2025年网络编辑师考试网络编辑人工智能试卷及答案

2025年网络编辑师考试网络编辑人工智能试卷及答案一、单项选择题（每题1分，共20分。每题只有一个正确答案，请将正确选项字母填入括号内）1.在GPT4架构中，用于控制生成文本主题一致性的核心技术是（）A.位置编码B.注意力掩码C.温度采样D.强化学习人类反馈答案：D2.下列关于Transformer自注意力机制时间复杂度的描述，正确的是（）A.O(n)B.O(nlogn)C.O(n²)D.O(n³)答案：C3.在新闻推荐场景下，使用Wide&Deep模型时，“Wide”部分主要解决的问题是（）A.高维稀疏特征记忆性B.低维稠密特征泛化性C.序列特征长依赖D.多模态特征融合答案：A4.对一篇AI生成稿件进行事实核查时，最先采用的离线知识源通常是（）A.维基百科离线快照B.TwitterfirehoseC.暗网文本D.企业私有聊天记录答案：A5.在中文文本中，用于避免“一/十/百”等数字被错误分词的预处理策略是（）A.最大正向匹配B.子词正则化C.字典加规则混合D.字节对编码答案：C6.若要在BERTfinetune阶段加快收敛，可采取的最有效trick是（）A.增大dropout率B.使用分层学习率衰减C.移除位置编码D.冻结embedding层答案：B7.以下哪项不是AI辅助标题生成常见的自动评估指标（）A.BLEUB.ROUGELC.CTR预估离线AUCD.BERTScore答案：C8.在编辑流程中，利用GPT生成摘要后，为降低幻觉率，后续最佳人工干预节点是（）A.直接发布B.摘要结构审核→事实抽查→发布C.仅做敏感词过滤D.仅加插图答案：B9.采用LoRA技术对大模型进行参数高效微调时，可训练参数量通常占总量的（）A.<2%B.10%C.30%D.50%答案：A10.当模型输出出现“价值观偏差”时，根因最不可能是（）A.预训练语料分布倾斜B.指令微调样本标注偏差C.推理阶段温度过低D.强化学习奖励模型偏差答案：C11.下列关于“多模态图文匹配”任务损失函数说法正确的是（）A.只能使用交叉熵B.对比学习InfoNCE优于单分类交叉熵C.均方误差最优D.无法引入负样本答案：B12.在编辑后台部署文本纠错API时，为降低延迟，首选的推理优化方案是（）A.模型蒸馏+ONNXRuntimeB.增大batchsize到4096C.使用float32全精度D.关闭beamsearch答案：A13.对AI生成内容进行“机器痕迹”检测时，最有效的特征通常是（）A.平均句长B.标点熵C.对数似然漂移D.词频逆文档频率答案：C14.若要将每日新增100万篇文章去重，最合理的算法是（）A.暴力两两比对B.MinHashLSHC.KmeansD.Apriori答案：B15.在AIGC版权合规审查中，判定“实质性相似”优先参考的法律要件是（）A.接触+相似B.合理使用四要素C.公共利益D.数字水印答案：A16.下列关于“检索增强生成”(RAG)说法错误的是（）A.需外挂向量数据库B.能缓解幻觉C.需重新训练大模型D.支持实时知识更新答案：C17.当使用StableDiffusion生成配图时，提示词中加入“RAWphoto,8K,Hasselblad”主要影响的是（）A.构图B.清晰度与质感C.色彩饱和度D.文件大小答案：B18.在编辑自动化流水线中，负责把“文字→语音”的模块标准接口协议通常采用（）A.SSMLB.SOAPC.gRPCThriftD.FTP答案：A19.以下哪项不是知识图谱实体对齐的主流技术（）A.翻译模型(TransE)B.图神经网络C.聚类D.关联规则答案：D20.在Web3.0内容发布场景，用于确保文章篡改可审计的底层技术是（）A.IPFS+区块链哈希上链B.传统CDNC.DNS轮询D.SMTP答案：A二、多项选择题（每题2分，共20分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、少选、错选均不得分）21.以下哪些方法可以有效减小生成式模型“重复输出”现象（）A.重复惩罚(repetitionpenalty)B.采样温度提升C.使用ngram阻塞D.增大topk答案：A、C22.关于“编辑人机协同”流程，下列描述正确的有（）A.先机器生成草稿→人工审核→发布B.人工先写提纲→机器扩写→人工润色C.机器直接发布无需人工D.人工与机器同时并行写作再合并答案：A、B、D23.在训练中文TTS前端文本归一化模型时，必须覆盖的子任务有（）A.