2025年人工智能技术应用工程师专业技能测试题库及答案

2025年人工智能技术应用工程师专业技能测试题库及答案一、单项选择题（每题1分，共30分）1.在PyTorch2.1中，以下哪段代码可以正确开启“编译优化+GPU动态形状”双重加速？A.pile(model,mode="maxautotune")B.pile(model,dynamic=True,backend="inductor")C.torch.jit.script(model,optimize=True)D.torch.fx.symbolic_trace(model,dynamic_shapes=True)答案：B解析：PyTorch2.1官方文档指出，只有pile配合dynamic=True与inductor后端才能同时实现图级融合与GPU动态形状重编译，其余选项或缺失动态支持，或非官方推荐路径。2.某医疗影像模型在FP32下mIoU为0.812，采用INT8量化后mIoU降至0.785。若要求mIoU≥0.800，下列哪种校准策略最可能达标？A.最大最小值校准+KL散度校正B.滑动平均EMA校准+熵最小化校正C.百分位99.9%截断+交叉熵微调D.直方图均衡化+MSE损失微调答案：C解析：百分位截断可抑制长尾离群，再经交叉熵微调可恢复边界精度，实验表明在医疗影像上可提升1.8~2.3%mIoU，其余策略对边缘类别提升有限。3.在DiffusionModel推理阶段，若将DDPM1000步采样压缩为50步，最直接保持FID<10的改进是：A.直接线性降采样步长B.采用DDIMScheduler并调整η=0.2C.增加UNet宽度至2倍D.引入VAE二次编码答案：B解析：DDIM通过非马尔可夫链采样，可在步数减少20倍时，仅牺牲η=0.2的随机性，FID增幅<1，而线性降采样会爆炸。4.联邦学习场景下，某客户端梯度范数‖g‖₂=7.3，服务器裁剪阈值C=5.0，则该梯度经本地差分隐私处理后，其L2灵敏度为：A.5.0B.7.3C.10.0D.12.5答案：A解析：梯度裁剪后范数被截断为C，因此L2灵敏度即为裁剪阈值5.0，与原始梯度无关。5.在ONNXRuntime1.17中，开启TensorRTEP并设置trt_engine_cache_enable=1，其缓存文件默认扩展名是：A..cacheB..planC..engineD..trt答案：C解析：ONNXRuntime源码ort_trt_utils.cc中写明，TensorRT引擎缓存默认后缀为.engine。6.当使用LoRA微调StableDiffusion1.5时，若rank=32，alpha=16，则LoRA权重在合并时的缩放系数为：A.16/32=0.5B.32/16=2C.alpha/rank=16/32D.rank/alpha=32/16答案：C解析：合并公式W'=W+alpha/rank·AB，因此缩放系数为alpha/rank。7.在LangChain框架中，以下哪一项不是RetrievalQA链默认支持的文档压缩器？A.LLMChainExtractorB.EmbeddingsFilterC.CrossEncoderRerankerD.ContextualCompressionRetriever答案：C解析：CrossEncoderReranker需额外安装sentencetransformers并手动注册，非默认内置。8.当使用Ray2.9训练千亿参数模型时，若启用SPMD+ZeRO3，则actor数目与GPU数目的关系为：A.actor=GPUB.actor=GPU/数据并行度C.actor=GPU/流水线并行度D.actor=GPU/张量并行度答案：B解析：ZeRO3下，数据并行度=GPU数/（张量并行×流水线并行），每个数据并行组对应一个SPMDactor。9.在TritonInferenceServer23.11中，若模型配置使用dynamic_batching{max_queue_delay_microseconds:500}，则下列哪项指标可直接观测该延迟效果？A.nv_inference_queue_duration_usB.nv_inference_compute_infer_duration_usC.nv_inference_pending_request_countD.nv_cache_hit_count答案：A解析：queue_duration_us统计请求在动态批处理队列中的等待时间，与max_queue_delay直接相关。10.当使用OpenAIFunctionCalling时，若函数定义缺失“required”字段，模型行为将退化为：A.直接拒绝调用B.以JSONSchema默认值填充C.以null填充缺失参数D.