2024年人工智能（AI）训练师职业技能鉴定考试题库（浓缩500题）

2024年人工智能(Al)训练师职业技能鉴定考试题库(浓缩

500题)

一、单选题

1.在机器学习领域，监督学习常用于训练哪种类型的机器人？

A、自适应机器人

B、自主机器人

C、有教师指导的机器人

D、强化学习机器人

答案：C

2.哪个指标用于衡量分类模型的一致性？

A、准确率

B、召回率

C、混淆度

D、Cohen'sKappa

答案：D

3.什么是自然语言处理中的文本嵌入(TextEmbedding)?

A、将文本转换为数字向量的过程，以便在机器学习模型中使用

B、将文本转换为图像的过程

C、将文本进行分词和标注的过程

D、将文本中的情感倾向进行量化的过程

答案：A

4.以下哪个是计算机视觉中常用的图像分割方法?

A、Watershedsegmentation

B、LeveIsetsegmentation

C、Edgedetectionsegmentation

D、所有以上选项

答案：D

5.“深度学习"中的"反向传播"(backpropagation)算法主要用于什么目的？

A、加速前向传播

B、更新神经网络的权重和偏置

C、确定网络的结构

D、初始化网络参数

答案：B

6.在训练人工智能系统时，哪种指标用于评估模型的性能？

A、准确率

B、召回率

C、F1分数

D、所有以上选项

答案：D

7.自编码器(Autoencoder)通常用于什么目的？

A、图像生成

B、特征提取

C、文本翻译

D\苜频识别

答案：B

8.在训练大模型时，为了处理过拟合，通常会使用哪种数据增强技术?

A、数据压缩

B、旋转和翻转

C、增加噪声

D、减少特征

答案：B

9.不属于人工智能的学派是()

A、符号主义

B、机会主义

C、行为主义

D、连接主义

答案：B

10.什么是人工智能中的无监督学习？

A、使用带有标签的数据训练模型

B、使用没有标签的数据训练模型，发现数据中的结构和模式

C、依赖于人类专家的指导和反馈来训练模型

D、侧重于模拟人类的推理和决策过程

答案：B

11.大模型在自然语言处理中进行词义消歧的一个关键能力是？

A、理解单词的多种含义

B、忽略单词的含义

C、根据上下文选择正确的词义

D、仅使用单词的字面含义

答案：C

12.在机器学习中，“特征提取”通常指什么过程？

A、从数据中选择重要的特征

B、转换原始数据为更适合模型的形式

C、删除不相关的特征

D、创建新的特征以增强模型性能

答案：B

13.下列直接影响传统机器学习算法成败的关键因素是哪个?

