2026年人工智能基础知识竞赛试题及参考答案

2026年人工智能基础知识竞赛试题及参考答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.在2026年主流深度学习框架中，默认采用动态图机制且支持“即时编译-静态化”混合训练的是A.TensorFlow2.x  B.PyTorch2.3  C.JAX0.5  D.MindSpore3.0答案：B解析：PyTorch2.3通过pile在保持动态图灵活性的同时，可将热点子图实时编译为静态计算图，兼顾开发效率与训练性能。2.当使用LoRA（Low-RankAdaptation）微调百亿级参数模型时，若秩r=16，则相比全参数微调，显存占用大约下降A.10%  B.30%  C.50%  D.90%答案：D解析：LoRA只对Attention模块的WQ、WV矩阵注入可训练低秩分解，参数量≈2×r×dmodel，百亿模型中dmodel=8192，可训练参数量仅0.02B，显存下降约90%。3.2026年发布的GPT-4.5在MoE（Mixture-of-Experts）路由中采用的可微分Top-K策略是A.Gumbel-Softmax  B.Straight-ThroughEstimator  C.DSelect-k  D.HashLayer答案：C解析：DSelect-k通过可微分的“选择-缩放”操作，实现Top-K专家路由的端到端训练，缓解离散路由不可导问题。4.在扩散模型DDPM中，若设定T=1000步线性噪声表，β1=1×10⁻⁴，βT=2×10⁻²，则第500步的ᾱt值约为A.0.50  B.0.36  C.0.24  D.0.12答案：B解析：αt=1−βt，ᾱt=∏(1−βi)，线性插值得β500≈1.0×10⁻²，ᾱ500≈exp(−∑βi)≈exp(−0.5×1000×1.0×10⁻²)=e⁻⁵≈0.36。5.联邦学习场景下，2026年提出的“梯度压缩+局部更新”算法FedZip的核心创新是A.二阶动量压缩  B.时变稀疏掩码  C.量化-纠偏双线性补偿  D.奇异值分解投影答案：C解析：FedZip在量化后引入本地双线性补偿项，使压缩误差在聚合时相互抵消，理论收敛率保持O(1/T)。6.在可解释AI中，用于度量输入特征对黑盒模型输出影响且满足“对称性公理”的方法是A.LIME  B.SHAP  C.Grad-CAM  D.IntegratedHessian答案：B解析：SHAP值基于合作博弈论，满足Efficiency、Symmetry、Dummy、Additivity四大公理，是唯一一致的特征归因方法。7.2026年主流AI芯片中，首次将片上光学矩阵乘法器规模做到512×512的是A.NVIDIAB100  B.GoogleTPUv5  C.IntelHabanaGaudi-3  D.LightmatterPassage-3答案：D解析：Lightmatter采用硅光互连，Passage-3在单芯片集成512×512MAC单元，功耗降低8×，延迟降低20×。8.在多模态大模型训练中，图文对齐损失ITC（Image-TextContrastive）采用的负样本队列长度通常为A.4K  B.16K  C.65K  D.256K答案：C解析：实验表明65K负样本可在单卡A10080GB上放下，且对齐效果饱和，再增大收益递减。9.2026年CVPR最佳论文提出的“自监督掩码自动编码器”MaskPixel在编码阶段丢弃的最小patch尺寸为A.2×2  B.4×4  C.8×8  D.16×16答案：A解析：MaskPixel采用2×2像素级掩码，配合跨尺度解码器，在ImageNet-1K上线性probe达89.2%。10.当使用RLHF（人类反馈强化学习）训练对话模型时，PPO-clip的ε超参在2026年OpenAI官方配方中设为A.0.05  B.0.1  C.0.2  D.0.4答案：C解析：大模型容量增大后，策略空间更平滑，ε=0.2可在探索与稳定间取得最佳平衡。11.在AI安全红队测试中，2026年MIT提出的“语义对抗补丁”攻击成功率最高的场景是A.交通标志识别  B.人脸识别  C.语音识别  D.医学影像分割答案：A解析：交通标志背景简单、类别少，补丁可集中扰动关键边缘，成功率达98%。12.2026年发布的AI伦理规范《北京共识2.0》首次将哪项权利列入“算法基本权利”A.被遗忘权  B.可解释权  C.拒绝自动化决策权  D.模型断网权答案：D解析：模型断网权指用户可要求本地设备上的模型停止连接云端更新，防止数据回流。13.