2026年人工智能工程技术人员专业技术考试试题(含答案)

2026年人工智能工程技术人员专业技术考试试题(含答案)一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在PyTorch2.3中，若需将FP32模型在线量化至INT8且保持动态图特性，应优先调用下列哪段代码？A.torch.quantization.quantize_dynamicB.torch.ao.quantization.quantize_fxC.pile(mode='max-autotune',dtype=8)D.torch.backends.cudnn.benchmark=True答案：A解析：quantize_dynamic仅对指定算子做权重量化，不插入Q-DQ节点，动态图结构不变；B依赖FX图捕获，会静态化；C为编译优化开关；D与量化无关。2.2026年主流自动驾驶系统采用BEVFormerv2架构，其“时序交叉注意力”模块在计算Cross-Attention时，Key向量通常来源于：A.当前帧图像特征B.历史BEV特征C.未来帧预测特征D.高精地图栅格答案：B解析：时序交叉注意力旨在融合历史BEV记忆，Key来自历史BEV，Query来自当前帧，以增强动态目标轨迹连续性。3.在联邦学习场景下，客户端上传梯度而非权重，主要防范的攻击类型是：A.模型逆向B.成员推理C.投毒攻击D.差分隐私预算耗尽答案：A解析：梯度比权重包含更多原始数据信息，上传梯度需加同态加密或安全聚合，否则易被逆向还原私有样本。4.使用Karp-Flatt指标评估集群趋势时，若指标值随K增大而单调递减且趋近于0，则数据集最可能：A.无自然簇B.存在层次结构C.存在密度峰值D.存在流形簇答案：A解析：Karp-Flatt指标衡量聚类结果与随机划分的偏离度，趋零说明增加K不再带来显著结构，暗示无稳定簇。5.在DiffusionModel加速采样中，DDIM若设置σ_t=0，则采样过程退化为：A.确定性ODEB.随机SDEC.马尔可夫链蒙特卡洛D.变分自编码器答案：A解析：σ_t=0时噪声项消失，反向过程变为概率流ODE，轨迹确定。6.2026年发布的NVIDIAH200GPU配备141GBHBM3e，若训练175B参数MoE模型，采用激活值checkpoint+ZeRO-3，理论上单卡可承载的最大专家数为（专家大小=1.1×标准FFN）：A.8B.16C.32D.64答案：C解析：经计算，单专家参数量≈1.1×4×12288²≈0.65B，141GB≈16200MB，ZeRO-3下权重+优化器+激活≈1.2×参数量，单卡可存≈24B，故24/0.65≈36，取最接近2幂次32。7.在可解释性框架Captum0.8中，对VisionTransformer计算Layer-wiseRelevancePropagation时，需将Softmax替换为：A.Taylor展开B.广义ReLUC.保守规则化分母D.双稳态激活答案：C解析：ViT的Softmax非负且归一，LRP规则需修改分母防止数值发散，采用ε-稳定化分母。8.当使用LoRA微调StableDiffusionXL时，若rank=32，注入位置为QKV投影与Up-block，则显存占用约为全参数微调的：A.5%B.15%C.25%D.35%答案：B解析：SDXL参数量约6.6B，LoRA新增2×rank×(d_in+d_out)≈2×32×(320+640)×layers≈0.9B，占比≈14%。9.在RLHF阶段，采用PPO-Max算法，若KL惩罚系数β随更新步指数衰减，则其主要目的是：A.防止策略崩溃B.加速探索C.降低方差D.保持与参考策略一致答案：A解析：初期高KL约束防止策略偏离参考模型过远，后期逐步放松以提升奖励最大化，避免崩溃。10.2026年国产RISC-VAI芯片“蓬莱1号”搭载自定义128-bitVLEN向量扩展，其矩阵乘法指令vmmul.vv执行16×16×INT8Tile需消耗几个时钟周期？A.2B.4C.8D.16答案：B解析：蓬莱1号每周期可并行计算8×8MAC，16×16Tile拆成4子块，流水线深度2，共4周期。11.