A、预处理

B、后处理

C、训练方法

D、特征提取

答案：D

14.深度学习模型通常通过什么方式来防止过拟合？

A、增大数据集

B、减少网络层数

GL1正则化

D、ropout

答案：D

15.GAN（生成对抗网络）的训练过程中，生成器和鉴别器的关系是什么？

A、互为输入输出

B、同时训练和优化

C、相互竞争和改进

D、独立训练和优化

答案：C

16.句法分析和依存解析在NLP中有何不同？

A、句法分析关注单词之间的语法关系，依存解析关注词组如何组成句子

B、两者是相同的概念

C、依存解析关注单词之间的语法关系，句法分析关注词组如何组成句子

D、句法分析用于生成文摘，依存解析用于机器翻译

答案：C

17.知识图谱的主要目的是什么？

A、数据存储

B、信息检索

C、知识表示和推理

D、数据分析

答案：C

18.“知识融合"指的是什么？

A、合并多个知识源的信息

B、增加新的知识到图谱中

C、删除冗余的知识

D、更新知识图谱

答案：A

19.0是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

A、专家系统

B、进化算法

C、遗传算法

D、禁忌搜索

答案：A

20.大模型在哪些类型的任务中最有可能胜过小模型？

A、简单任务

B\复杂任务

C、所有类型的任务

D、无法确定

答案：B

21.在自然语言处理中，"bigram”是指什么？

A、两个字符的组合

B、两个单词的组合，常用于语言模型中

C、两个句子的组合

D、两个语言模型的组合

答案：B

22.如果我使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率，但在测试集上仅

能达到70%左右，这说明：（）。

A、欠拟合

B、模型很棒

C、过拟合

答案：C

23.在哪个领域，大模型可能会产生重大影响？

A、自动驾驶

B、医疗诊断

C、量子计算

D、所有以上

答案：D

24.在机器学习中，偏差(bias)和方差(variance)之间有什么关系？

A、它们总是相互独立

B、它们总是相互依赖

C、增加一个会导致另一个减少

D、它们总是同时增加

答案：C

25.在机器学习中，“滑动窗口"通常用于什么任务？

A、特征选择

B、特征工程

C、时序数据分析

D、文本分类

答案：C

26.机器学习的简称是()。

AvI

B、ML

C、DL

D、NN

答案：B

27.在自然语言处理中，"parsing"通常指什么？

A、分析文本的句法结构以构建一棵解析树

B、将文本翻译成机器代码

C、对文本进行拼写和语法检查

D、将文本转换为音频输出

答案：A

28.()是一种具有非线性适应性信息处理能力的算法，可克服传统人工智能方

法对模式识别、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷。

A、决策树

B、随机森林

C、人工神经网络

D、贝叶斯学习

答案：C

29.在机器学习中，哪个指标用于衡量模型对不同类别的分类能力？

A、准确度

B、召回率

c、F1分数

D、混淆矩阵

答案：C

30.在计算机视觉任务中，语义分割的主要目的是什么？

A、目标检测

B、图像分类

C、对每个像素进行分类

D、姿态估计

答案：C

31.为了应对大模型的高能耗问题，研究者通常会采取哪些措施?

A、优化算法以降低计算复杂度

B、使用更高效的硬件

C、转向更小、更节能的模型架构

D、所有以上

答案：D

32.计算机视觉中，用于表示图像亮度的术语是？

A、对比度

B、色彩

C、强度

D、纹理

答案：C

33."ImagePyramids"在计算机视觉中通常用来做什么？

A\提图图像对比度

B、加速图像处理过程

C、改善图像分辨率

D、实现图像尺度不变性

答案：D

34.什么是大模型中的预训练？

A、在大规模数据集上训练模型的过程

B、对模型参数进行初始化的过程

C、使用少量数据对模型进行微调的过程

D、将模型部署到实际应用场景的过程

答案：A

35.下面的（）是神经网络中所用的函数。

A、估价函数

B、适应度函数

G特性函数

D、信任函数

答案：C

36.在自然语言处理中，n-gram模型主要用于什么？

A、词性标注

B、分词

C、特征提取

D、情感分析

答案：c

37.下列哪个选项是数据库管理系统(DBMS)的主要功能？

A、数据输入

B、数据输出

C、数据存储和检索

D、所有以上选项

答案：D

38.()中期，“统计学习”闪亮登场并迅速占据主流舞台，代表性技术是支持向

量机以及更一般的“核方法”。

A、二十世纪七十年代

B、二十世纪八十年代

C、二十世纪九十年代

D、二十世纪六十年代

答案：C

39.信念传播算法将变量消去法中的求和操作看作一个()过程，较好地解决了求

解多个边际分布时的重复计算问题。

A、消息传递

B、消息累加

C、消息分辨

D、以上都对

答案：A

40.无人超市采用了。等多种智能技术，消费者在购物流程中将依次体验自动身

份识别、自助导购服务、互动式营销、商品位置侦测、线上购物车清单自动生成

和移动支付。

A、计算机视觉、深度学习算法、传感器定位、图像分析

B、虚拟技术，传感器定位、图像分析

C、声纹识别技术、计算机视觉,深度学习算法

D、图像识别、人脸识别、物体检测、图像分析

答案：A

41.NLP中的一个挑战是如何有效地处理不规范的语言。这种语言的例子包括

A、学术论文和正式报告

B、法律文档和政府出版物

C、社交媒体帖子和口语表达

D、新闻文章和编辑过的出版物

答案：C

42.在机器学习中，什么是特征工程？

A、选择和创建输入特征的过程

B、调整模型参数的过程

C、收集数据集的过程

D、评估模型性能的过程

答案：A

43.在训练人工智能系统时，哪种数据集是必不可少的？

A、图像数据集

B、文本数据集

C、音频数据集

D、所有以上选项

答案：D

44.遗传算法中所用的函数是()。

A、隶属函数

B、适应度函数

C、启发函数

D、作用函数

答案：B

45.在计算机视觉中，"BoW”通常指的是什么？

A、词袋模型

B、括号内的单词

C、二值化操作

D、位平面编码

答案：A

46.对于线性不可分的数据，支持向量机的解决方式是()

