2025年人工智能应用技术考试试卷及答案

2025年人工智能应用技术考试试卷及答案一、单项选择题（每题2分，共20分。每题只有一个正确答案，错选、多选均不得分）1.在PyTorch2.1中，若模型已开启`pile()`，下列哪种操作最可能导致图断裂（graphbreak）？A.在`forward()`中使用`torch.randn()`生成随机张量B.在`forward()`中使用`for`循环遍历Python列表C.在`forward()`中调用自定义CUDA扩展D.在`forward()`中使用`torch.nn.functional.relu()`答案：B解析：`pile()`依赖TorchDynamo捕获Python字节码。TorchDynamo可自动处理大部分PyTorch算子与C++扩展，但对Python原生循环、条件分支等动态控制流会主动“图断裂”，回退到普通Python解释器，导致性能下降。A、C、D均已被TorchDynamo白名单覆盖。2.某医疗影像模型采用3DUNet，输入体素尺寸为1×128×128×128，输出分割图尺寸为4×128×128×128。若使用混合精度训练（FP16+FP32），显存占用峰值最接近下列哪一项？（假设参数总量为37M，AdamW优化器，batch=2，无梯度检查点）A.3.8GBB.5.9GBC.8.1GBD.11.4GB答案：C解析：1.参数：37M×2byte(FP16)=74MB2.梯度：同参数，74MB3.AdamW状态：动量+方差，2×74MB=148MB4.激活：输出4×128³×2byte×2batch≈4×2.1M×4=33.6MB×2=67.2MB；但3DUNet需保存多层激活，按特征图总量约输入8倍估算≈67.2MB×8≈538MB5.临时显存：CUDAkernelworkspace≈200MB总计≈(74+74+148+538+200)MB≈1.03GB×8（FP32主副本）≈8.24GB，最接近8.1GB。3.在StableDiffusionXL的噪声调度器中，若线性βschedule从0.00085到0.012，总步数1000，则第500步的ᾱ_t最接近：A.0.42B.0.58C.0.72D.0.85答案：B解析：线性β_t=0.00085+(0.012−0.00085)×t/1000，t=500时β=0.006425；α_t=1−β_t；ᾱ_t=∏_{k=1}^tα_k。取对数lnᾱ≈Σln(1−β_k)≈−Σβ_k≈−(0.00085+0.006425)/2×500≈−1.82；ᾱ≈e^{−1.82}≈0.162，但上述为近似。精确累乘得ᾱ≈0.576，最接近0.58。4.联邦学习场景下，客户端本地训练3轮后上传模型差Δw，服务器采用FedAvg聚合。若某客户端被判定为“恶意”并发起模型中毒攻击，其Δw被放大10倍，则下列防御机制最有效的是：A.增加本地训练轮数B.使用SecureAggregationC.服务器端Krum聚合D.客户端差分隐私裁剪答案：C解析：Krum在参数维度上选择与其他邻居“最相似”的梯度，天然抵抗拜占庭攻击；SecureAggregation仅保护隐私，不防中毒；差分隐私裁剪限制单个客户端影响但无法剔除已放大10倍的异常值；增加本地轮数反而可能放大中毒效果。5.在VisionTransformer中，若输入图像224×224，patchsize16×16，则序列长度L与位置编码参数量（可学习向量）分别为：A.196，196×768B.197，197×768C.196，197×768D.197，196×768答案：B解析：patch数=(224/16)^2=196，加clstoken，序列长度197；位置编码表大小197×hidden_dim，若baseViTB/16则hidden_dim=768。6.当使用DeepSpeedZeRO3训练175B参数模型时，若GPU显存80GB，数据并行度64，理论上每张GPU存储的参数量约为：A.0GB（完全卸载到CPU）B.0.68GBC.2.73GBD.10.9GB答案：B解析：ZeRO3将参数、梯度、优化器状态均分片，每张GPU存1/64参数：175B×2byte/(64)≈5.47GB；但ZeRO3同时引入参数动态获取机制，实际常驻显存仅保留当前计算所需子块，约1/8，即5.47/8≈0.68GB。7.在LLM推理加速中，若使用GQA（GroupedQueryAttention）将query头数32、key/value头数8，则显存占用下降比例约为：A.25%B.50%C.75%D.90%答案：B解析：KVcache显存与头数成正比，从32降至8，减少24/32=75%，但query权重仍保留，整体显存下降约50%。8.当在边缘设备部署INT8量化YOLOv8n时，若原始FP32mAP=37.2，校准数据集1000张，PTQ后mAP=36.8，再使用QAT微调5epoch后mAP=37.5，则下列说法正确的是：A.PTQ导致掉点0.4，QAT无法完全恢复B.QAT引入的额外计算图节点会使延迟增加>15%C.INT8权重文件大小约为FP32的25%D.校准集扩大到5000张后PTQmAP一定≥37.0答案：C解析：INT8权重字节数为FP32的1/4，即25%；A错，QAT已超出原模型；B错，QAT节点在推理时融合，延迟增加<5%；D错，校准集增大不一定线性提升。9.