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2025年AIGC笔试真题解析

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、基础知识

1.请简述图神经网络（GNNs）在处理图结构数据时的主要优势，并说明其在AIGC场景下（如关系图谱生成、知识图谱补全）可能的应用方向。

2.比较并说明自回归模型（如RNN,LSTM,GRU）和自注意力模型（如Transformer）在处理长序列生成任务（例如，长篇故事创作）时的主要区别和各自的优劣势。

3.什么是数据增强（DataAugmentation）？请列举至少三种在训练AIGC模型（特别是图像生成模型）时常用的数据增强技术，并简述其目的。

二、编程与技能应用

4.假设你正在使用PyTorch和Transformers库开发一个文本摘要模型。请描述一下，在定义模型架构时，除了核心的Transformer编码器/解码器层外，通常还需要考虑哪些关键组件，并简要说明其作用。请说明你选择的模型架构类型（如Encoder-Decoder,BART,T5等）及其适用原因。

5.请用Python代码片段展示如何使用HuggingFaceTransformers库加载一个预训练的语言模型（例如distilbert-base-uncased），并编写一个函数，该函数接收一个输入句子，并返回该句子的词性标注（Part-of-Speechtagging）结果。无需安装额外包，只需写出核心的调用代码逻辑。

三、应用场景与案例分析

6.在广告行业，AIGC技术可以被用于自动化生成广告文案和创意素材。请设想一个具体的应用场景（例如，电商平台的周末促销广告），描述如何利用AIGC技术来提升广告制作效率，并分析这种自动化流程可能带来的好处和潜在的风险。

7.以“文本到图像生成”为例，描述一个可能的工业级应用流程。从用户输入的文本描述到最终生成高质量图像，通常涉及哪些关键步骤和技术环节？并简述其中模型选择、提示工程（PromptEngineering）和后处理等方面需要注意的问题。

四、伦理与未来趋势

8.AIGC生成内容的“深度伪造”（Deepfake）技术引发了严重的伦理和安全问题。请讨论至少两种应对Deepfake技术风险的技术或非技术手段，并分析其可行性和局限性。

9.随着AIGC能力的不断增强，对人类创造力的冲击和就业市场的影响成为广泛讨论的话题。请辩证地分析AIGC对创意工作者可能带来的机遇与挑战，并提出一些建议，以帮助相关从业者适应这一技术变革。

试卷答案

一、基础知识

1.GNNs通过直接在图节点上运算并利用邻居信息进行消息传递，能够有效地学习节点表征，捕捉图中复杂的结构依赖关系。其主要优势在于天然适合处理图结构数据，无需进行复杂的降维或特征工程。在AIGC场景下，GNNs可用于生成更符合真实世界关系的数据，如生成符合社交网络关系图谱的新用户画像、补全知识图谱中的缺失联系、根据分子结构图生成新的化合物等。

2.自回归模型按顺序生成每个元素，依赖于之前生成的所有元素状态，计算上具有因果性，但处理长序列时容易受到“记忆衰减”影响。自注意力模型能够并行计算所有元素之间的依赖关系，理论上可以捕捉任意长度的依赖，适用于长序列任务，但在某些情况下可能产生随机或重复性较高的输出，且计算复杂度较高。

3.数据增强是指通过对训练数据进行一系列随机变换来生成新的、多样化的训练样本的技术。在图像生成模型中，常用技术包括：随机裁剪（RandomCropping）、水平翻转（HorizontalFlipping）、颜色抖动（ColorJittering）、旋转（Rotation）、平移（Translation）、添加噪声（AddingNoise）等。其目的是增加模型的泛化能力，提高模型对输入数据微小变化的鲁棒性，防止过拟合。

二、编程与技能应用

4.除了核心的Transformer编码器/解码器层，定义文本摘要模型架构时通常还需要考虑：目标序列生成层（如解码器部分的输出层）、位置编码（PositionalEncoding，用于注入序列顺序信息）、注意力掩码（AttentionMask，防止模型“偷看”未来信息）、层归一化（LayerNormalization，稳定训练过程）、残差连接（ResidualConnections，帮助梯度传播）等。选择Encoder-Decoder架构，因为其结构天然适合将源文本编码为上下文表示，再由解码器生成目标摘要序列。BART或T5则是在此基础上的改进模型，引入了双向上下文和任务特定预训练，通常效果更好，适用于摘要等序列到序列任务。

5.```python

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