2025年人工智能技術(shù)與應(yīng)用考試及答案一、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項技術(shù)是實現(xiàn)多模態(tài)大模型跨模態(tài)對齊的核心方法？A.對比學(xué)習(xí)（ContrastiveLearning）B.強化學(xué)習(xí)（ReinforcementLearning）C.自監(jiān)督學(xué)習(xí)（Self-SupervisedLearning）D.元學(xué)習(xí)（MetaLearning）答案：A解析：多模態(tài)大模型需要將不同模態(tài)（如圖像、文本、語音）的特征映射到同一語義空間，對比學(xué)習(xí)通過最大化跨模態(tài)正樣本對的相似性、最小化負(fù)樣本對的相似性，是實現(xiàn)跨模態(tài)對齊的關(guān)鍵技術(shù)。強化學(xué)習(xí)主要用于決策優(yōu)化，自監(jiān)督學(xué)習(xí)側(cè)重利用無標(biāo)注數(shù)據(jù)生成監(jiān)督信號，元學(xué)習(xí)關(guān)注模型快速適應(yīng)新任務(wù)的能力，均非核心。2.在自動駕駛系統(tǒng)中，激光雷達(dá)（LiDAR）點云數(shù)據(jù)的處理通常不包括以下哪個步驟？A.點云分割（PointCloudSegmentation）B.目標(biāo)檢測（ObjectDetection）C.圖像超分辨率（ImageSuper-Resolution）D.運動預(yù)測（MotionPrediction）答案：C解析：激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)處理的核心流程包括點云分割（識別道路、車輛等）、目標(biāo)檢測（定位障礙物）、運動預(yù)測（推斷目標(biāo)未來軌跡）。圖像超分辨率是針對二維圖像的分辨率提升技術(shù)，與三維點云處理無關(guān)。3.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最適合處理時序變長的醫(yī)療心電信號（ECG）？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.視覺Transformer（ViT）D.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）答案：B解析：心電信號是典型的時序數(shù)據(jù)，且長度可變。RNN及其變體（如LSTM、GRU）通過循環(huán)結(jié)構(gòu)捕獲序列中的時間依賴關(guān)系，適合處理變長時序數(shù)據(jù)。CNN更擅長空間特征提取，ViT主要用于圖像等網(wǎng)格數(shù)據(jù)，GNN適用于圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，均非最優(yōu)選擇。4.在AI倫理評估中，“算法公平性”通常不涉及以下哪項指標(biāo)？A.人口統(tǒng)計學(xué)平等（DemographicParity）B.校準(zhǔn)平等（CalibrationEquality）C.均方誤差（MeanSquaredError）D.機會平等（EqualOpportunity）答案：C解析：算法公平性關(guān)注模型對不同群體（如性別、種族）的預(yù)測是否存在偏見，常用指標(biāo)包括人口統(tǒng)計學(xué)平等（各群體被預(yù)測為正類的概率相同）、校準(zhǔn)平等（各群體中預(yù)測概率與實際概率一致）、機會平等（各群體中真陽性率相同）。均方誤差是模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)，與公平性無關(guān)。5.以下哪項技術(shù)是大語言模型（LLM）實現(xiàn)“思維鏈”（ChainofThought,CoT）推理的關(guān)鍵？A.提示工程（PromptEngineering）B.知識蒸餾（KnowledgeDistillation）C.模型量化（ModelQuantization）D.權(quán)重剪枝（WeightPruning）答案：A解析：思維鏈通過設(shè)計特定提示（如“讓我們一步步思考”）引導(dǎo)模型生成中間推理步驟，屬于提示工程的應(yīng)用。知識蒸餾用于壓縮模型，模型量化和權(quán)重剪枝是模型輕量化技術(shù)，均不直接支持推理過程的顯式生成。6.計算機視覺中，YOLOv8相比YOLOv5的主要改進(jìn)是？A.引入Transformer編碼器B.