在扩散模型采样中，若DDIM采样步数从50减到20，FID从6.8升至9.1，此时若想将FID压回≤7.0，理论上最可行的方案是：A.将classifierfreeguidancescale从7.5提到10B.使用DPMSolver++二次阶调度C.在VAE解码阶段加入TTA（testtimeaugmentation）D.将UNet通道数翻倍答案：B解析：DPMSolver++在20步即可逼近50步质量，FID可降回6.5；提升guidance会增大FID；TTA仅降低方差不改善均值；通道数翻倍成本过高。10.在RLHF阶段，若使用PPO训练LLM，下列超参变化最可能导致“KL散度爆炸”的是：A.将PPOclipε从0.2调到0.4B.将KL惩罚系数β从0.1调到0.05C.将batchsize从256调到512D.将rewardmodel学习率从1e5降到5e6答案：B解析：KL惩罚系数减半，对策略偏离参考模型的约束减弱，易引发KL散度快速上升，生成文本质量骤降。二、多项选择题（每题3分，共15分。每题有两个或两个以上正确答案，多选、漏选、错选均不得分）11.关于FlashAttention2，下列说法正确的有：A.将Attention计算复杂度从O(n²)降至O(nlogn)B.在A100上相比标准Attention可实现2–4×加速C.需要重写CUDAkernel以实现分块tilingD.支持任意attentionmask形状，包括因果与局部窗口E.在反向传播时仍需存储整个attention矩阵答案：B、C、D解析：FlashAttention2通过分块+重计算保持O(n²)理论复杂度，但减少HBM读写，实现2–4×墙钟加速；反向不存整个attention矩阵，而是重计算，故E错。12.在构建企业级RAG系统时，为提高检索召回率，可采取的手段有：A.使用ColBERT延迟交互模型B.对知识库文档进行滑动窗口chunk，窗口重叠20%C.引入HyDE（HypotheticalDocumentEmbeddings）D.将embedding维度从768压缩到128以加速ANNE.采用rerank交叉编码器二次打分答案：A、B、C、E解析：压缩维度会损失精度，召回率下降，D错。13.下列关于Transformer架构改进的做法，能够显著降低长文本推理延迟的有：A.使用ALiBi位置编码替代RoPEB.引入FlashAttention2C.采用MQA/GQAD.使用KVcache压缩算法如H2OE.将LayerNorm替换为RMSNorm答案：B、C、D解析：ALiBi与RMSNorm对延迟无显著影响，主要改善训练稳定性或长程依赖。14.在自动驾驶感知融合中，若相机与激光雷达外参突然跳变，可能导致：A.基于BEVFormer的query特征出现错位B.PointPainting伪点云强度异常C.多帧时序融合模块出现ghostobjectD.基于IoU的轨迹匹配IDswitch增加E.高精地图定位层立即触发NDT失效报警答案：A、B、C、D解析：NDT使用激光雷达与地图匹配，外参跳变直接影响初始位姿，但“立即触发失效”过于绝对，E不选。15.在DiffusionTransformer（DiT）训练过程中，若发现损失函数出现周期性震荡，可能原因有：A.学习率调度器cosine周期设置过短B.使用AdamWβ2=0.999导致二阶矩过慢C.数据增强随机水平翻转引入分布偏移D.timestep采样策略使用lognormal集中于中间段E.模型深度增加后未调整warmup步数答案：A、D、E解析：β2=0.999为常用值，不会导致震荡；水平翻转对图像分布影响极小；lognormal采样使中间timestep过采样，损失曲面局部陡峭，易震荡。三、填空题（每空2分，共20分）16.在PyTorch2.1中，通过`torch.set_float32_matmul_precision("medium")`可将TF32开关设为______，此时A100上矩阵乘累加器位宽为______位。答案：开启，19解析：TF32采用19位累加器，精度接近FP32，速度接近FP16。17.若使用LoRA在LLaMA270B模型上插入rank=64的低秩适配器，则可训练参数量占原模型比例约为______%。答案：0.30解析：LoRA参数量=2×layer_num×hidden_dim×rank×2（QKV+FFN）。LLaMA270B约80层，hidden_dim=8192，总参数量≈2×80×8192×64×2≈168M；占比168M/70B≈0.24%，考虑embedding与norm亦插入，约0.30%。18.在StableDiffusionXLRefiner模型中，若文本编码器由CLIPViTL与OpenCLIPViTG组成，则最大token长度分别为______与______。答案：77，77解析：两者均截断至77token。19.当使用INT4SmoothQuant对LLM权重进行量化时，若激活缩放因子s采用perchannel方式，则权重矩阵W的量化公式为W_int4=round[(W/s)×______]，其中s=______。答案：8，max|X|/127解析：SmoothQuant将激活难度迁移到权重，先对激活X做perchannel缩放，s=max|X|/127，再对W/s做INT4量化，缩放因子8用于4bit对称量化。20.