数字读法判定B.姓氏读音特殊处理C.儿化音标注D.分句边界检测答案：A、B、D24.以下哪些指标可直接用于衡量“标题党”程度（）A.点击阅读完成率差值B.标题与正文ROUGE1召回C.情感极性偏移量D.页面停留时长答案：A、B、C25.采用对比学习训练图文模型时，负样本构建策略包括（）A.inbatch负样本B.随机跨模态采样C.hard负样本挖掘D.停用词过滤答案：A、B、C26.以下关于“模型可解释性”工具描述正确的有（）A.LIME可给出局部解释B.GradCAM适用于TransformerC.SHAP值可为每个token分配贡献D.Attention可视化只能用于CNN答案：A、B、C27.在编辑后台引入“智能摘要”时，需重点解决的合规风险有（）A.泄露隐私细节B.断章取义C.广告法违禁词D.摘要过长答案：A、B、C28.以下哪些技术可以提升大模型推理阶段的吞吐率（）A.连续批处理(continuousbatching)B.KVcache复用C.张量并行D.动态量化答案：A、B、C、D29.关于“AI生成内容水印”技术，正确的有（）A.可在token概率分布嵌入签名B.对二次翻译攻击鲁棒性高C.可对抗压缩裁剪D.需密钥验证答案：A、D30.在“多语言内容生产”场景，以下哪些做法能缓解低资源语言质量问题（）A.跨语言对齐语料回译B.使用语言特定适配器C.强制全部翻译为英语再转回D.人工校验抽样≥10%答案：A、B、D三、填空题（每空1分，共20分）31.在Transformer中，位置编码使用正弦函数维度为d_model时，偶数位置公式为PE(pos,2i)=sin(pos/10000^(2i/d_model))，则奇数位置公式为________。答案：cos(pos/10000^(2i/d_model))32.若某编辑后台调用GPT432k生成稿件，输入token6k，输出token8k，按USD0.06/1kinput+0.12/1koutput计费，则单次成本为________美元。答案：6×0.06+8×0.12=0.36+0.96=1.3233.在中文文本纠错任务中，F1值计算式为F1=2PR/(P+R)，其中P表示________。答案：预测正确字数/预测为错误字数34.使用ROUGE1评估摘要时，分母为参考摘要的________。答案：unigram总个数35.在StableDiffusionv2中，默认UNet下采样倍率为________。答案：836.当采用4bit量化时，原fp32模型大小可压缩至约________%。答案：12.537.若一篇新闻正文字符数9000，经BPE后子词数平均为1.3倍字符数，则子词数约为________。答案：1170038.在编辑流程中，CMS对图片的“alt”属性要求≤120字节，若采用UTF8编码，则最多可存储________个汉字。答案：4039.采用BM25检索时，k1参数通常取值范围________。答案：1.2~2.040.在知识图谱RDF中，表示“实体属性值”的三元组谓语通常用________描述。答案：URI41.若某站点日均PV1亿，峰值QPS8k，则平均QPS约为________。答案：1×10^8/(24×3600)≈115742.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，偏好损失函数形式为________。答案：logσ(βlogπ_θ(x,y_w)/π_ref(x,y_w)βlogπ_θ(x,y_l)/π_ref(x,y_l))43.当使用LoRArank=16，原矩阵维度4096×4096，则新增参数量为________。答案：2×4096×16=13107244.在编辑自动化脚本中，Python正则表达式re.sub(r'(\d+)\s℃',r'\1°C',text)的作用是________。答案：将数字与℃之间空格标准化为无空格并统一符号45.若一篇AI生成文章被判为“软抄袭”，其连续引用长度超过________字且未加引号即可视为侵权高风险。答案：3046.在TTS评测中，CMOS分差≥________被认为“明显优于”。答案：0.547.采用FlashAttention时，显存复杂度从O(n²)降至________。答案：O(n)48.在编辑后台，若图片颜色模式为CMYK，需先转为________才能用于Web展示。答案：sRGB49.