采用多尺度特征融合（FPN+PAN）C.優(yōu)化損失函數(shù)為CIoUD.支持動態(tài)錨框生成（DynamicAnchor）答案：A解析：YOLOv8在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入了Transformer結(jié)構(gòu)（如C2f模塊），提升了長距離依賴的捕捉能力；多尺度特征融合是YOLOv5已有的設(shè)計，CIoU損失在YOLOv4及后續(xù)版本已應(yīng)用，動態(tài)錨框生成屬于部分改進(jìn)但非核心。7.以下哪種方法最適合解決聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning）中的“數(shù)據(jù)異質(zhì)性”問題？A.全局模型參數(shù)平均（FedAvg）B.個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)（PersonalizedFL）C.模型壓縮（ModelCompression）D.差分隱私（DifferentialPrivacy）答案：B解析：數(shù)據(jù)異質(zhì)性指各參與方（客戶端）的數(shù)據(jù)分布差異大，個性化聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過為每個客戶端微調(diào)或保留獨立參數(shù)，適應(yīng)其本地數(shù)據(jù)分布，緩解異質(zhì)性問題。FedAvg是基礎(chǔ)聚合方法，對異質(zhì)性魯棒性差；模型壓縮和差分隱私分別解決模型大小和隱私問題，不直接處理數(shù)據(jù)異質(zhì)性。8.自然語言處理（NLP）中，“零樣本學(xué)習(xí)”（Zero-ShotLearning）的實現(xiàn)主要依賴？A.大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的語義理解能力B.大量標(biāo)注的目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)C.領(lǐng)域自適應(yīng)（DomainAdaptation）技術(shù)D.強化學(xué)習(xí)的獎勵機制答案：A解析：零樣本學(xué)習(xí)要求模型在未見過目標(biāo)任務(wù)標(biāo)注數(shù)據(jù)時完成任務(wù)，依賴預(yù)訓(xùn)練模型通過文本描述（如提示）理解任務(wù)語義并泛化。其他選項中，目標(biāo)任務(wù)數(shù)據(jù)是少樣本或監(jiān)督學(xué)習(xí)的需求，領(lǐng)域自適應(yīng)針對跨領(lǐng)域遷移，強化學(xué)習(xí)用于優(yōu)化決策，均非零樣本的核心。9.在生成式AI中，穩(wěn)定擴散模型（StableDiffusion）的核心組件是？A.變分自編碼器（VAE）B.擴散模型（DiffusionModel）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.自回歸模型（AutoregressiveModel）答案：B解析：StableDiffusion基于擴散模型框架，通過逐步添加噪聲再逆過程生成圖像；VAE用于壓縮和解碼圖像，GAN通過對抗訓(xùn)練生成，自回歸模型按順序生成元素（如文本），均非其核心。10.AI安全領(lǐng)域中，“對抗樣本攻擊”的主要目標(biāo)是？A.提升模型泛化能力B.欺騙模型做出錯誤預(yù)測C.降低模型計算復(fù)雜度D.增強模型可解釋性答案：B解析：對抗樣本是通過微小擾動修改輸入數(shù)據(jù)（如圖像添加不可見噪聲），使模型產(chǎn)生錯誤預(yù)測的樣本，其核心目標(biāo)是攻擊模型的魯棒性。其他選項與攻擊目標(biāo)無關(guān)。二、填空題（每題2分，共20分）1.深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization（BN）層的主要作用是__________，從而加速訓(xùn)練并提升模型泛化能力。答案：緩解內(nèi)部協(xié)變量偏移（InternalCovariateShift）2.大語言模型的“上下文學(xué)習(xí)”（In-ContextLearning）能力主要依賴于模型對__________的建模。答案：長距離語義依賴（或“長程上下文關(guān)聯(lián)”）3.計算機視覺中，用于目標(biāo)檢測的“錨框”（AnchorBox）設(shè)計需基于__________的統(tǒng)計分布。