A、软间隔

B、硬间隔

C、核函数

D、以上选项均不正确

答案：C

47.卷积神经网络(CNN)在计算机视觉中的应用主要是

A、图像分类

B、对象检测

C、语义分割

D、所有以上选项

答案：D

48.()是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智

能的各个领域

A、深度学习

B、人机交互

C、机器学习

D、智能芯片

答案：C

49.在目标跟踪领域，"MOTA"指标全称是什么？

A、MeanObjectTrackingAccuracy

B、Mu11ipIeObjectTrackingAccuracy

C\MostIyOverIappingTrackingAccuracy

D、MaximumObjectTrackingAccuracy

答案：B

50.在数据挖掘中，交叉验证的主要目的是什么？

A、提高模型的训练速度

B、评估模型的泛化能力

C、减少模型的复杂度

D、增加模型的预测能力

答案：B

51.0是指数据减去一个总括统计量或模型拟合值时的残余部分

A、极值

B、标准值

C、平均值

D、残值

答案：D

52.在计算机算法中，下列哪个算法的时间复杂度为0(rT2)?

A、冒泡排序

B、快速排序

C、归并排序

D、堆排序

答案：A

53.假设我们获得了具有n条记录的数据集，其中输入变量为x,输出变量为y。

使用线性回归方法对该数据集进行建模，将数据集随机分为训练集和测试集。如

果我们逐渐增加训练集的大小，随着训练集大小的增加，则平均训练误差会发生

什么变化？()。

A、减少

B、不确定

C、以上都不对

答案：c

54.下列哪个选项是数据分析的主要方法？

A、描述性分析

B、预测性分析

C、诊断性分析

D、所有以上选项

答案：D

55.在机器学习中，滑动平均模型主要用于什么目的？

A、加快推理速度

B、提高模型的泛化能力

C、防止过拟合

D、减小计算资源需求

答案：B

56.大模型的存储和计算需求通常是怎样的特点？

A、低

B、中等

C、是j

D、与模型大小无关

答案：C

57.支持向量机(SVM)主要用于解决什么问题？

A、回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、降维问题

答案：B

58.机器学习按学习方法大致可分为()。

A、模拟人脑的机器学习和采用数学方法的机器学习

B、归纳学习,演绎学习、类比学习、分析学习

C、监督学习、无监督学习、强化学习

D、结构化学习、非结构化学习

答案：B

59.在Python中，如何获取一个列表的最后一^元素？

A\list[-1]

B、Iist[0]

C、Iist[1]

D、Iist[Ien(Iist)]

答案：A

60.在深度学习中，什么是激活函数的饱和现象？

A、激活函数输出值接近于0或1的情况

B、激活函数输出值在某一范围内波动的情况

C、激活函数梯度接近于0的情况

D、激活函数输出值不稳定的情况

答案：C

61.在机器学习中，哪个概念描述了从历史数据中学习并预测未来的能力？

A、监督学习

B、无监督学习

C、强化学习

D、深度学习

答案：A

62.在数据挖掘中，“欠拟合”是指什么现象？

A、模型过于简单，无法捕捉数据中的模式

B、模型过于复杂，对训练数据过度敏感

C、模型的准确度非常高

D、模型的泛化能力很强

答案：A

63.下列哪个选项是数据挖掘的主要任务？

A、数据分类

B、数据预测

C、数据清洗

D、所有以上选项

答案：D

64.“知识蒸播”在知识图谱中是什么意思？

A、减少知识量的过程

B、根据一个大型的知识图谱创建小型的知识图谱

C、提取知识精华的过程

D、移除不必要的知识关联

答案：B

65.以（）为中心是数据产品区别于其他类型产品的本质特征

A、客户

B、分析

C、资源

D、数据

答案：D

66.传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习

是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,

称为什么（）

A、给定标签

B、离散

C、分类

D、回归

答案：D

67."多模态知识图谱"是什么意思?