在NeRF加速算法Instant-NGP2026版中，若哈希表层级从16降至12，则空间分辨率下降倍数为：A.2^4B.2^8C.2^16D.2^32答案：A解析：每层分辨率翻倍，16层最大分辨率2^16，12层为2^12，下降2^(16-12)=16倍。12.当使用TorchDynamo捕获图时，若遇到data-dependentcontrolflow，则默认回退策略是：A.抛出异常B.拆图分段C.全图回退至EagerD.自动重写为FX符号答案：B解析：TorchDynamo会拆分图，将动态部分隔离为子图，保持静态区段加速。13.在文本到SQL任务中，采用GNN-RAT模型，若将数据库模式图节点特征初始化为d=256维，边类型=7，则消息传递参数总量为：A.256×7B.256×256×7C.256×256×2×7D.256×256×7+256答案：C解析：每条边类型对应双向权重矩阵W_src与W_dst，故2×256²×7。14.当使用DeepSpeed-MoE的“ExpertParallel+ZeRO-3”组合时，若world_size=128，ep_size=8，则每张卡实际存储的专家数为：A.1B.2C.4D.8答案：A解析：ep_size=8表示8卡共享一组专家，128/8=16组，每组专家数=总专家数/16，若总专家数=128，则每组8专家，每卡存1专家。15.在AI系统安全测评中，若发现模型对添加0.005%高频扰动的音频样本产生误识，则该漏洞最可能属于：A.物理域对抗B.数字域对抗C.模型窃取D.旁路泄露答案：B解析：扰动幅度极小且直接作用于数字信号，未经过播放-采集链路，属数字域对抗。二、多项选择题（每题3分，共30分，多选少选均不得分）16.以下哪些技术可有效降低175B稠密模型在推理时的TTFT（Time-To-First-Token）？A.投机解码（SpeculativeDecoding）B.连续批处理（ContinuousBatching）C.KV-cache4-bit量化D.动态NTKRoPE答案：A、B、C解析：投机解码用小型草稿模型并行生成候选，显著降低首token延迟；连续批处理减少排队；KV-cache量化降低内存带宽；D与TTFT无直接关系。17.关于2026年发布的Mamba-2架构，下列说法正确的是：A.状态空间维度与输入维度解耦B.支持硬件感知的Flash-2融合内核C.可扩展至100K上下文无需额外位置编码D.训练稳定性优于Transformer++答案：A、B、C解析：Mamba-2引入SSM维度超参，与模型宽度独立；官方提供Flash-2内核；基于因果卷积无需位置编码；D尚无充分证据优于改进后Transformer。18.在DiffusionTransformer（DiT）训练中，下列哪些操作能够减少FP16下溢风险？A.采用Final-LayerNorm后移B.引入QK-NormC.使用BF16混合精度D.对timestepembedding进行LayerScale答案：B、C、D解析：QK-Norm防止attentionscore过大；BF16动态范围更大；LayerScale可缓解梯度消失；A与下溢无关。19.以下哪些指标可直接用于评估生成式大模型的“事实一致性”？A.BERTScoreB.FactScoreC.QuestEvalD.BLEURT答案：B、C解析：FactScore基于知识库分解-验证；QuestEval采用问答对匹配；A、D侧重语义相似度，不直接度量事实。20.在自动驾驶感知链路中，若将激光雷达点云通过“稀疏卷积+Transformer”混合架构处理，下列哪些优化可降低延迟？A.采用voxel-next下采样B.使用CUDA-graph捕获整图C.将Self-Attention替换为Window-Cross-AttentionD.启用NVMe-offload存储中间特征答案：A、B、C解析：voxel-next减少计算量；CUDA-graph消除CPU调度开销；Window-Cross-Attention降低复杂度；D增加PCIe延迟，适得其反。21.关于联邦学习中的SecureAggregation，下列描述正确的是：A.需生成共享随机掩码B.可抵抗半诚实服务器C.要求客户端在线率>50%D.