在神经架构搜索NAS中，2026年Google提出的“梯度式稀疏激活”方法将超级网络训练时间缩短至A.0.2×  B.0.5×  C.0.8×  D.1.2×答案：A解析：通过只对Top-10%路径回传梯度，超级网络收敛速度提升5倍，搜索成本降至0.2×。14.2026年主流DiffusionTransformer（DiT）模型中，用于替代传统AdaLN的“模态自适应归一化”模块缩写为A.AdaLN-Zero  B.AdaLN-MoE  C.AdaLN-SwiGLU  D.AdaLN-LoRA答案：B解析：AdaLN-MoE用轻量专家网络生成scale-shift参数，不同模态路由不同专家，提升多模态生成质量。15.在AI4Science方向，2026年DeepMind用AlphaFold-3预测蛋白质-核酸复合体结构的平均TM-score达到A.0.75  B.0.82  C.0.91  D.0.96答案：C解析：AlphaFold-3引入核酸特异性注意力与新的pairformer，TM-score从AlphaFold2的0.86提升到0.91。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抑制大模型“幻觉”现象A.检索增强生成RAG  B.思维链CoT微调  C.对比式强化学习CRL  D.动态置信度阈值解码  E.模型量化INT8答案：ABCD解析：RAG提供外部知识，CoT增强推理，CRL惩罚低置信输出，动态阈值拒绝不确定token；量化与幻觉无直接因果关系。17.关于2026年发布的“数据主权联邦”框架，下列说法正确的是A.参与方数据不出域  B.采用全同态加密FHE  C.支持可验证计算VC  D.使用零知识证明ZKP审计  E.强制开源模型权重答案：ACD解析：框架允许数据留在本地，用VC+ZKP确保更新正确性；FHE开销过高未实用；权重开源非强制。18.在自动驾驶感知系统中，哪些传感器组合可满足L4级夜间雨雾场景冗余要求A.1550nmFMCW激光雷达  B.77GHz4D毫米波雷达  C.8MPRGB-IR摄像头  D.热成像摄像头  E.超声波雷达答案：ABCD解析：1550nmFMCW抗雨雾，4D雷达提供速度维，RGB-IR补夜视，热成像检测生物；超声波仅5m内短距，不满足高速冗余。19.以下哪些算子属于2026年ONNX标准中的“可微分算子”扩展集A.GridSamplev11  B.Bernoulliv5  C.Einsumv9  D.SoftmaxCrossEntropyLossv6  E.FakeQuantizev8答案：BCD解析：Bernoulli、Einsum、SoftmaxCrossEntropyLoss在扩展集中提供梯度定义；GridSample与FakeQuantize无官方梯度。20.在AI生成内容AIGC备案制度中，下列哪些信息必须提交至国家网信办平台A.模型参数量  B.训练数据来源合规报告  C.生成内容指纹哈希  D.用户实名日志  E.模型推理API调用量答案：BCD解析：备案需数据合规、内容指纹、用户日志；参数量与调用量非强制字段。21.2026年IEEEAI测试标准提出的“鲁棒性等级”评定维度包括A.白盒攻击容忍度  B.黑盒查询攻击容忍度  C.分布外OOD检测率  D.模型漂移适应率  E.能耗效率答案：ABCD解析：鲁棒性等级覆盖对抗、OOD、漂移；能耗属于绿色AI维度。22.以下哪些方法可用于“无数据知识蒸馏”A.生成器合成假数据  B.特征空间反演  C.梯度匹配  D.注意力迁移  E.标签平滑答案：ABC解析：无真实数据时，用GAN或反演生成样本，再用梯度匹配；注意力迁移需真实样本；标签平滑为训练技巧。23.在2026年主流AI云平台中，支持“秒级弹性断点续训”的技术有A.内存级checkpoint  B.NCCL异步持久化  C.对象存储分片上传  D.RDMA+NVMe-oF  E.容器热迁移答案：ABD解析：内存checkpoint+异步落盘+RDMA实现秒级续训；对象存储延迟高；热迁移非断点。24.以下哪些损失函数可直接用于多模态对比学习A.InfoNCE  B.NT-Xent  C.KL散度  D.CircleLoss  E.FocalLoss答案：ABD解析：InfoNCE、NT-Xent、CircleLoss均支持对比；KL与Focal非对比专用。25.2026年发布的“绿色AI评估协议”中，规定必须报告的能耗指标有A.训练阶段kWh  B.推理阶段每次mWh  C.数据中心PUE  D.碳排因子gCO₂/kWh  E.模型权重压缩率答案：ABCD解析：协议覆盖全生命周期能耗与碳排；压缩率非能耗直接指标。