A、包含多种类型数据的图谱

B、同时使用多种硬件平台的图谱

C、包括多个独立领域的图谱

D、包括多种编程语言的图谱

答案：A

68.循环神经网络（RNN）为什么会出现梯度消失问题？

A、因为使用了ReLU激活函数

B、因为权重初始化不当

C、因为梯度爆炸

D、因为长时间依赖难以捕捉

答案：D

69."K-均值"（k-means）聚类算法中，"K"指的是什么？

A、数据点的数量

B、聚类中心的数量

C、特征的数量

D、迭代的次数

答案：B

70.以下哪个评价指标不适用于衡量分类模型的性能？

A、精确度（Precision）

B、召回率（RecaII）

C、F1分数

D、信息增益

答案：D

71.梯度为（）的点，就是损失函数的最小值点，一般认为此时模型达到了收敛。

A、-1

B、0

C、1

D\无穷大

答案：B

72.以下哪个是计算机视觉中常用的立体匹配算法？

A、SIFT

B、ORB

C、SURF

D、Stereomatching

答案：D

73.以下哪个软件包用于矩阵和向量的科学计算？()。

A、Numpy

B、Pandas

GMatpIotIib

DvSeaborn

答案：A

74."L1正则化"与"L2正则化"有何不同？

A、L1产生稀疏解，而L2产生平滑解

B、L1用于分类，L2用于回归

C、L1对异常值更敏感，L2对异常值更稳定

D、L1比L2更容易计算

答案：A

75.人工智能的分类()

A、GN和AG

B、ANI和ANG

GANG和AGI

D、ANI和AGI

答案：D

76.以下哪个是大语言模型的例子？

A、GPT-3

B、LSTM

C、NN

D、RNN

答案：A

77.以下哪项是训练大模型时常见的挑战？

A、过拟合

B、欠拟合

C、快速收敛

D、无需调参

答案：A

78.研究某超市销售记录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种

属于数据挖掘的那类问题（）。

A、关联规则发现

B、聚类

C、分类

D、自然语言处理

答案：A

79.哪种测试方法主要关注软件在不同环境和条件下的稳定性？

A、黑盒测试

B、白盒测试

C、灰盒测试

D、压力测试

答案：D

80.在计算机算法中，下列哪个查找算法的平均时间复杂度为O(n)?

A、顺序查找

B、二分查找

C、插值查找

D、B树查找

答案：A

81.在大模型中使用集成方法的主要目的是什么？

A、提高速度

B、减少内存占用

C、提高鲁棒性

D、减少计算量

答案：C

82.“决策树"中的"剪枝"(pruning)操作有什么作用？

A、增加模型的存储空间

B、减少过拟合的风险

C、加速训练过程

D、提高模型的泛化能力

答案：B

83.知识图谱中的边称为？

A、连接边

B、关系

C、属性

D、特征

答案：B

84.哪种测试方法主要关注软件的内部结构和实现细节?

A、黑盒测试

B、白盒测试

C、灰盒测试

D、压力测试

答案：B

85.“知识抽取”通常包括哪些步骤？

A、实体识别、关系提取和事件检测

B、文本挖掘和模式识别

C、数据清洗和转换

D、信息检索和排序

答案：A

86.逻辑回归算法主要用于处理什么问题？

A、线性回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、时间序列预测问题

答案：B

87.下列哪个选项是大数据处理的主要挑战?

A、数据的存储和管理

B、数据的分析和解释

C、数据的获取和更新

D、所有以上选项

答案：D

88.以下哪个是强化学习的例子？

A、遗传算法

B、支持向量机

C、Q-1earning

D、K-means聚类

答案：c

89.什么是人工智能中的可解释性？

A、模型能够生成人类可理解的解释或理由

B、模型能够处理大量数据的能力

C、模型训练的速度有多快

D、模型在测试集上的准确率有多高

答案：A

90.()作为机器学习重要算法之一，是一种利用多个树分类器进行分类和预测

的方法。

A、决策树

B、随机森林

C、人工神经网络

D、贝叶斯学习

答案：B

91.机器人的智能程度通常根据哪种标准来评估？

A、计算速度

B、物理尺寸

C、智能级别

D、功能复杂性

答案：C

92."SentimentanaIysis”在商业上常用于什么目的?

