2025年人工智能应用技术测试题与参考答案

2025年人工智能应用技术测试题与参考答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.在深度学习中，以下哪种激活函数在输入为0时导数最大？A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.LeakyReLU答案：C解析：ReLU在x>0时导数为1，x≤0时导数为0；在x=0处通常约定导数为1，因此其“在0点”的左导数与右导数之差最小，且右导数最大。2.联邦学习框架中，服务器端聚合本地模型参数最常用的算法是：A.FedAvgB.FedProxC.SCAFFOLDD.FedNova答案：A解析：FedAvg（FederatedAveraging）由McMahan等人于2017年提出，通过加权平均本地模型参数实现聚合，工程实现最简单，工业界采用率最高。3.在VisionTransformer（ViT）中，位置编码采用二维可学习参数矩阵的主要缺点是：A.无法外推到更高分辨率B.计算复杂度随token数指数增长C.无法捕获相对位置信息D.导致梯度消失答案：A解析：可学习绝对位置编码在训练后固定，若测试图像分辨率提升，则预训练的位置编码无法直接插值匹配，需重新微调或外推，降低零样本迁移能力。4.下列关于扩散模型（DiffusionModels）的描述，错误的是：A.前向过程为固定马尔可夫链B.反向过程通过神经网络预测噪声C.训练目标为最大化证据下界（ELBO）D.采样过程可并行化，无需迭代答案：D解析：扩散模型反向去噪需T步迭代（通常T=1000），每步需神经网络前向，无法并行，采样速度是其主要瓶颈。5.在自动驾驶感知系统中，将激光雷达点云投影到图像平面后，最常用于补全深度信息缺失的深度学习模块是：A.2D检测头B.深度补全网络（DepthCompletionNetwork）C.语义分割头D.光流估计网络答案：B解析：深度补全网络以稀疏深度（来自LiDAR）和RGB图像为输入，输出稠密深度图，用于解决投影后像素深度缺失问题。6.以下哪项技术最能有效降低大语言模型（LLM）推理时的内存占用？A.知识蒸馏B.动态剪枝C.KVCache量化D.混合专家（MoE）答案：C解析：KVCache占推理显存50%以上，采用8bit或4bit量化可直接压缩缓存，几乎不掉点，工程落地最成熟。7.在强化学习PPO算法中，clip参数ε的典型取值范围是：A.0.01–0.05B.0.1–0.3C.0.5–0.8D.1.0–2.0答案：B解析：OpenAIBaselines实验表明ε=0.2在MuJoCo任务上表现稳定，过小导致策略更新缓慢，过大则破坏信任区域约束。8.下列关于AI芯片架构的描述，正确的是：A.GPU的TensorCore仅支持FP32累加B.TPUv4采用DDR5作为片上存储C.华为昇腾910B支持FP8计算格式D.英伟达Hopper架构取消L1Cache答案：C解析：昇腾910B在2024年固件更新后引入FP8E4M3格式，峰值算力提升100%，而TensorCore支持FP32累加、TPUv4使用HBM、Hopper仍保留L1Cache。9.在医疗影像AI产品中，通过FDA认证的最关键文档是：A.510(k)SummaryB.DeNovoPetitionC.PMAD.QSub答案：A解析：大多数影像AI走510(k)路径，需证明与已上市器械实质等效，Summary是公开文档，直接影响审批速度。10.以下关于AI伦理治理“算法备案”制度的描述，符合中国《算法推荐管理规定》的是：A.仅适用于用户量<100万的产品B.备案信息对全社会公开C.需提交算法类别、模型规模、数据来源D.备案后可免于安全评估答案：C解析：规定明确要求披露算法类别、模型参数规模、主要数据来源等，但备案信息仅政府可见，超100万用户才强制备案，备案≠豁免评估。二、多项选择题（每题3分，共15分，多选少选均不得分）11.以下哪些技术可有效提升Transformer长文本外推能力？A.RoPE（旋转位置编码）B.ALiBi（AttentionwithLinearBiases）C.FlashAttention2D.YaRN（位置插值+NTK）答案：A、B、D解析：RoPE、ALiBi、YaRN通过改进位置编码使注意力分布随长度泛化；FlashAttention2仅降低内存复杂度，不改善外推。12.