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2025年大学生科技创新竞赛题库及答案

一、人工智能与机器学习方向

（一）理论题

1.问题：在大语言模型（LLM）的训练过程中，为何需要使用梯度累积（GradientAccumulation）技术？其与传统批量梯度下降（BatchGradientDescent）的核心区别是什么？

答案：梯度累积是在计算资源受限（如GPU显存不足）时采用的训练策略。具体实现为：将大批次（Batch）拆分为多个小批次（Micro-Batch），依次输入模型计算梯度，待累积到设定的小批次数量后，再用累积的平均梯度更新模型参数。与传统批量梯度下降的核心区别在于：传统方法要求完整批次数据同时加载到显存中计算梯度，而梯度累积通过分步计算梯度并累加，降低了单次计算所需的显存占用，同时通过平均梯度保持了等效于大批次训练的效果（需注意学习率需按比例调整）。

2.问题：对比基于Transformer的视觉模型（如ViT）与传统CNN（如ResNet），在处理图像平移不变性时的差异是什么？如何通过模型设计弥补ViT在平移不变性上的不足？

答案：传统CNN通过卷积核的局部感受野和权值共享机制，天然具备平移不变性（同一特征在图像不同位置出现时，卷积操作能检测到相同响应）。而ViT将图像分割为固定大小的Patch后展平为序列输入，每个Patch的位置由可学习的位置编码（PositionEmbedding）标识，因此模型对平移的感知依赖于位置编码的泛化能力。若图像中目标发生平移，原位置编码与新位置的对应关系可能被破坏，导致平移不变性较弱。弥补方法包括：①使用相对位置编码（如T5模型的相对位置偏置），学习相邻Patch间的相对位置关系而非绝对位置；②引入滑动窗口注意力（如SwinTransformer），通过局部窗口限制注意力范围，模拟卷积的局部感知特性；③在数据增强中增加随机平移操作，强制模型学习位置无关的特征表示。

（二）案例分析题

案例背景：某团队开发了一款基于LLM的医疗问诊辅助系统，用户输入症状描述后，系统生成初步诊断建议。测试中发现，当用户描述间歇性胸痛，运动后加重，休息缓解时，系统错误输出反流性食管炎，而正确诊断应为稳定型心绞痛。经分析，模型训练数据中胸痛关键词与反流性食管炎的共现频率高于心绞痛。

问题：请从数据层面、模型层面、后处理层面提出至少3种优化方案，并说明各方案的技术原理。

答案：

数据层面优化：①引入医学知识图谱增强训练数据，将胸痛与心绞痛的病理关联（如运动后加重是心绞痛典型特征）作为结构化信息融入训练语料。具体方法是在原有文本数据中插入三元组（胸痛-典型诱因-运动）、（胸痛-缓解因素-休息）等，引导模型学习症状与疾病的因果关系而非简单共现。②采用对抗数据增强，构造混淆样本（如胸痛，饭后加重，服用抑酸药缓解）并标注为反流性食管炎，与原错误样本形成对比学习，提升模型对关键特征（诱因/缓解因素）的区分能力。

模型层面优化：在LLM输出层增加医学知识适配器（Adapter），该适配器包含两个子模块：症状-疾病关联模块（基于贝叶斯网络计算症状组合的疾病概率）和指南匹配模块（嵌入必威体育精装版版《心血管疾病诊断指南》的规则库）。输入症状描述后，LLM生成初步候选诊断，适配器模块通过概率计算和指南规则（如运动诱发+休息缓解符合心绞痛诊断标准）对候选结果进行重排序，抑制高共现但低相关性的错误诊断。

后处理层面优化：设计基于规则的校验模块，提取症状描述中的关键特征（如诱因、缓解方式、持续时间），与医学知识库中的疾病特征库进行匹配度计算。例如，心绞痛的特征权重为：运动诱发（0.4）、休息缓解（0.3）、持续时间3-15分钟（0.3）；反流性食管炎的特征权重为：饭后诱发（0.5）、抑酸药缓解（0.5）。系统生成诊断后，计算输入症状与各疾病特征的匹配得分，若最高得分疾病与LLM输出不一致，则触发修正机制，输出匹配得分最高的疾病。

（三）实践操作题

任务：使用Python和PyTorch框架，基于CIFAR-10数据集训练一个图像分类模型，要求在测试集上达到95%以上准确率。需给出数据预处理步骤、模型架构设计（需包含注意力机制模块）、训练超参数设置及关键优化策略。

答案：

1.数据预处理：

-标准化：计算CIFAR-10训练集均值（[0.4914,0.4822,0.4465]）和标准差（[0.2470,0.2435,0.2616]），对图像进行归一化。

-增强操作：随机水平翻转（概率0.5）、随机裁剪（32×32，填充4像素）、随机颜色抖动（亮度±0.1，对比度±0.1，饱和度±0.1）、Cutout（随机遮挡16×16区域，概率0.5）。

-数据加载：使用DataLoader，批次大小128，num_workers=4，shuffle=True。

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