A、检测网络上的恶意软件

B、分析客户对产品或服务的情感倾向

C、优化搜索引擎的结果相关性

D、开发新的加密算法

答案：B

93.回归测试的主要目的是什么？

A、确保新功能的稳定性

B、确保修改后的功能稳定性

C、确保所有功能的稳定性

D、确保软件的稳定性

答案：B

94.以下哪个步骤不是机器学习所需的预处理工作()

A、数值属性的标准化

B、变量相关性分析

C、异常值分析

D、与用户讨论分析需求

答案：D

95.在Python中，如何遍历一个列表的元素？

A、foriteminIist:

B、foriteminIist():

C、foriteminIist[]:

D、foriteminIist{}:

答案：A

96.下列关于半朴素贝叶斯描述错误的为

A、假设属性之间完全独立

B、假设属性之间部分相关

C、独依赖估计为半朴素贝叶斯最常用的策略

D、假设所以属性都依赖于同一个属性

答案：A

97.大模型在训练过程中常用的一种加速技术是?

A、提前停止

B、权重共享

C、延迟更新

D、多任务学习

答案：C

98.规则AT(B,c(B|A))中的c(B|A)表示在前提A为真的情况下结论B

为真的()。

A、可信度

B、信度

C、信任增长度

D、概率

答案：B

99.在大模型的训练过程中，提前停止(earlystopping)的主要目的是什么？

A、减少训练时间

B、防止过拟合

C、提高模型容量

D、增加模型的多样性

答案：B

100.哪种搜索算法用于在非常大的搜索空间中找到近似最优解？

A、深度优先搜索

B、广度优先搜索

C、启发式搜索

D、二分搜索

答案：C

101.下列哪个选项不属于排序算法？

A、冒泡排序

B、快速排序

C、插入排序

D、数据库查询

答案：D

102.在机器学习中，"众数"是哪种统计量的一个例子？

A、中心趋势的度量

B、离散程度的度量

C、相关性的度量

D、偏态的度量

答案：A

103."K近邻"（k-NN）算法在分类时使用了什么原则？

A、分割超平面

B、多数投票

C、最近邻的类别

D、边缘最大化

答案：C

104.大模型在训练时，为了提高效率常常采用哪种技术?

A、批量训练

B、在线学习

C、一次性加载所有数据

D、不使用任何技术

答案：A

105.大模型在深度学习中的一个挑战是它们的训练过程通常需要什么样的硬件

支持？

A、低性能CPU

B、高性能GPU或TPU

C、仅软件仿真

D、不需要特别硬件

答案：B

106.“知识嵌入"通常用什么模型实现？

A、深度学习模型

B、关系型数据库模型

C、文件系统模型

D、Web服务模型

答案：A

107.CRISP-DM将数据挖掘的过程抽象为四个层次：阶段、一般任务、（）和过程

实例

A、具体任务

B、分析

C、规划

D、建模

答案：A

108.在自然语言处理中，"handcraftedfeatures”是指什么？

A、人工设计并提取的特征，用于机器学习模型

B、由用户直接输入的特征

C、通过自动化工具生成的特征

D、从数据库中检索的特征

答案：A

109.下面的（）是对产生式系统而言的。

A、归结策略

B、控制策略

C、调度策略

D、支持集策略

答案：B

110.哪种软件开发方法强调团队协作和客户参与？

A、瀑布模型

B、敏捷开发

C、V型模型

D、RAD模型

答案：B

111.以下哪个是大语言模型的挑战？

A、如何提高模型的性能

B、如何减少训练时间

C、如何防止过拟合

D、所有以上的

答案：D

112.不属于人工智能的学派是()

A、符号主义

B、机会主义

C、行为主义

D、连接主义

答案：B

113.K-近邻算法(KNN)中，"K"代表什么？

A、数据集大小

B、特征数量

C、最近的邻居数

D、迭代次数

答案：C

114.自主机器人能够根据什么来执行任务?

