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2025年多媒体应用设计师考试多媒体智能应用与人工智能试题(附答案)

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.多模态智能应用中，跨模态对齐的核心目标是：

A.提升单一模态数据的处理速度

B.建立不同模态数据间的语义关联

C.减少多模态模型的计算复杂度

D.增强单模态特征的表征能力

答案：B

2.生成对抗网络（GAN）在多媒体内容生成中，判别器的主要作用是：

A.生成更真实的多媒体样本

B.评估生成样本与真实数据的差异

C.优化生成器的参数初始化

D.实现多模态数据的特征融合

答案：B

3.在基于注意力机制的图像描述生成模型中，自注意力模块的主要功能是：

A.聚焦图像局部区域与文本词汇的关联

B.增强模型对长序列的记忆能力

C.平衡不同模态输入的权重分配

D.实现跨模态特征的维度对齐

答案：A

4.智能推荐系统中，知识图谱增强推荐的关键优势在于：

A.降低用户行为数据的稀疏性影响

B.提升推荐结果的实时性

C.减少推荐算法的计算资源消耗

D.增强推荐解释的可理解性

答案：D

5.多模态大模型训练中，对比学习的典型损失函数设计依据是：

A.最大化正样本对的相似性，最小化负样本对的相似性

B.最小化所有样本对的特征差异

C.最大化模型对不同模态输入的泛化能力

D.最小化生成样本与真实样本的像素级差异

答案：A

6.AI驱动的视频内容分析中，时空特征提取通常通过以下哪种网络结构实现？

A.卷积神经网络（CNN）+循环神经网络（RNN）

B.自编码器（Autoencoder）+生成对抗网络（GAN）

C.Transformer+图神经网络（GNN）

D.深度置信网络（DBN）+玻尔兹曼机（RBM）

答案：A

7.自然语言处理与多媒体结合的情感计算任务中，关键技术不包括：

A.文本情感极性分析

B.语音语调情感识别

C.图像表情特征提取

D.三维模型拓扑优化

答案：D

8.智能多媒体检索系统中，基于内容的检索（CBIR）与传统关键词检索的本质区别是：

A.依赖用户输入的自然语言描述

B.直接分析多媒体内容的视觉/听觉特征

C.采用倒排索引进行快速匹配

D.支持跨语言检索功能

答案：B

9.生成式AI在多媒体创作中的幻觉问题主要指：

A.生成内容与输入要求完全无关

B.模型对未训练过的模态产生响应

C.生成内容包含事实性错误或逻辑矛盾

D.模型在低计算资源下出现性能骤降

答案：C

10.多模态对话系统中，上下文感知能力的实现依赖于：

A.单轮对话的语义理解精度

B.历史对话信息的有效建模

C.多模态输入的实时融合速度

D.对话策略的规则库完善程度

答案：B

二、简答题（每题8分，共40分）

1.简述对比学习（ContrastiveLearning）在多模态智能应用中的核心思想及其典型应用场景。

答案：对比学习的核心思想是通过构建正样本对（相似样本）和负样本对（不相似样本），训练模型学习能够区分不同样本的特征表示。在多模态场景中，正样本对通常指同一内容的不同模态表示（如图像-文本对），负样本对则是不同内容的跨模态组合。典型应用包括多模态检索（如根据文本描述检索匹配图像）、跨模态对齐（如图文生成）、多模态大模型预训练（如CLIP模型）等，通过对比学习可有效建立跨模态的语义关联。

2.多模态大模型（如GPT-4V、LLaVA）在处理图像-文本融合任务时，通常采用哪些对齐方式？请列举三种并简要说明。

答案：（1）特征对齐：将图像和文本的特征映射到同一语义空间，通过投影层实现维度对齐；（2）注意力对齐：在Transformer架构中，允许文本token关注图像patch的特征，建立细粒度的跨模态注意力关联；（3）知识对齐：引入外部知识库，将图像中的实体与文本中的概念进行知识图谱关联，增强语义理解深度；（4）任务对齐：通过多任务学习（如图像描述、视觉问答、图文匹配），从不同任务角度优化跨模态对齐效果（任选三种即可）。

3.智能推荐系统中，协同过滤（CollaborativeFiltering）与基于内容的过滤（Content-basedFiltering）的主要区别是什么？结合多媒体场景说明各自的局限性。

答案：协同过滤基于用户-物品的交互历史（如点击、评分），通过用户间或物品间的相似性进行推荐；内容过滤基于物品本身的特征（如图像标签、文本关键词）和用户偏好特征进行推荐。在多媒体场景中，协同过滤的局限性：冷启动问题（新用户/新内容无交互数据时推荐效果差）、稀疏性问题（用户交互数据不足时相似性计算不准确）；内容过滤的局限性：特征提取依赖人工标注或预训练模型，可能丢失深层语义（如视频的情感倾向），且难以捕捉用户兴趣的动态变化。

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