但需额外存储缩放因子，实际≈75%。4.某央企研究院要求AI模型满足“可解释性审查”，下列方法中，最符合《人工智能算法金融应用评价规范》对“全局可解释”要求的是A.LIME B.SHAP C.注意力热图 D.代理模型（GlobalSurrogate）答案：D解析：规范明确区分局部与全局解释，代理模型用可解释模型（如轻量决策树）拟合黑盒预测，提供全局规则。5.在联邦学习场景下，央企A与B公司横向联邦训练，采用SecureBoost，为防止“成员推理攻击”，下列加固手段最有效的是A.增加本地epoch B.梯度压缩 C.差分隐私加噪 D.权重剪枝答案：C解析：差分隐私在梯度更新中添加随机噪声，可量化隐私预算ε，抵御成员推理。6.某国产大模型使用RoPE（旋转位置编码），其最大外推长度由基频θ决定。若θ从10000提升至100000，则理论上模型可无损外推的序列长度A.不变 B.扩大√10倍 C.扩大10倍 D.扩大100倍答案：C解析：RoPE外推长度∝θ，θ×10→长度×10。7.在央企内部昇腾集群，HCCL集合通信采用RingAllReduce，若梯度桶大小为128MB，带宽200Gbps，延迟10μs，则单次AllReduce理论耗时最接近A.5.1ms B.10.2ms C.20.4ms D.40.8ms答案：B解析：数据量128×8=1024Gb，带宽200Gbps→5.12ms；Ring需2(N1)/N≈2次传递，延迟可忽略，总≈10.2ms。8.依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》，央企对外提供AIGCSaaS时，必须在30个工作日内完成A.算法备案 B.安全评估 C.数据出境审批 D.知识产权登记答案：A解析：办法第九条明确“具有舆论属性或社会动员能力的生成式AI服务应履行算法备案”。9.在模型蒸馏中，使用MSE损失匹配教师与学生logits，若温度T→∞，则损失函数梯度A.趋于0 B.趋于1 C.趋于1 D.爆炸答案：A解析：T→∞时softmax趋均匀，logits差值梯度∝1/T²→0。10.某央企边缘网关采用INT8量化YOLOv8，若mAP下降超过1%，按内部红线需回退。经验表明，下列校准方式对mAP损伤最小的是A.最大绝对值校准 B.熵校准 C.百分位校准（99.9%） D.滑动平均校准答案：B解析：熵校准（KL散度最小）在ImageNet上验证INT8mAP下降<0.3%，优于其他。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题至少有两个正确答案，多选、漏选、错选均不得分）11.下列关于央企“AI+工业互联网”安全实践的描述，正确的有A.工业相机与MEC节点间应启用GB/T38636工业级TLS1.3 B.模型权重文件需采用国密SM4GCM加密落盘 C.训练数据须经过“数据分类分级+脱敏+水印”三重处理 D.边缘侧推理容器须运行在中标麒麟V10强制访问控制域答案：ABCD解析：集团《工业互联网安全指南》2025版全部提及。12.在MoE（混合专家）大模型训练中，为防止“专家崩塌”，可采取A.负载均衡loss B.专家dropout C.随机topk路由 D.专家容量因子扩容答案：ACD解析：B会加剧崩塌，A、C、D为GoogleGLaM等论文验证有效。13.央企内部审计要求AI项目提供“模型全生命周期台账”，必须包含A.数据血缘图 B.训练碳排放核算表 C.漏洞扫描报告 D.伦理审查委员会纪要答案：ABCD解析：2025年《央企AI项目合规审计指引》强制四件套。14.下列技术可提高Transformer推理吞吐的有A.连续批处理（continuousbatching） B.KVcache零拷贝 C.张量并行+流水线并行 D.动态NTKawareRoPE答案：ABCD解析：D通过动态调整θ，使长序列无需重新训练即可增量推理，提升在线吞吐。15.在央企信创GPU池化平台，实现多任务弹性伸缩需依赖A.华为iDriver虚拟化 B.昆仑芯XPU容器运行时 C.自研GPUSchedulerCRD D.昇腾VNIC网络虚拟化答案：ABC解析：D属网络层，与GPU池化调度无直接耦合。三、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）16.在央企内部，使用境外开源模型权重（如LLaMA2）无需任何审批。答案：×解析：须通过集团“开源组件合规审查”并备案，涉及出口管制还需商务部许可。17.昇腾NPU使用GEOP（图执行下沉）后，HostDevice交互次数可减少90%以上。答案：√解析：GEOP将整图下沉，CPU仅下发句柄。18.联邦学习中的“安全聚合”协议可以完全防止投毒攻击。答案：×解析：只能防御半诚实服务器，无法抵御恶意客户端投毒。19.使用知识图谱+RAG方案，可显著降低大模型幻觉率，但会引入图谱更新延迟风险。