2026年人工智能编程挑战题

2026年人工智能编程挑战题一、编程实现题（共3题，每题20分，总分60分）1.题目：智能客服对话生成器（20分）背景：某电商公司计划开发一款基于自然语言处理（NLP）的智能客服系统，用于自动回复用户咨询。系统需支持多轮对话，并根据用户意图生成恰当的回复。要求实现一个简单的对话生成器，满足以下功能：-输入：用户咨询文本（例如“我的订单什么时候发货？”）-输出：系统回复（例如“您的订单预计明天发货，感谢您的耐心等待！”）-支持多轮对话，能根据上下文调整回复内容。-使用Python语言，可调用第三方NLP库（如spaCy或NLTK）实现分词、意图识别等功能。示例输入：用户：我的订单12345什么时候发货？示例输出：系统：您好！订单12345预计明天从仓库发出，物流信息将在发货后24小时内更新。如有疑问，欢迎随时联系客服。评分标准：（1）正确实现多轮对话逻辑（10分）；（2）回复内容符合用户意图且自然流畅（5分）；（3）代码结构清晰，注释完整（5分）。2.题目：工业设备故障预测模型（20分）背景：某制造业企业希望利用机器学习技术预测生产线设备的潜在故障，以减少停机时间。已知设备运行数据（如温度、振动频率、电流等），需构建一个分类模型判断设备是否即将故障。要求实现以下功能：-数据预处理：对缺失值、异常值进行处理，特征归一化；-模型训练：使用随机森林或支持向量机（SVM）进行故障预测；-模型评估：输出准确率、召回率及F1分数；-代码需包含参数调优过程，并说明选择模型的理由。数据格式（部分示例）：|温度（℃）|振动频率（Hz）|电流（A）|故障标记（0：正常，1：故障）||-|--|-|-||38.5|0.12|5.2|0||42.1|0.25|6.8|1|评分标准：（1）数据预处理正确（5分）；（2）模型选择合理且训练效果达标（10分）；（3）模型评估完整，参数调优过程合理（5分）。3.题目：中文文本摘要生成器（20分）背景：某新闻平台需要自动生成新闻摘要，提高内容分发效率。要求实现一个基于深度学习的中文文本摘要生成器，输入为新闻全文，输出为200字以内的摘要。需满足：-使用Transformer或BERT模型进行编码；-摘要内容需包含原文关键信息，且语句通顺；-提供训练数据（可使用少量样本示例）；-说明模型选择的原因及优化方法。示例输入：原文：近日，某科技公司推出全新AI助手，支持多轮对话和情感分析。该助手采用最新的自然语言处理技术，能理解用户复杂指令，并生成个性化回复。业界专家表示，这一突破将进一步提升人机交互体验。示例输出：摘要：某科技公司发布新型AI助手，支持多轮对话与情感分析，采用先进NLP技术，有望改善人机交互体验。评分标准：（1）模型选择合理且能生成有效摘要（10分）；（2）摘要内容完整且简洁（5分）；（3）训练数据及优化方法说明清晰（5分）。二、算法设计题（共2题，每题25分，总分50分）1.题目：电商推荐系统优化（25分）背景：某电商平台希望优化商品推荐算法，提高用户点击率。现有基于协同过滤的推荐系统，需解决以下问题：-设计一种改进的推荐算法，结合用户历史行为和商品关联度；-说明新算法的数学原理（需包含公式）；-比较新旧算法在冷启动问题上的差异；-给出Python伪代码实现框架。评分标准：（1）算法设计合理且能解决冷启动问题（10分）；（2）数学原理及公式表述清晰（8分）；（3）伪代码完整且逻辑正确（7分）。2.题目：交通流量预测模型设计（25分）背景：某城市交通管理局希望预测高峰时段的路口车流量，以优化信号灯配时。要求设计一个时间序列预测模型，输入为过去24小时的车流量数据，输出为未来1小时的预测值。需满足：-选择合适的时间序列模型（如ARIMA、LSTM）；-说明模型选择理由及参数设置依据；-设计数据预处理步骤（如去噪、平滑）；-绘制预测结果与实际数据的对比图（需说明绘图工具）。评分标准：（1）模型选择合理且能准确预测（10分）；（2）参数设置及预处理步骤科学（8分）；（3）对比图绘制规范且分析合理（7分）。三、编程填空题（共2题，每题15分，总分30分）1.题目：图像分类模型改进（15分）代码框架（Python，PyTorch）：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnclassImprovedCNN(nn.Module):def__init__(self):super(ImprovedCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(32)填空1：添加Dropout层填空2：定义ReLU激活函数填空3：添加最大池化层defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=self.bn1(x)填空4：应用ReLU激活函数填空5：应用Dropout层填空6：应用最大池化层returnx要求：-填空1：补充Dropout层的参数（如p=0.5）；-填空2-3：补充ReLU和最大池化层的代码；-填空4-6：将对应操作填入`forward`函数中。评分标准：（1）Dropout层参数设置合理（3分）；（2）ReLU和最大池化层代码正确（6分）；（3）`forward`函数逻辑完整（6分）。2.题目：自然语言处理任务实现（15分）代码框架（Python，spaCy）：pythonimportspacynlp=spacy.load("zh_core_web_sm")text="苹果公司近日发布新型手机，搭载AI芯片。"doc=nlp(text)填空1：提取所有命名实体填空2：筛选出所有动词填空3：将文本分词并输出词性标签entities=[]#填空1结果存储verbs=[]#填空2结果存储tokens=[]#填空3结果存储forentindoc.ents:entities.append(ent.text)fortokenindoc:iftoken.pos_=="VERB":#填空2条件判断verbs.append(token.text)tokens.append((token.text,token.pos_))#填空3格式print("命名实体：",entities)print("动词：",verbs)print("分词及词性：",tokens)要求：-填空1：提取并存储命名实体；-填空2：筛选并存储所有动词；-填空3：分词并输出（格式为"词语-词性"）。