仍可能生成参数，但格式不保证答案：D解析：官方说明：缺失required时，模型仍可能hallucinate参数，格式合法性由开发者二次校验。11.在CLIP模型中，将文本最大长度从77token扩展到256token，最可能导致的副作用是：A.图像encoder参数量翻倍B.文本encoder计算量线性增加C.位置编码超出预训练长度D.对比学习温度参数失效答案：C解析：CLIP使用绝对位置编码，预训练仅见77位，超出部分需插值或外推，性能下降。12.在Kubernetes中运行vLLM时，若设置tensorparallelsize=2，则对应的GPU资源请求应写为：A./gpu:1B./gpu:2C./mig1g.5gb:2D./gpu:2答案：B解析：张量并行度=2即需要2张整卡，资源请求需写2。13.当使用DeepSpeedMoE训练时，若ep_size=8，top_k=2，则每个token被发送到的专家数为：A.2B.8C.16D.1答案：A解析：top_k=2决定token分发数，ep_size为专家总量，不直接影响单token发送数。14.在HuggingFacePEFT库中，AdaLoRA与LoRA核心差异在于：A.引入梯度检查点B.动态调整rankC.使用量化卷积D.支持多模态答案：B解析：AdaLoRA根据重要性分数剪枝/增长rank，实现自适应预算分配。15.当使用Mojo2024.1编译矩阵乘法时，相比Python可提速约：A.2×B.10×C.50×D.3500×答案：D解析：Mojo官方benchmark在A100上sgemm可达3500×Python（numpy）速度。16.在StableVideoDiffusion中，若帧数条件帧为14，生成帧为25，则模型实际输入时序长度为：A.14B.25C.39D.16答案：C解析：条件帧与生成帧拼接后沿时序维度连接，14+25=39。17.当使用JAX0.4.30的pjit时，若mesh形状为(4,2)，则张量分片spec(‘data’,‘model’)对应的分片数为：A.4B.2C.8D.1答案：C解析：mesh总设备数4×2=8，spec映射后张量被切成8片。18.在LLM推理中，若采用投机采样（speculativedecoding）且草稿模型接受率=0.85，则理论最大加速比为：A.1/0.85≈1.18B.1/(10.85)≈6.7C.γ/(1γ)D.1+γ答案：B解析：最大加速比≈1/(1α)，α=0.85时约6.7倍。19.在CVPR2024提出的SegmentAnythingModel2中，记忆编码器的作用是：A.压缩图像到256维向量B.存储历史点击位置C.缓存高层特征用于视频分割D.量化prompt答案：C解析：SAM2引入记忆机制，编码历史帧特征，实现零样本视频分割。20.当使用GPTQ量化LLaMA70B时，若组大小g=128，则每组权重占用比特数为：A.128×4=512bitB.128×3=384bitC.128×2=256bitD.128×1=128bit答案：B解析：GPTQ3bit量化，每权重3bit，128权重共384bit。21.在自动驾驶感知中，将激光雷达点云体素化时，若voxel_size=(0.1,0.1,0.2)m，则单个体积为：A.0.002m³B.0.001m³C.0.02m³D.0.0002m³答案：A解析：0.1×0.1×0.2=0.002m³。22.当使用KubeflowPipelinesv2时，组件间传递dataset类型artifact，其实际存储路径由：A.用户硬编码B.miniopvcC.MLMetadataD.objectstorage+metadata答案：D解析：KFPv2将大文件写入对象存储，URI写入MLMD，实现解耦。23.在扩散模型训练时，若使用vparameterization，则网络预测目标是：A.x₀B.εC.vD.αₜ答案：C解析：vparam预测v=αₜεσₜx₀，与DDIM推导一致。24.当使用Gradio4.0的gr.ChatInterface时，若设置multimodal=True，则前端会自动渲染：A.文件上传按钮B.语音输入C.图像+文本混合输入框D.视频流答案：C解析：multimodal=True开启图文混输，前端生成组合输入组件。25.在NVIDIATAOToolkit5.0中，用于人体关键点检测的预训练模型backbone为：A.EfficientNetB0B.HRNetW18C.ResNet50D.CSPDarkNet53答案：B解析：TAO5.0文档明确HRNetW18为默认关键点backbone。26.当使用Whisperlargev3进行中文ASR时，若开启condition_on_previous_text=True，可能引入的副作用是：A.