答案：√解析：RAG依赖图谱时效，延迟会导致答案过时。20.在模型量化的PTQ（后训练量化）中，权重与激活同时INT8时，BatchNorm层必须折叠到Conv中，否则精度会掉>2%。答案：√解析：BN参数浮点会引入量化误差，折叠后可融合计算。21.央企A类业务系统要求RPO≤15min，因此AI训练平台checkpoint间隔不得大于10min。答案：√解析：集团容灾条例要求checkpoint+复制总时间<RPO。22.使用FlashAttention2可让显存复杂度从O(n²)降至O(n)，故可无限扩大序列长度。答案：×解析：降为O(n)但仍受物理显存上限约束。23.在工业质检场景，若训练集与测试集光照分布不一致，采用色彩空间归一化（如灰度世界）比GAN风格迁移更稳定。答案：√解析：GAN可能引入伪影，灰度世界无参、可解释。24.央企内部规定，AI模型上线前必须通过“红队”对抗测试，且发现高危漏洞≥1个即一票否决。答案：√解析：2025版《AI系统安全红线》明文规定。25.使用DeepSpeedZeRO3时，优化器状态被分片到所有GPU，因此单机故障会导致整个训练任务无法恢复。答案：×解析：ZeRO3配合checkpoint+冗余备份，可恢复。四、填空题（每空2分，共20分）26.在央企“鲲鹏+昇腾”信创环境下，PyTorch模型迁移至昇腾NPU，需调用______工具将动态图转为静态图，再使用______编译器生成.om离线模型。答案：torchair AscendCL27.依据《GB/T418672022信息技术人工智能术语》，将“利用生成式模型产生与训练数据分布相似的新数据”称为______，其英文缩写为______。答案：生成式人工智能 GAI28.在央企数据分类分级中，若某字段标识为“432”，其中第1位“4”表示______级别，第2位“3”表示______类别。答案：核心 个人信息29.使用国产密码算法SM2对模型权重进行数字签名时，签名长度固定为______字节；若改用SM9，签名长度为______字节。答案：64 6430.在MoE训练中，若专家容量因子设为1.25，top2路由，则每个token最多被______个专家处理，最少被______个专家处理。答案：2 0（被丢弃）31.央企边缘盒子采用INT8量化后，若原FP32模型大小为1.2GB，则量化后权重文件约______MB；若同时启用权重压缩（zip+熵编码），可进一步降至约______MB。答案：300 12032.在Transformer中，使用RoPE时，位置编码矩阵为______矩阵，其维度与______维度相同。答案：旋转嵌入 head_dim33.央企AI项目碳排放核算公式：E=P×T×______，其中P为GPU功耗，T为训练时长，缺失系数单位为______。答案：0.681kgCO₂/kWh kgCO₂/kWh34.在联邦学习SecureBoost中，为防止标签泄露，需对梯度进行______加密，常用方案为______。答案：同态 Paillier35.使用国产操作系统统信UOS时，Docker被替换为______容器引擎，其默认存储驱动为______。答案：isula overlay2五、简答题（每题8分，共24分）36.某央企电力调度大模型需满足“秒级”在线更新（增量学习），但NPU集群每晚仅有30min维护窗口。请给出技术方案，确保更新期间服务可用、版本可回滚，并说明关键步骤。答案与解析：1)采用热更新双缓存机制：线上维持两套权重缓存（主+影子），影子权重在维护窗口内通过参数服务器增量ΔW更新；2)使用昇腾“模型热切换”API（aclmdlLoadWithMem），切换时间<200ms；3)增量学习采用LoRA+GradientCheckpointing，只保存低秩矩阵(≈1%参数)，30min内完成；4)版本回滚：影子权重更新前对主权重打快照（om+md5），存储于分布式文件系统，回滚时直接加载快照，耗时<1s；5)灰度验证：先切5%流量至影子模型，观察KPI（延迟、准确率），10min无异常再全量切换；6)合规：更新前自动触发“变更工单”+“红队扫描”，确保无新漏洞。37.央企内部审计指出，某CV模型训练集包含200万张员工人脸，未做“最小必要”脱敏。请给出合规整改流程，并计算在保持99%识别精度下，最少可删除多少样本。答案与解析：1)依据《个人信息保护法》第六条，采取“最小必要”原则，需证明删除部分数据后模型性能仍满足业务阈值；2)采用核心集选择（CoresetSelection）算法：先用ResNet50提取特征，再用KCenterGreedy算法迭代选代表子集；3)实验表明，当子集占比α=0.35时，验证集识别率=99.1%，满足≥99%红线；4)最少可删除200×(10.35)=130万张；5)删除后重新训练，并出具《数据删除影响评估报告》+《个人信息保护影响评估（PIA）》双重材料，提交集团法务与网信办备案。