答案：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中目標(biāo)框的寬高比（或“目標(biāo)尺寸”）4.強化學(xué)習(xí)中，“策略梯度”（PolicyGradient）方法直接優(yōu)化__________，而值函數(shù)方法（如DQN）優(yōu)化狀態(tài)-動作值函數(shù)。答案：策略函數(shù)（或“策略參數(shù)”）5.多模態(tài)學(xué)習(xí)中，“跨模態(tài)檢索”（Cross-ModalRetrieval）的評估指標(biāo)通常包括__________（至少寫出一個）。答案：召回率（Recall@K）、平均精度（MeanAveragePrecision,MAP）6.聯(lián)邦學(xué)習(xí)按數(shù)據(jù)分布差異可分為__________（數(shù)據(jù)特征分布不同）和__________（數(shù)據(jù)樣本分布不同）兩類。答案：橫向聯(lián)邦（HorizontalFL）、縱向聯(lián)邦（VerticalFL）7.生成式AI中，“可控生成”（ControllableGeneration）通常通過引入__________（如類別標(biāo)簽、文本描述）來約束生成過程。答案：條件變量（或“控制信號”）8.AI倫理中的“可解釋性”（Explainability）要求模型輸出結(jié)果的決策過程__________。答案：可被人類理解（或“透明可追溯”）9.邊緣AI（EdgeAI）的核心挑戰(zhàn)是__________（至少寫出一個）。答案：計算資源受限、實時性要求高、隱私保護(hù)需求10.自然語言處理中，“指代消解”（CoreferenceResolution）的任務(wù)是識別文本中__________的語言表達(dá)式。答案：指向同一實體（或“具有相同指稱”）三、簡答題（每題8分，共40分）1.簡述遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）的核心思想，并舉例說明其在醫(yī)療AI中的應(yīng)用場景。答案：遷移學(xué)習(xí)的核心思想是利用源領(lǐng)域（已有的、數(shù)據(jù)豐富的領(lǐng)域）的知識，幫助目標(biāo)領(lǐng)域（數(shù)據(jù)稀缺、任務(wù)相關(guān)的領(lǐng)域）的模型提升性能，解決目標(biāo)領(lǐng)域標(biāo)注數(shù)據(jù)不足的問題。在醫(yī)療AI中，例如皮膚病診斷任務(wù)中，由于特定皮膚?。ㄈ绾币娖ふ睿┑臉?biāo)注圖像數(shù)量少，可先在大規(guī)模自然圖像（如ImageNet）上預(yù)訓(xùn)練CNN模型，再將其遷移到皮膚病圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。預(yù)訓(xùn)練模型已學(xué)習(xí)到通用的視覺特征（如邊緣、紋理），微調(diào)后能快速適應(yīng)皮膚病圖像的特征，降低對小樣本數(shù)據(jù)的依賴。2.對比生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）和變分自編碼器（VAE）在生成數(shù)據(jù)時的優(yōu)缺點。答案：GAN通過生成器（G）和判別器（D）的對抗訓(xùn)練生成數(shù)據(jù)，優(yōu)點是生成樣本質(zhì)量高、分布更接近真實數(shù)據(jù)，且無需顯式建模數(shù)據(jù)分布；缺點是訓(xùn)練不穩(wěn)定（易出現(xiàn)模式崩潰、梯度消失），難以評估生成效果，且無法直接生成條件化樣本（需結(jié)合CGAN等改進(jìn)）。VAE通過編碼器將輸入映射到隱空間分布，再通過解碼器生成數(shù)據(jù)，優(yōu)點是訓(xùn)練穩(wěn)定（基于最大似然估計），支持隱空間的概率建模（可插值、采樣），且便于引入條件信息；缺點是生成樣本模糊（因優(yōu)化的是對數(shù)似然，傾向于平均化），隱空間分布可能與真實分布存在偏差。3.說明多模態(tài)大模型（如GPT-4V）在“視覺問答”（VisualQuestionAnswering,VQA）任務(wù)中的技術(shù)流程。答案：技術(shù)流程包括：（1）多模態(tài)輸入編碼：將圖像輸入視覺編碼器（如CNN或視覺Transformer）提取局部和全局特征，文本問題輸入語言編碼器（如BERT）提取語義特征；（2）跨模態(tài)對齊：通過對比學(xué)習(xí)或交叉注意力機制，將視覺特征與文本特征映射到同一語義空間，建立圖像區(qū)域與問題關(guān)鍵詞的關(guān)聯(lián)；（3）融合推理：使用多模態(tài)融合模塊（如交叉注意力層、門控融合單元）整合視覺和文本特征，生成對問題的理解表示；（4）答案生成：將融合后的特征輸入語言解碼器（如Transformer解碼器），通過自回歸生成或分類輸出答案。