掩码需在每轮更新答案：A、B、D解析：共享掩码保证服务器仅见聚合结果；半诚实模型下安全；掩码每轮重新生成；C无严格阈值，可用容错恢复。22.在AIGC视频生成模型AnimateDiff-XL中，下列哪些模块引入了时序一致性损失？A.TemporalTransformerB.MotionLoRAC.PerceptualLoss中的Flow-termD.VAE-encoder答案：A、C解析：TemporalTransformer通过时序Attention隐式约束；Flow-term显式对齐光流；B为参数高效微调；D仅编码单帧。23.以下哪些做法可在边缘端ARMv9部署INT4微模型时减少cachemiss？A.权重行优先重排为NHWCB.采用im2col+GEMM而非直接卷积C.启用weightprefetchD.使用稀疏Bitmask跳过零值答案：A、C、D解析：NHWC提高空间局部性；prefetch隐藏延迟；Bitmask减少内存占用；B增加内存占用，反而恶化cache。24.在RLHF中，若奖励模型出现“过度优化”导致策略模型生成高奖励但人类评价下降，可采取：A.奖励模型正则化B.引入KL惩罚C.使用奖励模型集成D.提高PPO裁剪阈值答案：A、B、C解析：正则与集成降低奖励黑客风险；KL惩罚限制偏离；提高裁剪阈值会加剧过度优化。25.下列哪些技术可用于解决NeRF在镜面反射表面的伪影？A.引入Roughness-awareMLPB.采用Ref-NeRF的反射方向参数化C.使用SGD替换Adam优化器D.添加LPIPS损失答案：A、B解析：Roughness与反射方向建模可分离镜面分量；C与伪影无关；D改善感知质量，不直接处理反射。三、判断题（每题1分，共10分，正确打“√”，错误打“×”）26.在MTP（Multi-TokenPrediction）训练中，增加预测步长k必然导致GPU显存线性增加。答案：×解析：k增加导致输出层参数共享，显存增长亚线性，主要开销在logits缓存。27.2026年发布的GPT-4.5-Turbo已支持在单卡A100-80GB上通过QLoRA-INT4微调上下文128K。答案：√解析：量化+LoRA+gradientcheckpoint使激活成为瓶颈，128K上下文仅需约60GB。28.使用DPO（DirectPreferenceOptimization）无需显式奖励模型，因此完全消除奖励黑客问题。答案：×解析：DPO隐式奖励仍可能利用偏好数据偏差，无法完全消除黑客。29.在3DGS（GaussianSplatting）中，若缩放因子s的梯度累积小于阈值，则该高斯会被克隆而非分裂。答案：×解析：梯度大→克隆，梯度小→分裂，题述相反。30.对于MoE模型，ExpertParallelism的all-to-all通信开销与序列长度成正比。答案：√解析：all-to-all交换token，通信量∝seq_len。31.在VisionTransformer中，移除CLStoken并采用全局平均池化会降低下游分类精度，但提升鲁棒性。答案：√解析：平均池化平滑空间扰动，提升鲁棒，但损失全局汇聚，精度略降。32.2026年国产开源框架“太初-2”已支持在NPU上自动将PyTorch动态图转为静态图并融合算子。答案：√解析：太初-2内置PT2E（PyTorch-to-Executable）通道，支持NPU后端融合。33.使用FSDP+Transformer时，将LayerNorm替换为RMSNorm可减少一次all-reduce通信。答案：×解析：归一化类型不影响通信次数，通信由权重分片决定。34.在语音合成中，采用DiffusionDenoiser替代传统Vocoder可消除Griffin-Lim伪影，但实时因子RTF>5。答案：√解析：扩散声码器质量高，但迭代采样导致RTF大。35.对于多模态大模型，将图像token置于文本token左侧可减少位置编码外推误差。答案：√解析：左侧图像token形成固定前缀，降低右端文本位置外推难度。四、填空题（每空2分，共20分）36.在2026年提出的“KAN”网络中，激活函数被参数化为________样条曲线，其网格点数量随________自适应增长。答案：B；误差阈值37.若使用FP8训练时采用E4M3格式，则最大可表示数值约为________，最小正数为________。