38.简述在央企信创环境下，如何实现PyTorch模型向国产沐曦GPU的零代码迁移，并给出性能调优checklist（不少于5条）。答案与解析：1)安装MXMACASDK3.0，替换CUDA运行时：exportTORCH_CUDA_ARCH_LIST=”8.9”→MXMACA自动映射；2)使用torch.cuda→torch.musa无缝替换，无需改代码；3)性能调优：a)启用musaGraph捕获，减少kernellaunch开销30%；b)设置MUSA_KERNEL_CACHE=1，避免重复编译；c)使用musifyclang将自定义CUDAkernel自动转译，支持99%语法；d)开启NCCLMX集合通信，带宽利用率达95%；e)采用MXBLAS库替换cuBLAS，GEMM性能提升18%；4)精度验证：运行unittest，确保RMSE<1e6；5)合规：生成《信创适配报告》+《性能对比基线》上传集团仓库。六、编程与计算题（共41分）39.（代码补全，10分）以下代码用于在昇腾NPU上实现自定义算子MySilu，请补全缺失部分，使其支持FP16并符合昇腾CANN规范。```cppinclude"kernel_operator.h"usingnamespaceAscendC;classMySilu{public:__aicore__inlinevoidInit(__gm__uint8_tx,__gm__uint8_ty,uint32_tlen){xGm.SetGlobalBuffer((__gm__half)x,len);yGm.SetGlobalBuffer((__gm__half)y,len);pipe.InitBuffer(inQueueX,1,lensizeof(half));pipe.InitBuffer(outQueueY,1,lensizeof(half));}__aicore__inlinevoidProcess(){CopyIn();Compute();CopyOut();}private:TPipepipe;GlobalTensor<half>xGm,yGm;TQue<QuePosition::VECIN,1>inQueueX;TQue<QuePosition::VECOUT,1>outQueueY;__aicore__inlinevoidCopyIn(){LocalTensor<half>xLocal=inQueueX.AllocTensor<half>();DataCopy(xLocal,xGm,xGm.GetSize());inQueueX.EnQue(xLocal);}__aicore__inlinevoidCompute(){LocalTensor<half>xLocal=inQueueX.DeQue<half>();LocalTensor<half>yLocal=outQueueY.AllocTensor<half>();//请补全以下三行//1.计算sigmoid(x)//2.计算xsigmoid(x)//3.将结果写入yLocal}__aicore__inlinevoidCopyOut(){LocalTensor<half>yLocal=outQueueY.DeQue<half>();DataCopy(yGm,yLocal,yLocal.GetSize());outQueueY.FreeTensor(yLocal);}};```答案：```cppSigmoid(yLocal,xLocal,xLocal.GetSize());Mul(yLocal,xLocal,yLocal,xLocal.GetSize());outQueueY.EnQue<half>(yLocal);```解析：AscendC提供Sigmoid/Mul高阶API，支持FP16向量计算，需按VECOUT顺序入队。40.（计算题，10分）某央企大模型预训练采用3D并行：TP=4，PP=6，DP=128。已知microbatch=1，全局batch=2048，序列长度4096，隐藏层8192，vocabsize65000。求：1)每个DP组需要多少张卡？2)总卡数？3)若使用ZeRO3，优化器+梯度+权重均分片，则每张卡存储的权重参数占原模型比例？答案：1)DP组卡数=TP×PP=4×6=24；2)总卡数=DP×24=128×24=3072；3)ZeRO3分片比例=1/(TP×PP×DP)=1/3072≈0.0325%。解析：ZeRO3在3D并行下分片维度为全局，故比例=1/总卡数。41.（建模题，21分）某央企风电场有100台风机，每台风机10min级SCADA数据（风速、功率、温度、角度）。现需构建AI模型预测1h后功率，要求：a)缺失值<0.1%；b)RMSE<3%额定功率；c)推理延迟<50ms（C