在构建企业级RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系统时，需重点治理的“幻觉”来源包括：A.检索器返回过时文档B.生成器过度依赖先验C.向量数据库内积溢出D.提示模板缺少“不确定”引导答案：A、B、D解析：C项内积溢出会导致相似度计算错误，但属于工程bug，不直接产生幻觉；A、B、D均会引入与事实不符内容。13.关于自动驾驶“端到端”方案，下列说法正确的有：A.可直接从传感器原始信号输出控制信号B.可解释性通常优于模块化方案C.需大量人类驾驶轨迹数据D.可通过模仿学习+强化学习混合训练答案：A、C、D解析：端到端用神经网络替代流水线，可解释性差，但数据驱动性强，常采用IL预训练+RL微调。14.以下哪些方法可用于检测深度伪造（Deepfake）视频？A.检测面部颜色通道共生矩阵异常B.分析眨眼频率与生理不一致C.利用生物信号rPPG（远程光电容积描记）D.压缩误差分析（GAN指纹）答案：A、B、C、D解析：四类方法分别从纹理、时序、生理、压缩痕迹角度建模，2023年DFDC冠军方案融合上述特征，AUC>0.97。15.在联邦学习攻防中，可成功实施“模型逆向攻击”的前提包括：A.服务器获得梯度明文B.本地数据分布非IIDC.模型最后一层为SoftmaxD.攻击者掌握部分辅助数据答案：A、D解析：梯度明文泄露是攻击基础；辅助数据（如人脸公开集）可提升重建质量；非IID与Softmax非必要前提。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）16.LoRA微调方法在推理阶段必须合并低秩矩阵到原权重，否则无法加速。答案：×解析：LoRA可在推理时保持旁路分支，通过重参数化实现零dropin，不合并亦可，只是合并后减少一次矩阵乘。17.在NeRF渲染中，若采样点数量固定，提高图像分辨率会线性增加计算量。答案：√解析：每条射线计算量不变，像素数与分辨率成线性关系，故总计算量线性增加。18.基于ChatGPT的插件系统采用OpenAI自行设计的PluginDSL，而非已有协议。答案：×解析：插件调用基于标准JSONRPCoverHTTPS，非新DSL，以降低开发者门槛。19.在AI绘画领域，StableDiffusionXL使用两个TextEncoder（OpenCLIP+CLIPViTL）。答案：√解析：SDXLconcat两个文本编码器输出，维度由768升至2048，提升复杂提示遵循度。20.根据欧盟AIAct，实时生物识别系统原则上被禁止，但司法追缴例外。答案：√解析：AIArt.5(1)(d)明确禁止实时远程生物识别，例外限于重大案件法院授权。21.模型量化中，FP16属于“权重量化”，INT4属于“激活量化”。答案：×解析：FP16同时存储权重与激活，属于“混合精度”而非量化；INT4可针对权重或激活。22.在MLOps流水线中，FeatureStore主要解决训练推理特征不一致问题。答案：√解析：FeatureStore提供离线在线一致性保证，避免训练服务偏斜（TrainingServingSkew）。23.使用知识蒸馏时，学生模型参数量必须小于教师模型。答案：×解析：蒸馏目标为提升小模型精度，但学生亦可更大，以获取更高上限（自蒸馏）。24.Transformer中的注意力矩阵在训练阶段可完全稀疏化而不掉点。答案：×解析：完全稀疏（固定模式）在通用任务会掉点，需动态稀疏或近似，如SparseTransformer。25.在AI客服场景，使用BERT做意图识别时，加入CRF层一定能提升F1。答案：×解析：CRF对分类任务无意义，仅对序列标注有效；意图识别为单标签分类，CRF不起作用。四、填空题（每空2分，共20分）26.2024年谷歌提出的多模态大模型Gemini1.5Pro，其上下文长度达到了________Token，通过________技术实现线性复杂度近似。答案：10M，MixtureofDepths（MoD）解析：MoD在每一层动态选择关键token参与自注意力，降低长序列计算。27.在YOLOv8中，AnchorFree检测头的中心度标签采用________与________的乘积计算。答案：中心点高斯热图，目标尺度因子解析：中心度=exp(((xcx)²+(ycy)²)/2σ²)scale_factor，用于抑制低质量框。28.扩散模型DDPM的反向过程方差调度通常固定为________，而DDIM将其改为________，从而实现确定性采样。答案：βt，αt的解析形式解析：DDIM将方差设为0，仅利用均值递推，形成非马尔可夫链。