语速变慢B.幻觉重复C.语言切换D.时间戳漂移答案：B解析：condition_on_previous_text在长音频上易累积错误，导致重复幻觉。27.在DPO（DirectPreferenceOptimization）中，若β=0.1，则偏好损失与KL惩罚的权重比为：A.10:1B.1:10C.1:1D.0.01:1答案：A解析：DPO损失含βlogsigmoid+βKL，β=0.1即偏好项权重是KL项10倍。28.当使用BFloat16训练时，相比FP16，其动态范围：A.更小B.相同C.更大D.动态范围无关答案：C解析：BF16保留8位指数，与FP32一致，范围远大于FP16（5位指数）。29.在OpenCV4.9中，cv.cuda.createGaussianFilter支持的最多通道数为：A.3B.4C.512D.1024答案：B解析：CUDA模块限制4通道，与NPP一致。30.当使用Taichi1.7编写可微SPH时，若需反向传播到粒子位置，需开启：A.ti.cpuB.ti.gpuC.ti.adjointD.ti.init(arch=ti.gpu,default_fp=ti.f32,default_ip=ti.i32,debug=True)答案：C解析：Taichidifferentiable编程需显式importti.adjoint并启用ti.init(adjoint=True)。二、多项选择题（每题2分，共20分）31.以下哪些技术可有效降低Transformer推理时KVcache显存占用？A.MultiQueryAttentionB.GQAC.FlashAttention2D.PagedAttention答案：ABD解析：MQA/GQA减少头数，PagedAttention分块管理cache，FlashAttention2降低计算冗余但不减显存。32.在StableDiffusionXL中，引入Refiner模型的作用包括：A.提升高分辨率细节B.降低噪声C.修复畸形肢体D.减少采样步数答案：AC解析：Refiner专用于1024²以上精修，改善细节与肢体，步数反而增加。33.当使用DeepSpeedInference时，以下哪些选项可开启CUDAGraph？A.replace_with_kernel_inject=TrueB.enable_cuda_graph=TrueC.inject_kernel=TrueD.use_triton=True答案：BC解析：enable_cuda_graph与inject_kernel共同控制图捕获，replace_with_kernel_inject为旧参数。34.在LLM安全评测中，以下哪些属于CBRNE危险类别？A.化学武器B.生物武器C.放射性材料D.网络安全答案：ABC解析：CBRNE即Chem/Bio/Radio/Nuke/Explosive，不含网络安全。35.当使用JAX进行DP+TP混合并行时，以下哪些API可用于手动指定分片？A.jax.device_putB.jax.sharding.PositionalShardingC.jax.sharding.NamedShardingD.jax.pmap答案：ABC解析：pmap仅支持数据并行，手动分片需shardingAPI。36.在NVIDIADGXH100上，以下哪些NVLink拓扑可提供900GB/s双向带宽？A.NVLink4B.NVSwitch3B.PCIe5D.InfiniBandNDR答案：AB解析：NVLink4+NVSwitch3单GPU900GB/s，其余不足。37.当使用LangSmith追踪LLM应用时，可自动记录的指标有：A.token延迟B.成本C.用户反馈D.异常堆栈答案：ABD解析：用户反馈需手动标记，其余自动。38.在视觉Mamba中，以下哪些操作基于SSM（StateSpaceModel）？A.2DselectivescanB.DepthwiseconvolutionC.BidirectionalSSMD.GatedMLP答案：AC解析：2Dscan与双向SSM为核心，DWConv与MLP为辅助。39.当使用OpenAIBatchAPI时，以下哪些字段必须提供？A.custom_idB.methodC.urlD.body答案：ABCD解析：BatchAPI需四元组完整。40.在自动驾驶规划模块中，以下哪些算法属于采样based？A.RRTB.PRMC.AD.LatticePlanner答案：ABD解析：A为图搜索，非采样。三、判断题（每题1分，共10分）41.FlashAttention2支持任意长度>256K的序列而无需分块。答案：错解析：受SRAM限制，仍需分块。42.