在DPO（DirectPreferenceOptimization）损失函数中，若参考模型概率比π_ref(y_w)/π_ref(y_l)=3，则当π_θ(y_w)/π_θ(y_l)趋近于______时，损失梯度趋近于0。答案：3解析：DPO损失为−logσ(βlog(π_θ(y_w)/π_θ(y_l))−βlog(π_ref(y_w)/π_ref(y_l)))，当括号内项为0时梯度消失，即π_θ比等于π_ref比。四、判断题（每题1分，共10分。正确打“√”，错误打“×”）21.在VisionTransformer中，移除clstoken并改用全局平均池化，对ImageNetTop1精度无影响。答案：×解析：clstoken提供额外可学习表征，移除后精度通常下降0.3–0.5%。22.使用FlashAttention2训练时，batchsize越大，显存占用线性增加。答案：×解析：FlashAttention2显存与序列长度n成正比，与batchsize无关，因分块后激活重计算。23.在RLHF阶段，rewardmodel越大，PPO训练越稳定。答案：×解析：过大rewardmodel易过拟合人类偏好，给出极端reward，反而加剧策略震荡。24.将YOLOv8的IoU损失从CIoU替换为SIoU，可提升边界框回归收敛速度。答案：√解析：SIoU引入角度成本，加速早期训练。25.在扩散模型中，DDPM与DDIM的反向过程噪声调度器可以互换使用。答案：√解析：DDIM可视为DDPM的确定性特例，调度器接口一致。26.使用QLoRA训练时，4bitNormalFloat量化对权重服从正态分布的层效果最佳。答案：√解析：NormalFloat对零点附近分配更多量化级，适合正态权重。27.在联邦学习中，FedProx通过增加近端项μ‖w−w_t‖²，可缓解客户端漂移，μ越大，全局模型收敛越快。答案：×解析：μ过大导致本地更新过度约束，收敛变慢。28.将RMSNorm替换为LayerNorm会显著增加LLM推理延迟。答案：×解析：两者计算量相当，延迟差异<1%。29.在自动驾驶点云感知中，使用CenterPoint检测头时，无需NMS后处理。答案：×解析：CenterPoint仍依赖3DIoUNMS去重。30.当使用INT8量化BERTbase模型时，采用pertoken动态量化比pertensor静态量化在MNLI精度上平均高1.2%。答案：√解析：pertoken减少异常值影响，文献验证平均提升1.2%。五、简答题（每题10分，共30分）31.给定一个12层Transformer模型，隐藏维度768，注意力头数12，输入序列长度4096，batchsize=8。请计算：（1）标准Attention的显存占用（FP16，含缓存）；（2）使用FlashAttention2后的显存占用；（3）若再引入4×的梯度检查点（activationcheckpointing），显存占用又为多少？要求给出公式与数值结果（单位GB），并说明FlashAttention2与checkpointing的协同关系。答案与解析：（1）标准Attention需存储Q、K、V、Attention矩阵、输出投影激活。Q/K/V：8×4096×768×3×2byte=144MBAttention：8×12×4096×4096×2byte=3.15GB输出投影：8×4096×768×2byte=48MB其余MLP、Layernorm激活约2×144MB=288MB总计≈3.15+0.48≈3.63GB，仅Attention缓存已3.15GB。（2）FlashAttention2不存Attention矩阵，仅存储QKV与输出，显存下降3.15GB，新总计≈0.48GB。（3）梯度检查点将激活重计算，以时间换空间，每层仅保存输入，其余重算。每层输入：8×4096×768×2byte=48MB12层共保存12×48MB=576MBFlashAttention2仍免除Attention缓存，故总显存≈0.58GB。协同关系：FlashAttention2解决Attention平方项，checkpointing解决MLP与残差激活线性项，两者正交叠加，可将长序列训练显存从数GB压缩至<1GB。32.描述如何在边缘端（ARMCortexA78，8GBRAM）部署StableDiffusionv1.5，要求生成512×512图像单张延迟≤6s，给出完整的优化流水线，包括模型压缩、推理框架、调度策略与数值结果验证。答案与解析：步骤1：模型压缩使用KnowledgeDistillation将UNet从860M参数压缩至430M，通道减半，教师为SDv1.5，学生训练10k步，LoRArank=32，EMA更新。对VAE解码器采用INT8静态量化，校准集500张COCO，PSNR>28dB。文本编码器改用MobileCLIP，参数量39M，序列长度77，输出维度512，通过投影对齐原768维。步骤2：推理框架采用MNN2.7，支持ARM82FP16+INT8混合精度，开启Winograd卷积与NCHW88layout。UNet编译为4个ONNX子图，分别对应down/mid/upblock，融合GroupNorm+SiLU为单一kernel。步骤3：调度策略采样步数20，DPMSolver++，guidancescale=7.5。采用LatentCaching：对高频prompt（前1000热门）预存噪声潜变量，减少随机数生成开销3