29.在模型压缩领域，________方法通过引入可学习掩码矩阵，在训练阶段实现结构化剪枝，并在________阶段将稀疏模式固化到硬件。答案：MovementPruning，编译解析：MovementPruning允许掩码参数在训练期“移动”，固化后由编译器生成稀疏算子。30.自动驾驶高精地图常用________坐标系存储车道线，而车载IMU输出的是________坐标系。答案：UTM，FLU（FrontLeftUp）解析：UTM为平面直角坐标，方便距离计算；IMU本体坐标系为FLU，与车辆固连。五、简答题（每题10分，共30分）31.请简述大模型“涌现能力”的定义、评测争议及2024年最新解释。答案：定义：涌现能力指模型规模跨越某阈值后，在零样本或少样本设置下突然获得显著高于随机的任务性能。评测争议：1.度量不统一，部分任务采用多项选择，易夸大跃升；2.基准饱和，传统GLUE已无法区分大模型差异；3.数据污染，训练语料可能泄露测试集。2024年解释：斯坦福论文《AreEmergentAbilitiesMirage》指出，涌现现象主要由度量方式非线性导致：若将准确率换为logloss，能力增长呈平滑幂律；此外，指令微调阶段引入的“元梯度”使模型学会利用提示模板，而非真正“顿悟”。解析：涌现并非魔法，而是度量、训练策略、数据规模三因素耦合的统计现象，提示后续研究应使用分段线性度量并开源训练数据。32.对比分析NeRF与3DGaussianSplatting在重建质量、训练时间、渲染帧率三项指标上的差异，并给出2025年工业界选型建议。答案：重建质量：NeRF在复杂反光表面（镜面、透明）PSNR高1.5dB，因体积辐射场可建模多次散射；3DGaussian在边缘细节（树叶、栏杆）SSIM高0.03，因显式高斯避免过度平滑。训练时间：NeRF需300k迭代×射线采样，RTX4090约4小时；3DGaussian通过可微光栅化，30k迭代，30分钟收敛。渲染帧率：NeRF使用体渲染，每像素需128采样，1080p下仅10FPS；3DGaussian每像素一次α混合，同分辨率可达200FPS。选型建议：2025年工业级VR直播、数字人实时驱动优先选3DGaussian；影视级广告、产品展示需高质量反射则选NeRF+材质分解扩展（RefNeRF）。解析：二者并非替代，而是场景细分：实时性场景拥抱显式表示，质量敏感场景保留体积场，并引入混合方案（3DGaussian+镜面NeRF）成为研究热点。33.说明联邦学习在医疗影像AI落地时面临的“标签分布偏移”问题，并提出一套包含算法、协议、法规三层面的综合解决方案。答案：问题：不同医院影像设备、扫描参数、病种构成差异，导致标签边际分布P(y)不同，引发全局模型在少数病种上AUC下降>15%。算法层：采用FedBN，为每个客户端保留BatchNorm统计量，不共享；再引入CReFF（CounterfactualFairnessFederatedFeature）模块，通过因果推断去除设备相关混杂因子。协议层：设计“动态加权聚合”协议，服务器根据各医院上报的本地病种分布，使用EarthMover’sDistance计算权重，降低样本充足医院话语权。法规层：参照欧盟EHDS（EuropeanHealthDataSpace）草案，建立“医疗联邦豁免”条款：允许医院在不转移原始影像前提下，共享带差分隐私的梯度（ε=1），并豁免GDPR部分限制；同时由国家级监管机构运行“联邦审计链”，记录每次聚合哈希，确保可追溯。解析：标签分布偏移不仅是技术问题，更涉及数据主权与伦理，通过“算法协议法规”闭环，可在保护隐私的同时提升罕见病诊断性能，2025年欧盟已启动试点，预计覆盖200家医院。六、综合设计题（25分）34.背景：某市地铁计划部署“大模型+数字孪生”智慧运维系统，需实时监测隧道裂缝、渗水、异物三大隐患。给定条件：1.隧道全长120km，布设4K工业相机每50m一台，共2400路，帧率15FPS；2.边缘计算盒子算力为50TOPSINT8，内存32GB，功耗≤30W；3.车控室机房具备8×A10080GBGPU服务器；4.数据安全要求：原始图像不得离开本地机房，模型更新需经第三方安全测评。任务：（1）设计一套“云边端”协同方案，说明模型选型、数据流、更新频率；（10分）（2）给出边缘盒子推理性能估算过程，证明满足实时性；（5分）（3）提出一种“零原始数据”联邦微调机制，满足安全测评要求；（5分）（4）列出系统可能产生的伦理风险及