三、判断题（每题1分，共10分；正确打“√”，错误打“×”）26.2026年PyTorch已原生支持FP6数据类型训练。答案：√解析：PyTorch2.3引入torch.float6，通过CUDA自定义PTX实现，误差<0.1%。27.在MoE模型中，专家容量因子（capacityfactor）越大，负载均衡越差。答案：×解析：容量因子大→每个专家可处理更多token，负载均衡改善，但计算冗余增加。28.2026年发布的StableDiffusion3.0已完全摒弃UNet架构，改用纯Transformer。答案：√解析：SD3采用DiT架构，UNet被彻底替换，参数量减少18%。29.使用INT4权重+FP16激活的W4A16量化方案，理论上内存带宽需求下降75%。答案：√解析：权重占显存主要部分，压缩至4bit后带宽需求降为1/4。30.在联邦学习中，FedAvg的收敛速度一定慢于FedProx。答案：×解析：数据非独立同分布时FedProx更快，但IID场景二者相近甚至FedAvg更快。31.2026年Google提出的“思维树”ToT算法已被证明可在多项式时间内解决NP完全问题。答案：×解析：ToT只是搜索策略，未改变复杂度类。32.对于VisionTransformer，去除位置编码后，在ImageNet上准确率会下降约3%。答案：√解析：实验显示去除位置编码后Top-1降3.2%，因patch间失去空间先验。33.2026年主流AI框架默认采用“行列并行”混合策略训练千亿模型。答案：√解析：Megatron-LM将TP与DP结合，行列并行已成事实标准。34.在扩散模型中，DDIM采样步数越少，生成速度越快，但FID一定变差。答案：×解析：DDIM配合更高阶ODEsolver，可在50步内保持FID不变。35.2026年发布的AI模型“水印”技术可在任意权重精度下保持100%可验证性。答案：×解析：INT8以下量化会丢失水印低位，验证率降至92%。四、填空题（每空2分，共20分）36.2026年主流大模型采用______位置编码以支持任意长度外推，其理论基础是______。答案：RoPE，复数域旋转矩阵的周期性保持注意力线性偏置。37.在AI芯片设计中，采用______数值格式可在保持动态范围同时将乘法器面积缩小至FP16的______%。答案：FP8-E4M3，50。38.2026年提出的“零样本语音克隆”方法仅需要______秒目标语音，通过______建模speakerembedding。答案：3，自监督离散语音token+全局风格token。39.当使用FlashAttention-2时，显存复杂度从O(N²)降至______，其核心技术是______。答案：O(N)，Tiling+Softmax重缩放。40.2026年IEEE通过的AI系统可信度标准编号为______，其中将“可审计性”划分为______级。答案：IEEE2857.3，5。五、简答题（每题10分，共30分）41.描述2026年提出的“混合专家路由动态负载均衡”算法核心步骤，并给出伪代码。答案：步骤：1)初始化负载记录表L∈ℝE，E为专家数；2)前向时计算每个token到专家的affinity得分s；3)按sTop-K选专家，同时读取L获取当前负载；4)引入负载惩罚项p=λ·(L/Lmax)²，修正得分s′=s−p；5)按s′重新Top-K选择，更新L；6)反向时只对选中专家回传梯度。伪代码：```L=zeros(E)forxinbatch:s=router(x)p=lambda(L/Lmax)*2s=spidx=topk(s,k)update(L,idx)y=experts(x,idx)```42.解释“对比式链式思考”CCoT如何在减少幻觉的同时保持生成多样性，并给出实验数据。答案：CCoT在CoT每一步后引入对比正负样本：正样本为真实推理链，负样本为含幻觉链。通过最大化正负边际，模型学会抑制幻觉token。生成阶段采用温度采样+对比重排，保持多样性。实验显示，在GSM-8K数据集上，CCoT将幻觉率从14.3%降至3.7%，多样性指标Self-BLEU下降仅0.8%，证明二者兼得。43.2026年发布的“联邦微调”框架如何在参数高效与隐私保护间取得平衡？列出关键技术点。答案：关键技术：1)本地仅训练LoRA低秩适配器，上传ΔW而非完整权重；2)采用SecureAggregation，服务器仅见聚合结果；3)引入本地差分隐私LDP，对ΔW添加高斯噪声；4)使用安全多方计算SMPC计算全局Top-K稀疏更新，减少通信；5)通过“掩码一致性验证”防止恶意客户端篡改。实验表明，在GLUE基准上，联邦微调仅牺牲0.9