在INT4量化中，零点zeropoint必须为偶数。答案：对解析：INT4对称量化时，zeropoint需对齐2的幂。43.LoRA的rank可以大于原始矩阵的秩。答案：错解析：rank定义即低秩，超限则失去意义。44.使用RLHF时，PPO的critic网络可与policy共享底层。答案：对解析：共享backbone减少参数量，常见做法。45.在JAX中，jax.jit(f,static_argnums=0)要求第0参数为Python标量。答案：对解析：static_argnums强制编译期常量，需为不可变Python对象。46.扩散模型DDIM采样确定η=0时等价于概率流ODE。答案：对解析：η=0退化为确定性ODE。47.在TensorRT中，INT8校准支持动态输入形状。答案：对解析：TensorRT8.6+支持动态形状INT8。48.使用Whisper时间戳预测时，VAD前端可降低幻觉。答案：对解析：VAD过滤静音，减少模型臆造。49.在联邦学习中，FedAvg的本地epoch越多，收敛越慢。答案：错解析：本地epoch增加减少通信轮次，通常收敛更快。50.当使用Mojo时，@parameter结构体可在运行时被修改。答案：错解析：@parameter为编译期常量，不可运行时改。四、填空题（每空2分，共20分）51.在PyTorch2.2中，使用torch.set_float32_matmul_precision("medium")可将TF32精度开启，此时累加器位宽为______bit。答案：32解析：medium即允许TF32乘，但累加仍用FP32。52.当使用DeepSpeedZeRO3offload时，Adam状态被卸载到______内存。答案：CPU/NVMe解析：ZeRO3支持CPU或NVMeoffload。53.在CLIP训练中，对比学习温度参数τ初始值通常设为______。答案：0.07解析：OpenAI原始代码使用0.07。54.若StableDiffusionVAE编码下采样因子为8，则512×512图像的潜空间尺寸为______×______。答案：64×64解析：512/8=64。55.当使用FlashAttention时，SRAM块大小通常设置为______KB。答案：96解析：A100SRAM192KB，FlashAttention分双缓冲，每块96KB。56.在RLHF中，KL散度系数β常用值为______。答案：0.1解析：OpenAIRLHF论文使用0.1。57.当使用INT4量化时，每组块大小为128，则每权重占用______bit。答案：4解析：INT4即4bit。58.在DPO损失中，偏好样本记为y_w，非偏好记为y_l，则logratio为log______。答案：πθ(y_w|x)/πθ(y_l|x)解析：DPO核心为偏好概率比。59.若LLaMA7B使用GQA，查询头数为32，键值头数为8，则分组数为______。答案：4解析：32/8=4组。60.当使用RayTrain进行数据并行时，worldsize=8，则DistributedSampler的drop_last参数通常设为______以避免尾批。答案：True解析：尾批尺寸不一，训练不稳定，故丢弃。五、简答题（每题10分，共30分）61.描述在千亿参数模型训练中，如何结合SPMD+DP+TP+PP四种并行策略，并给出每种并行维度对显存与通信的影响。答案：SPMD：将模型参数按层切分到不同devicemesh，显存按层数线性下降，通信为allgather/reducescatter，带宽需求高。DP：数据并行复制模型，显存完整占用，通信仅梯度allreduce，与模型大小线性相关。TP：张量并行将单层矩阵切分，显存按切分比例下降，通信为每轮前向/反向的allreduce，延迟敏感。PP：流水线并行按层段切分，显存与段数反比，通信仅相邻stage发送activation，量小但引入bubble。四者组合：DP×TP×PP，显存≈单卡/(TP×PP)，通信复杂度=DP梯度+TP每层+PP相邻，需用NVLink+InfiniBand分层拓扑。62.给出使用Triton自定义GPUkernel实现SwiGLU的完整Python代码，并解释tilebased优化原理。答案：```pythonimporttritonimporttriton.languageastl@triton.jitdefswiglu_kernel(X,Y,W1,W2,B1,B2,M,N,K,BLOCK_M:tl.constexpr,BLOCK_N:tl.constexpr,BLOCK_K:tl.constexpr):pid_m=gram_id(0)pid_n=gram_id(1)rm=pid_mBLOCK_M+tl.aran