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2025年人工智能应用工程师综合能力考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项是解决机器学习模型过拟合问题的有效方法？

A.减少训练数据量

B.增加模型复杂度

C.引入L2正则化

D.降低学习率

答案：C

解析：过拟合的本质是模型对训练数据过度学习，泛化能力差。L2正则化通过在损失函数中添加权重平方和的惩罚项，限制模型参数的大小，避免模型过于复杂，从而缓解过拟合。其他选项中，减少训练数据会加剧过拟合（A错误），增加模型复杂度会导致过拟合更严重（B错误），降低学习率主要影响训练速度而非过拟合（D错误）。

2.在Transformer模型中，多头注意力（MultiHeadAttention）的核心作用是？

A.增加模型参数量以提升性能

B.让模型同时关注不同子空间的上下文信息

C.替代循环神经网络（RNN）处理序列依赖

D.降低计算复杂度

答案：B

解析：多头注意力将输入的查询（Query）、键（Key）、值（Value）分成多个头（Head），每个头独立计算注意力，最后将结果拼接。这种设计使模型能从不同的子空间捕捉上下文信息，增强特征表达的多样性。参数量增加是结果而非目的（A错误），Transformer本身通过自注意力处理序列依赖，多头注意力是对自注意力的增强（C错误），多头注意力会增加计算量（D错误）。

3.以下哪种数据增强方法不适用于自然语言处理（NLP）任务？

A.同义词替换

B.随机插入句子

C.高斯模糊

D.回译（BackTranslation）

答案：C

解析：高斯模糊是图像处理中的常用增强方法（如对图像添加模糊噪声），而NLP数据增强通常通过文本变换实现，如同义词替换（替换词为同义词）、随机插入（在句子中插入无关词）、回译（将文本翻译成其他语言再译回原语言）。因此C不适用于NLP。

4.在目标检测任务中，YOLOv8相比YOLOv5的主要改进是？

A.引入FPN（特征金字塔网络）

B.采用更轻量的C2f模块替代C3模块

C.仅使用AnchorFree检测头

D.放弃多尺度预测

答案：B

解析：YOLOv8的改进包括使用C2f模块（更高效的残差结构）、动态标签分配（TaskAlignedAssigner）、改进的损失函数（CIoU+分类损失）等。FPN在YOLOv5已引入（A错误），YOLOv8支持AnchorBased和AnchorFree两种检测头（C错误），仍保留多尺度预测（D错误）。

5.关于大语言模型（LLM）微调（FineTuning），以下描述错误的是？

A.LoRA（低秩适配）通过冻结预训练模型参数，仅训练低秩矩阵降低计算成本

B.全参数微调（FullFineTuning）通常需要更大的算力和数据量

C.指令微调（InstructionTuning）的目标是让模型遵循人类指令

D.微调时学习率应与预训练阶段保持一致

答案：D

解析：微调阶段通常使用比预训练更小的学习率（如1e5），因为预训练模型已学习到通用特征，仅需小幅调整适配下游任务。LoRA通过低秩分解减少可训练参数（A正确），全参数微调需更新所有参数，计算成本高（B正确），指令微调通过任务指令数据提升模型理解能力（C正确）。

6.以下哪项是多模态学习（MultiModalLearning）的核心挑战？

A.单模态数据的特征提取

B.不同模态数据的语义对齐

C.模型参数量的控制

D.训练数据的标注效率

答案：B

解析：多模态学习需要将文本、图像、语音等不同模态的数据映射到同一语义空间，解决“异质空间对齐”问题（如“猫”的文本描述与图像中的猫对应）。单模态特征提取是基础（A错误），参数量和标注效率是通用问题（C、D错误）。

7.在边缘设备（如手机、摄像头）部署AI模型时，以下优化方法优先级最低的是？

A.模型量化（Quantization）

B.模型剪枝（Pruning）

C.增加模型深度

D.使用轻量级网络（如MobileNet）

答案：C

解析：边缘设备受限于计算资源（如GPU/CPU算力、内存），需模型轻量化。量化（将浮点参数转为定点数）、剪枝（删除冗余参数）、使用轻量级网络（如MobileNet的深度可分离卷积）均能降低模型大小和计算量。增加模型深度会显著提升计算复杂度，不适合边缘部署（C错误）。

8.以下哪项不属于生成式AI（GenerativeAI）的典型应用？

A.图像生成（如StableDiffusion）

B.