A、远程指令

B、预定程序

C、实时环境反馈

D、人为操作

答案：C

115.“拓扑地图”在机器人导航中指的是什么？

A、地理区域的详细地图

B、三维空间的图像表示

C、简化的抽象空间布局图

D、基于文本的地图描述

答案：C

116.当数据特征不明显、数据量少的时候，采用下面哪个模型()。

A、线性回归

B、逻辑回归

C、支持向量机

D、神经网络

答案：C

117.“网格搜索"(gridsearch)通常用于什么目的？

A、数据预处理

B、特征选择

C、超参数调优

D、模型融合

答案：C

118.对一次数据进行深度处理或分析(如脱敏、归约、标注'分析、挖掘等)之后

得到的“增值数据”称为()

A、零次数据

B、一次数据

C、二次数据

D、三次数据

答案：C

119.长短期记忆网络(LSTM)在NLP中的应用是什么？

A、用于图像识别

B、用于处理和预测时间序列数据

C、在NLP中，特别是在处理顺序数据如文本时，用于记住长期依赖关系

D、用于实时股票交易

答案：C

120.下面不属于人工神经网络的是()。

A、卷积神经网络

B、循环神经网络

C、网络森林

D、深度神经网络

答案：C

121.决策树算法在分裂节点时依据的是什么原则？

A、最大化信息炳

B、最小化信息增益

C、最大化信息增益

D、最小化均方误差

答案：C

122.以下哪种类型的机器人最可能在家庭环境中使用？

A、工业机器人

B、服务机器人

C、军事机器人

D、研究机器人

答案：B

123.在计算机视觉中，”BoW模型"主要用于什么？

A、实现图像的词袋表示

B、进行图像的块编码

C、加速图像检索过程

D、描述图像中的对象关系

答案：A

124.机器学习从不同的角度,有不同的分类方式,以下哪项不属于按系统学习能

力分类的类别o()

A、监督学习

B、无监督学习

C、弱监督学习

D、函数学习

答案：D

125.在自然语言处理中，语义消歧指的是什么？

A、从文本中移除歧义词汇

B、确定单词或短语在特定上下文中的确切意义

C、自动检测拼写

D、使计算机能够发出人类语音

答案：B

126.TSP是()的缩写。

A、梵塔问题

B、八数码问题

C、旅行商问题

D、八皇后问题

答案：C

127.什么是强化学习中的探索策略？

A、一种在模型训练中寻找最优参数的策略

B、一种在决策过程中随机选择动作的策略，以探索新的可能性

C、一种用于选择最佳特征的策略

D、一种用于评估模型性能的策略

答案：B

128.在Python中，如何计算一个字符串的长度？

A、Ien()

B、size()

CvlengthO

D、count()

答案：A

129.在数据标注过程中，以下哪种标注类型用于回归问题？

A、连续标注

B、离散标注

C\有序标注

D、无序标注

答案：A

130.决策树算法中，哪个参数用来衡量分裂的质量？

A、信息增益

B、基尼不纯度

C、均方误差

D、准确率

答案：A

131.什么是图像识别任务中常用来减少参数数量和计算复杂度的技术?

A、数据增强

B、迁移学习

C、池化层

D、批量归一化

答案：C

132.Transformer架构最初是为解决什么问题而提出的？

A、图像分类

B、语音识别

C、机器翻译

D、文本生成

答案：C

133.SVM（支持向量机）主要用于解决什么问题？

A、聚类问题

B、分类问题

G回归问题

D、所有以上

答案：B

134.在计算机算法中，下列哪个排序算法的时间复杂度为0（rT2）?