答案：448；2^-938.在文本水印算法“Unigram-Watermark”中，检测端p-value小于________时，可认为文本被嵌入水印，置信度99%。答案：0.0139.当使用4D混合并行（DP+TP+PP+EP）训练时，若DP=2、TP=4、PP=2、EP=4，则总卡数为________。答案：6440.2026年发布的“AudioLM-2”采用________编码器将24kHz音频压缩至________tokens/秒。答案：Semantic+Acoustic双路径；5041.在Vision-Language模型中，将图像编码器由ViT-g改为________可在不增加参数下提升细粒度理解，其关键操作是________注意力。答案：ConvNeXt-V3；可变形窗口42.若NeRF采用SH度数为4的球谐函数表示视角相关颜色，则每高斯需要________个系数。答案：1643.在RL中，使用“Q-transformer”将连续动作离散为________bins，并引入________分布修正价值函数。答案：8192；Max-Entropy44.2026年国产AI芯片“寒武纪思元370”采用________制程，峰值INT8算力达________TOPS。答案：3nm；51245.当使用“零样本语音转换”模型YourTTS-v2时，源说话人嵌入通过________网络提取，目标音色由________编码器控制。答案：DNN-basedSpeakerEncoder；GlobalStyleToken五、简答题（每题10分，共30分）46.详述如何在单台A100-80GB上完成7B参数MoE模型（Top-2，共64专家）的FP16微调，并保证序列长度4K、batch=1、梯度累积=8条件下显存占用不超过78GB，给出具体技术组合与数值估算。答案与解析：1)采用ExpertParallelsize=8，单卡负责8专家，权重分片后显存≈7B×1.1×2Byte/8≈1.9GB；2)使用ZeRO-3offloadoptimizerstate至CPU，节省≈2×7B×4Byte≈56GB；3)激活值checkpoint：每层保存输入，重计算中间激活，峰值激活≈4K×4K×40×2Byte≈1.2GB；4)Top-2路由，专家激活率2/64，实际计算专家参数量≈7B×0.7×2/64≈0.15B，重计算后激活暂存≈0.3GB；5)梯度累积8步，梯度缓冲区≈1.9GB；6)总计≈1.9+1.2+0.3+1.9+额外≈6GB，加上框架与缓存<78GB，满足要求。47.说明“时序交叉注意力”在BEVFormerv2中如何实现长时序融合，并推导其计算复杂度与内存占用随帧数T的变化关系。答案与解析：时序交叉注意力将历史BEV特征作为Key、Value，当前帧Query。复杂度：设BEV栅格N×N，维度d，帧数T，则Attention矩阵计算为O(TN²d+N²Td)=O(TN²d)。内存：需缓存T帧Key、Value，占用O(TN²d)。通过Window-Attention将N²降为w²，复杂度与内存均降为O(Tw²d)，线性随T增长。48.对比Diffusion与Autoregressive两类视频生成框架在2026年的优劣，并从训练成本、推理延迟、长视频一致性、可控性四方面量化分析。答案与解析：训练成本：Diffusion需迭代去噪，GPU小时≈1.5×AR；AR需长序列并行，通信大，总体Diffusion高50%。推理延迟：Diffusion50步迭代，RTF≈15；AR可并行生成，RTF≈3，AR胜。长视频一致性：Diffusion基于全局噪声，时序连贯PSNR+2.3dB；AR易漂移，需hierarchicalcache，Diffusion胜。可控性：Diffusion条件注入（depth、mask）灵活，FID↓0.8；AR需微调条件，代价高，Diffusion胜。综合：短片段高一致性选Diffusion；长实时生成选AR。六、综合设计题（30分）49.某车企需部署一套“车路协同”多模态大模型，输入为车载前视图像（1920×1080@30fps）、路侧激光雷达（128线，10Hz）、高精地图（矢量，1Hz），输出为融合BEV语义分割、运动预测、决策指