评分标准：（1）命名实体提取正确（5分）；（2）动词筛选完整（5分）；（3）分词及词性输出格式正确（5分）。答案与解析一、编程实现题1.智能客服对话生成器参考代码（Python，使用spaCy和简单规则）：pythonimportspacynlp=spacy.load("zh_core_web_sm")defgenerate_response(user_input):doc=nlp(user_input)response=""检测订单关键词fortokenindoc:iftoken.text=="订单"anddoc[token.i+1].like_num:order_id=doc[token.i+1].textresponse=f"您的订单{order_id}预计明天发货，感谢您的耐心等待！"breakifnotresponse:response="感谢您的咨询，如有其他问题请随时联系。"returnresponse解析：-使用spaCy分词，通过规则匹配"订单"后的数字识别订单号；-支持多轮对话的基础逻辑（如未匹配到订单号则返回通用回复）；-可扩展为更复杂的对话系统（如加入上下文存储）。2.工业设备故障预测模型参考代码（Python，使用Scikit-learn）：pythonfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerimportpandasaspd示例数据data=pd.DataFrame({"温度":[38.5,42.1,39.8,45.2],"振动频率":[0.12,0.25,0.15,0.30],"电流":[5.2,6.8,5.5,7.1],"故障":[0,1,0,1]})X=data[["温度","振动频率","电流"]]y=data["故障"]数据预处理scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)模型训练model=RandomForestClassifier(n_estimators=100)model.fit(X_scaled,y)预测new_data=[[41.0,0.20,6.0]]new_data_scaled=scaler.transform(new_data)print("预测结果：",model.predict(new_data_scaled))解析：-使用随机森林（鲁棒性强，适合工业数据）；-标准化处理特征差异；-参数调优可使用GridSearchCV；-评估指标需结合实际业务（如召回率对故障检测更重要）。3.中文文本摘要生成器参考代码（Python，使用transformers）：pythonfromtransformersimportpipelinesummarizer=pipeline("summarization",model="uer/transformer-model-chinese-summarization")text="近日，某科技公司推出全新AI助手，支持多轮对话和情感分析。该助手采用最新的自然语言处理技术，能理解用户复杂指令，并生成个性化回复。业界专家表示，这一突破将进一步提升人机交互体验。"summary=summarizer(text,max_length=50,min_length=20,do_sample=False)print("摘要：",summary[0]["summary_text"])解析：-使用预训练的中文摘要模型；-调整`max_length`控制摘要长度；-可通过微调提升效果（需额外训练数据）。二、算法设计题1.电商推荐系统优化新算法设计（混合推荐）：1.数学原理-用户-物品评分矩阵`R`，物品相似度`S(i,j)=cos(向量i-向量j)`-预测评分`P(u,i)=α(R'uS)+βR(u,i)`-`α`：协同过滤权重，`β`：内容相似度权重2.冷启动解决方案-新用户：基于人口统计特征（年龄、性别）推荐热门商品-新物品：使用物品-特征向量（如文本描述TF-IDF）计算相似度3.伪代码defhybrid_recommend(user_id,items):user_similar_items=collaborative_filter(user_id)content_similar_items=content_based_filter(items)returnweighted_sum(user_similar_items,content_similar_items)解析：-权重`α`和`β`需通过交叉验证确定；-冷启动问题本质是信息缺失，需结合外部知识（如商品属性）。2.交通流量预测模型设计模型选择及参数设置：1.模型选择理由-LSTM能捕捉时间序列长期依赖性，适合交通流预测；-ARIMA局限性：假设数据平稳，而交通流存在季节性。2.参数设置-LSTM单元数：64（经验值，可调）；-指数移动平均（EMA）平滑数据；3.对比图绘制pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp预测值y_pred和真实值y_trueplt.plot(y_true,label="实际流量")plt.plot(y_pred,label="预测流量",linestyle="--")plt.legend()plt.title("交通流量预测对比")解析：-LSTM需调整`batch_size`和`epochs`；-交通数据特征：周期性（高峰/低谷）、突发事件（如事故）干扰。三、编程填空题1.图像分类模型改进完整代码：pythonimporttorch.nn.functionalasFclassImprovedCNN(nn.Module):def__init__(self):super(ImprovedCNN,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,32,kernel_size=3,padding=1)self.bn1=nn.BatchNorm2d(32)self.dropout1=nn.Dropout(p=0.5)