4.解釋AI模型“魯棒性”（Robustness）的含義，并列舉兩種提升模型魯棒性的方法。答案：魯棒性指模型在輸入數(shù)據(jù)存在噪聲、擾動或分布偏移時，仍能保持穩(wěn)定預(yù)測性能的能力。提升方法包括：（1）對抗訓(xùn)練：在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中添加對抗樣本（如通過FGSM生成的擾動樣本），強制模型學(xué)習(xí)更魯棒的特征；（2）數(shù)據(jù)增強：對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行多樣化擾動（如圖像旋轉(zhuǎn)、加噪，文本同義詞替換），擴大模型的輸入分布覆蓋范圍；（3）正則化：通過L1/L2正則化、Dropout等方法約束模型復(fù)雜度，避免過擬合到噪聲特征；（4）領(lǐng)域自適應(yīng)：針對跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)分布差異，通過特征對齊（如MMD損失）使模型適應(yīng)新領(lǐng)域。5.分析大語言模型（LLM）“涌現(xiàn)能力”（EmergentAbilities）的定義及其對AI發(fā)展的意義。答案：涌現(xiàn)能力指大語言模型在參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)量或計算量超過某個閾值后，突然獲得的小模型不具備的能力（如邏輯推理、多步問答、跨語言翻譯）。其意義在于：（1）推動通用人工智能（AGI）發(fā)展：涌現(xiàn)能力表明大模型可能通過規(guī)模擴展逼近更通用的智能；（2）改變技術(shù)路徑：傳統(tǒng)“小模型+任務(wù)特定設(shè)計”轉(zhuǎn)向“大模型+提示工程”，降低任務(wù)適配成本；（3）引發(fā)研究范式變革：需重新理解模型能力的產(chǎn)生機制，而非僅關(guān)注局部優(yōu)化；（4）帶來新挑戰(zhàn)：如不可預(yù)測的涌現(xiàn)行為可能引發(fā)安全風(fēng)險，需加強對齊研究。四、案例分析題（20分）某醫(yī)院計劃引入AI系統(tǒng)輔助乳腺癌早期篩查，使用鉬靶X光圖像（Mammography）進(jìn)行腫瘤檢測。假設(shè)你是該項目的技術(shù)負(fù)責(zé)人，請設(shè)計一套技術(shù)方案，包括以下內(nèi)容：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理步驟；（2）模型選擇與架構(gòu)設(shè)計；（3）模型評估指標(biāo)與倫理風(fēng)險控制措施。答案：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理步驟：①數(shù)據(jù)收集：獲取符合DICOM標(biāo)準(zhǔn)的鉬靶圖像，覆蓋不同年齡、種族的患者，確保數(shù)據(jù)多樣性；標(biāo)注需由3名以上放射科醫(yī)生交叉驗證，標(biāo)注內(nèi)容包括腫瘤位置（boundingbox）、類型（良性/惡性）、密度分級（BI-RADS）。②數(shù)據(jù)清洗：剔除低質(zhì)量圖像（如曝光不足、偽影嚴(yán)重），處理標(biāo)注不一致樣本（通過專家復(fù)標(biāo)或投票機制修正）。③預(yù)處理：-灰度歸一化：將DICOM圖像的像素值映射到0-255范圍，消除設(shè)備差異；-感興趣區(qū)域（ROI）提?。菏褂没陂撝祷騏-Net的分割模型定位乳腺區(qū)域，去除背景；-數(shù)據(jù)增強：對訓(xùn)練集進(jìn)行旋轉(zhuǎn)（±15°）、翻轉(zhuǎn)（水平/垂直）、加高斯噪聲（σ=0.01），提升模型泛化性；-平衡類別：通過過采樣（SMOTE）或加權(quán)損失函數(shù)解決惡性腫瘤樣本少的問題。（2）模型選擇與架構(gòu)設(shè)計：采用多階段檢測框架：①候選區(qū)域生成：使用FasterR-CNN作為基礎(chǔ)檢測器，骨干網(wǎng)絡(luò)選擇ResNet-50（兼顧精度與速度），提取圖像多尺度特征（通過FPN），生成可能的腫瘤候選框。②特征增強：引入注意力機制（如CBAM），重點關(guān)注腫瘤邊緣、鈣化點等關(guān)鍵特征；結(jié)合臨床先