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2025年人工智能应用与发展趋势考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.2025年主流大模型训练范式中，“参数高效微调（PEFT）”的核心目标是：

A.降低模型参数量级

B.减少微调所需计算资源

C.提升模型泛化能力

D.增强多语言支持

2.多模态大模型“跨模态对齐”技术的关键是：

A.统一不同模态数据的特征空间

B.增加模态输入数量

C.优化单模态模型精度

D.提升生成内容流畅度

3.边缘AI设备在2025年的核心技术突破体现在：

A.算力密度提升至100TOPS/W以下

B.支持8位以下低精度计算

C.实现端侧模型动态压缩

D.集成专用视觉处理单元（VPU）

4.AI伦理“可解释性”原则在医疗诊断场景中的具体要求是：

A.模型输出结果需提供决策路径可视化

B.医生可完全替代模型做出诊断

C.模型训练数据需完全公开

D.诊断准确率需达到99%以上

5.生成式AI在2025年的主流内容生成技术中，“扩散模型（DiffusionModel）”相比GAN的优势是：

A.生成速度更快

B.训练稳定性更高

C.支持多模态输入

D.生成样本多样性更优

6.2025年AI芯片市场中，专为大模型推理优化的芯片主要采用：

A.通用GPU架构

B.专用张量处理单元（TPU）

C.类脑计算神经形态芯片

D.FPGA可重构架构

7.联邦学习在金融行业的典型应用场景是：

A.跨机构用户信用联合建模

B.单机构内部客户画像分析

C.实时交易反欺诈检测

D.投资组合自动优化

8.AI安全领域“对抗样本攻击”的核心原理是：

A.向输入数据添加人眼不可察的扰动

B.植入恶意训练数据污染模型

C.耗尽模型计算资源导致崩溃

D.伪造用户身份获取敏感信息

9.神经符号系统（NeurosymbolicAI）的核心特征是：

A.仅使用神经网络进行感知

B.将符号逻辑与深度学习结合

C.完全依赖规则推理

D.仅处理结构化数据

10.2025年AI治理国际合作的重点机制是：

A.统一全球AI技术标准

B.建立跨国AI风险预警平台

C.协调数据跨境流动规则

D.联合培养AI专业人才

二、填空题（每空1分，共15分）

1.2025年全球AI芯片市场规模预计突破______亿美元（根据Gartner必威体育精装版预测）。

2.多模态大模型的核心能力包括跨模态理解、______和跨模态生成。

3.边缘AI的核心指标“端到端延迟”需控制在______毫秒以内以满足实时交互需求。

4.AI伦理的“三不原则”指不伤害、______和不歧视。

5.生成式AI内容真实性验证的关键技术包括______、元数据嵌入和区块链存证。

6.联邦学习的核心挑战是______与模型性能之间的权衡。

7.神经符号系统通过______技术实现感知数据与符号知识的融合。

8.AI安全防护中“红队测试”的目的是______。

9.AI治理中的“沙盒监管”模式允许企业在______环境中测试创新应用。

10.2025年全球AI专利申请量排名第一的国家是______（根据WIPO统计）。

三、简答题（每题6分，共30分）

1.简述大模型参数高效微调（PEFT）的技术原理及其2025年主流实现方式。

2.多模态大模型在医疗诊断中的应用需解决哪些关键技术问题？请列举3项并说明。

3.边缘AI与云AI协同架构的典型技术路径是什么？画出简要示意图并说明各层功能。

4.AI伦理审查的关键流程包括哪些环节？请按顺序说明。

5.生成式AI内容真实性验证的技术手段有哪些？对比其优缺点。

四、案例分析题（15分）

某自动驾驶公司2025年推出的L4级智能驾驶系统，采用多模态大模型（融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达数据）进行环境感知。但在暴雨天气测试中，系统多次误判积水深度，导致车辆错误减速。

问题：

（1）分析该故障可能的技术原因（5分）；

（2）提出3项针对性的技术改进方案（5分）；

（3）说明需重点关注的伦理风险及防范措施（5分）。

五、论述题（20分）

结合2025年技术发展与产业需求，论述人工智能发展的三大核心趋势，并分别从技术突破、应用场景、社会影响三个维度展开分析。

参考答案

一、单项选择题

1.B2.A3.C4.A5.B6.B7.A8.A9.B10.