人工智能多模态融合工程师岗位招聘考试试卷及答案

人工智能多模态融合工程师岗位招聘考试试卷及答案一、填空题（共10题，每题1分）1.多模态数据常见类型包括文本、图像、______、音频等。2.多模态融合按层次可分为特征级融合、决策级融合和______融合。3.BERT是典型的______模态预训练模型。4.CLIP模型实现了______和文本的跨模态对齐。5.多模态融合中，模态对齐的核心是解决不同模态数据的______不一致问题。6.ViT（VisionTransformer）是基于______架构的图像模型。7.音频特征提取常用的预训练模型有Wav2Vec、______等。8.多模态检索任务中，“图搜文”属于______检索。9.决策级融合通常基于各模态的______结果进行整合。10.多模态大模型如GPT-4V支持______模态输入。二、单项选择题（共10题，每题2分）1.以下不属于多模态融合层次的是？A.数据级B.特征级C.模型级D.决策级2.CLIP模型的训练目标是？A.图像分类B.文本生成C.跨模态匹配D.目标检测3.以下哪种方法属于特征级融合？A.各模态输出投票B.拼接各模态特征C.直接拼接原始数据D.融合各模型预测4.多模态对齐中，“时间对齐”主要针对哪两类模态？A.文本+图像B.音频+视频C.文本+音频D.图像+视频5.GPT-4V不支持以下哪种输入？A.文本B.图像C.音频D.视频6.以下哪个是多模态情感分析的典型应用？A.图像分类B.语音识别C.视频情绪检测D.文本摘要7.多模态融合中，模态缺失问题的常用解决方法不包括？A.模态dropoutB.模态特定编码器C.直接忽略缺失模态D.跨模态补全8.ViT模型将图像分割为多个______进行处理？A.像素B.patch（补丁）C.特征图D.卷积核9.以下哪个模型支持音频+文本跨模态融合？A.BLIP-2B.FlamingoC.AudioLDMD.Wav2Vec210.多模态检索中，“文搜图”的评价指标不包括？A.Recall@kB.Precision@kC.F1-scoreD.Accuracy三、多项选择题（共10题，每题2分）1.多模态融合的常见应用场景包括？A.自动驾驶B.医疗影像分析C.智能客服D.语音识别2.多模态融合的关键技术包括？A.模态对齐B.特征表示C.融合策略D.预训练模型3.以下属于跨模态预训练模型的有？A.CLIPB.BLIPC.ALBEFD.ViT4.多模态数据的时空对齐方法包括？A.动态时间规整（DTW）B.注意力机制C.特征关联D.时间戳匹配5.决策级融合的常用方法有？A.投票法B.加权平均C.贝叶斯融合D.特征拼接6.多模态大模型的优势包括？A.跨模态理解B.通用能力C.少样本学习D.模态独立处理7.以下属于多模态情感分析输入组合的有？A.文本+图像B.音频+视频C.文本+音频D.图像+视频8.多模态融合面临的挑战包括？A.模态异质性B.模态缺失C.计算复杂度D.对齐难度9.支持多模态开发的工具/框架包括？A.PyTorchB.TensorFlowC.HuggingFaceTransformersD.OpenCV10.多模态检索的类型包括？A.单模态检索B.跨模态检索C.多模态检索D.图像检索四、判断题（共10题，每题2分）1.数据级融合直接拼接原始多模态数据，无需预处理。（）2.CLIP模型只能处理图像和文本两种模态。（）3.模态对齐仅需解决空间维度不一致问题。（）4.GPT-4是纯文本大模型，不支持多模态。（）5.特征级融合比决策级融合更依赖模态间的相关性。（）6.ViT模型是基于CNN架构的图像模型。（）7.多模态情感分析仅能分析视频中的情绪。（）8.模态dropout是解决模态缺失问题的有效方法。（）9.跨模态预训练模型无需针对特定任务微调。（）10.多模态融合的计算复杂度通常低于单模态模型。（）五、简答题（共4题，每题5分）1.简述多模态融合的三个主要层次及各自特点。2.什么是模态对齐？多模态对齐的核心挑战是什么？3.列举三种常见的多模态预训练模型，并说明其核心功能。4.多模态情感分析相比单模态情感分析的优势是什么？六、讨论题（共2题，每题5分）1.多模态融合技术在自动驾驶领域的应用面临哪些关键挑战？如何解决？2.未来多模态大模型的发展趋势是什么？请结合行业应用举例说明。---参考答案一、填空题1.视频2.数据级3.文本4.图像5.时空6.Transformer7.Hubert8.跨模态9.独立决策10.多（文本、图像等）二、单项选择题1.C2.C3.B4.B5.C6.C7.C8.B9.C10.D三、多项选择题1.ABC2.ABCD3.ABC4.ABCD5.ABC6.ABC7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.BC四、判断题1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.×8.√9.×10.×五、简答题1.多模态融合分三层：①数据级：直接拼接原始数据（需严格对齐），保留最多信息但对一致性要求高；②特征级：提取各模态特征后融合，兼顾信息与效率，依赖特征质量；③决策级：各模态独立任务后整合结果，鲁棒性强但易丢失模态关联。2.模态对齐是不同模态数据（如文图、音视频）在时空/语义维度建立对应关系的过程。核心挑战：①时空不一致（采样频率/分辨率差异）；②语义鸿沟（不同模态表达同一概念的差异）；③模态异质性（数据类型/结构差异）；④大规模对齐效率低。3.①CLIP：图像-文本对比学习，实现零样本跨模态检索；②BLIP：图像-文本模型，支持检索、生成与细粒度对齐；③AudioLDM：音频-文本模型，实现文本引导的音频生成与检索。4.优势：①信息互补（单模态缺失时多模态可补充）；②贴近真实场景（人类情感常伴随多模态信号）；③鲁棒性强（某一模态噪声不影响整体判断）。六、讨论题1.自动驾驶多模态融合挑战：①模态异质性（激光雷达点云、摄像头图像等差异大）；②实时性要求（毫秒级响应）；③传感器噪声/失效；④语义鸿沟（传感器数据到语义的映射难）。解决：①分层融合（感知层特征+决策层结果）；②注意力机制聚焦关键模态；③故障检测与模态切换；④预训练模型实现跨模态语