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2025年人工智能创新及研发技能知识考试题库与答案

一、单项选择题（每题2分，共20题）

1.以下哪项不属于监督学习的典型任务？

A.图像分类

B.情感分析

C.聚类分析

D.回归预测

答案：C

2.Transformer模型中，自注意力机制的核心计算步骤是？

A.计算输入序列的卷积特征

B.对输入向量进行逐元素加法

C.通过查询（Query）、键（Key）、值（Value）的点积计算相关性

D.使用循环单元传递隐状态

答案：C

3.在自然语言处理（NLP）中，以下哪项任务属于生成式任务？

A.命名实体识别

B.机器翻译

C.文本分类

D.关键词提取

答案：B

4.计算机视觉中，FasterR-CNN相比R-CNN的主要改进是？

A.引入区域建议网络（RPN）

B.使用更深的卷积网络

C.采用多尺度特征融合

D.优化非极大值抑制（NMS）算法

答案：A

5.以下哪种机器学习算法属于集成学习？

A.K近邻（KNN）

B.随机森林（RandomForest）

C.支持向量机（SVM）

D.逻辑回归（LogisticRegression）

答案：B

6.深度学习中，梯度消失问题主要发生在？

A.浅层网络的前向传播阶段

B.深层网络的反向传播阶段

C.循环神经网络（RNN）的长期依赖场景

D.卷积神经网络（CNN）的池化层

答案：C

7.生成对抗网络（GAN）的训练目标是？

A.最小化生成数据与真实数据的KL散度

B.最大化判别器的分类准确率

C.使生成器与判别器达到纳什均衡

D.最小化生成数据的重构误差

答案：C

8.联邦学习（FederatedLearning）的核心优势是？

A.提升模型在单个设备上的训练速度

B.避免原始数据传输，保护隐私

C.减少模型参数数量

D.支持跨模态数据融合

答案：B

9.在模型评估中，F1值综合考虑了？

A.准确率（Accuracy）和召回率（Recall）

B.精确率（Precision）和召回率（Recall）

C.精确率（Precision）和准确率（Accuracy）

D.真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）

答案：B

10.以下哪项是迁移学习（TransferLearning）的典型应用场景？

A.利用大规模图像数据集预训练的模型微调至特定医学影像分类任务

B.在同一数据集上多次训练不同参数的模型

C.使用随机初始化的网络训练小样本数据

D.通过数据增强增加训练数据量

答案：A

11.自然语言处理中，BERT模型的预训练任务包括？

A.掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）

B.序列到序列生成（Seq2Seq）

C.情感倾向分类

D.机器翻译

答案：A

12.计算机视觉中，YOLO（YouOnlyLookOnce）模型的主要特点是？

A.分阶段生成候选区域并分类

B.端到端直接预测边界框和类别

C.采用多尺度特征金字塔

D.依赖传统手工特征提取

答案：B

13.强化学习（ReinforcementLearning）中，智能体（Agent）的目标是？

A.最大化即时奖励

B.最大化长期累积奖励

C.最小化环境反馈的惩罚

D.准确分类环境状态

答案：B

14.模型压缩技术中，知识蒸馏（KnowledgeDistillation）的核心思想是？

A.用大模型的输出指导小模型训练

B.剪枝冗余的神经网络层

C.量化模型参数为低精度数值

D.合并相似的神经元

答案：A

15.以下哪项不属于AI伦理的核心问题？

A.算法偏见

B.数据隐私

C.模型参数量

D.可解释性

答案：C

16.时间序列预测中，LSTM相比传统RNN的改进在于？

A.引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）

B.使用双向循环结构

C.增加隐藏层数量

D.采用卷积操作替代循环

答案：A

17.多模态学习（MultimodalLearning）的关键挑战是？

A.不同模态数据的对齐与融合

B.单一模态模型的精度提升

C.减少计算资源消耗

D.避免过拟合

答案：A

18.以下哪种数据增强方法适用于文本数据？

A.随机旋转图像