在GPT生成文本中，若出现“_____”占位符，通常提示模型需要________。答案：人工补全事实信息50.在A/B测试中，若置信度95%，则Z临界值约为________。答案：1.96四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）51.在RLHF阶段，奖励模型越大越好，无需考虑过拟合。（）答案：×52.使用topp采样时，p值越小，生成文本多样性越低。（）答案：√53.BERT的MLM任务中，被mask的token比例越高，下游任务效果一定越好。（）答案：×54.在编辑自动化流程中，SSML标签<break>可控制TTS停顿。（）答案：√55.采用8bit量化后，模型推理速度一定快于fp16。（）答案：×56.图文匹配模型CLIP在中文zeroshot分类时无需任何中文语料。（）答案：√57.在CMS中，对AI生成文章添加noindexmeta可暂时避免搜索引擎收录。（）答案：√58.使用梯度累积可在单卡上模拟大batch训练效果。（）答案：√59.在StableDiffusion中，CFG(scale=0)表示完全忽略提示词。（）答案：√60.编辑人工修改AI稿件后，其版权归属自动归编辑个人所有。（）答案：×五、简答题（每题8分，共40分）61.简述“检索增强生成”(RAG)在新闻写作场景中的三步流程，并指出每步关键技术点。答案：1)索引构建：将历史新闻、权威资料做chunk切分→embedding模型向量化→向量数据库存储，关键在chunk大小与向量化模型选择；2)检索召回：用户输入query向量化后，采用近似最近邻搜索(ANN)取TopK，关键在相似度度量与重排序；3)生成融合：将检索结果作为上下文拼入prompt，大模型生成答案，关键在prompt模板与上下文长度控制，避免截断重要信息。62.说明采用LoRA进行参数高效微调时，为何“秩”(rank)不宜过大，并给出经验区间。答案：LoRA通过低秩分解模拟权重更新，秩过大则新增参数量趋近全量微调，失去高效意义，且易过拟合；经验上rank8~32即可在多数NLP任务逼近全量微调效果，rank>64收益递减且显存占用显著增加。63.列举三种可落地的“AI标题党”自动识别方案，并比较其优劣。答案：1)规则+词典：计算夸张词密度、感叹号比例，优点无需训练，缺点误杀高；2)有监督分类：标注“正常/标题党”数据训练BERT，优点精度高，缺点需标注；3)对比式：计算标题与正文ROUGE1召回，低于阈值则判为标题党，优点无需负样本，缺点对长文摘要质量敏感。64.说明在编辑后台部署“文本纠错”API时，如何做在线灰度发布并监控回滚指标。答案：1)灰度：按用户ID哈希取10%流量路由到新API；2)监控：实时看LatencyP99、纠错准确率抽样人工评测、用户投诉量；3)回滚：Latency上升>20%或投诉量>基准2倍即自动切换旧版本，并记录日志复盘。65.概述“编辑人机协同”下，如何建立可量化的“人工贡献度”指标，并给出公式。答案：采用编辑前后编辑距离(Levenshtein)除以原文长度，再按段落权重加权，公式：贡献度=Σ(w_i×LD_i)/Σw_i，其中w_i为段落重要性(如首段权重2，其余1)，LD_i为段落编辑距离。该值越大说明人工改动越多，可月度排行激励。六、应用题（共40分）66.计算与分析题（12分）某站点计划用GPT432k生成每日1万篇新闻，输入平均5ktoken，输出平均4ktoken。已知：a)成本0.06/0.12USD/1ktoken；b)生成速度上限40token/s；c)每日窗口8小时。问：1)每日直接成本？2)所需最少GPU并发数（假设单卡同速40token/s且可线性扩展）？3)若改用4bit量化自托管，单卡吞吐提升至120token/s，卡时租金1USD/小时，是否更划算？答案：1)成本=10000×(5×0.06+4×0.12)=10000×0.78=7800USD；2)总token=10000×(5000+4000)=9×10^7，8小时=28800秒，需总吞吐=9×10^7/28800≈3125token/s，卡数=3125/40≈78；3)量化后需卡数=3125/120≈26，卡时费=26×8=208USD，远低于7800，故自托管更划算。67.综合分析题（14分）某编辑团队引入AI写稿后，发现用户平均阅读完成率下降15%，广告CPM下滑8%。请：1)给出可能的三点原因；2)设计一套“质