A、冒泡排序

B、快速排序

C、归并排序

D、堆排序

答案：A

135.BP神经网络模型拓扑结构不包括（）。

A、输入层

B、隐层

C、输出层

D、显层

答案：D

136.“群体机器人学”研究的是以下哪种现象？

A、单个机器人的行为

B、多个机器人之间的交互与协作

C、机器人的结构设计

D、机器人的生产过程

答案：B

137.深度学习中的ReLU(RectifiedLinearllnit)激活函数有什么特点？

A、它输出输入值的平方

B、它添加了偏置项

C、它对负值进行压缩

D、它对正值进行放大

答案：C

138.人工智能的定义是什么？

A、使机器能够像人一样思考和行动

B、使机器能够执行复杂的计算任务

C、使机器能够模仿人类的某些智能行为

D、使机器能够进行自我学习和改进

答案：C

139.在非均等代价下，希望最小化0

A、召回率

B、错误率

C、错误次数

D、总体代价

答案：D

140.我国《新一代人工智能发展规划》中规划，到0年成为世界主要人工智能创

新中心。

A、2020

B、2025

G2030

D、2035

答案：C

141.哪种类型的学习问题涉及到将实例分为预定义的标签或类别？

A、回归问题

B、分类问题

C、聚类问题

D、时间序列问题

答案：B

142.以下哪种类型的机器人主要用于执行重复性任务？

A、自适应机器人

B、自主机器人

C、工业机器人

D、人形机器人

答案：C

143.BP神经网络的拓扑结构为（）。

A、反馈前向型

B、互连前向型

C、广泛互连型

D、分层前向型

答案：D

144.什么是大模型中的参数共享？

A、不同模型之间共享相同的参数

B、不同层之间共享相同的参数

C、不同任务之间共享相同的参数

D、不同数据集之间共享相同的参数

答案：B

145.在深度学习中，DeconvNet（反卷积网络）通常用于什么目的？

A、数据预处理

B、特征提取

C、上采样和分割任务

D、下采样和分类任务

答案：C

146."Hessian矩阵”在优化问题中通常表示什么？

A、目标函数的二阶导数矩阵

B、目标函数的梯度向量

C、目标函数的一阶导数矩阵

D、目标函数的雅可比矩阵

答案：A

147,"F1分数”是评估分类模型性能的哪个方面？

A、精确率和召回率的调和平均

B、真正例和假正例的比例

C、真负例和假负例的比例

D、精确率和准确率的平均值

答案：A

148.下列哪个选项不属于常见的递归算法？

A、斐波那契数列

B、阶乘计算

C、快速排序

D、矩阵相乘

答案：D

149.下列哪项不是机器学习中的无监督学习算法？

A、K-均值聚类

B、主成分分析(PCA)

G线性回归

D、自组织映射(SOM)

答案：C

150.“知识嵌入"在知识图谱中指的是什么？

A、将知识以向量形式表示

B、将知识以图形形式表示

C、将知识以文本形式表示

D、将知识以音频形式表示

答案：A

151.在神经网络中，“反向传播”的主要作用是什么？

A、增加网络层数

B、更新网络权重

C、加速学习过程

D、减小计算量

答案：B

152.在软件开发过程中，哪种方法主要用于评估软件的安全性？

A、安全审计

B、安全扫描

C、安全测试

D、所有以上选项

答案：D

153.“本体匹配”在知识图谱中指的是什么？

A、匹配不同的本体结构

B、确保本体的一致性

C、寻找相似的本体概念

D、合并多个本体

答案：C

154.在机器人技术中，用于模拟人类手部运动的机构被称为什么?

A、操纵器

B、动态系统

C、末端执行器

D、传感器阵列

答案：c

155.大模型在图像分类任务中的主要挑战是什么？

A、缺乏足够的标签数据

B、计算成本过高

C、无法处理小图像

D、无法处理大图像

答案：A

156.专家系统是以()为基础，以推理为核心的系统。

A、专家

B、软件

C、知识

D、解决问题

答案：C

157.以下哪个是大语言模型的应用场景？

A、自动驾驶

B、语音识别

C、自然语言生成

D、所有的以上的

答案：D

158.不确定性是指()

A、随机性

B、模糊性

C\不一致性

D、时变性

答案：A

159.“信息增益”在决策树中的作用是什么？

A、评估节点的纯度

B、分割数据集的特征选择依据

C、确定树的深度

D、定义叶节点的输出值

答案：B

160.长短期记忆网络(LSTM)通常用于解决什么问题？

A、图像分类

B、语音识别

C、文本分类

D、序列预测

答案：D

161.在强化学习中，哪个概念描述了环境的反馈对智能体行为的影响？

A、状态价值

B、策略

C、奖励函数

D、目标状态

答案：C

162.下列哪种方法通常用于处理类别不平衡的数据?

A、随机初始化

B、数据标准化

C、重采样

D、梯度下降

答案：C

163."过拟合"现象通常出现在哪种情况下？

A、训练数据太少

B、模型复杂度太低

C、模型复杂度太高

D、测试数据太少

答案：C

164.在二叉查找树中，叶子节点的个数等于多少？

A、n/2+1（n为节点数）

B、n/2（n为节点数）

C、n（n为节点数）-1（减一是因为根节点没有左右子节点）

D、以上选项均不正确

答案：D

165.0是规则的置信度与先导的置信度之间的绝对差。

A、置信度差

B、信息差

C、置信度值

D、标准差

答案：A

166.在数据处理中，数据的“去重”是指什么？

A、删除重复的数据

B、增加重复的数据

C、修改重复的数据

D、复制重复的数据

答案：A

167.以下哪个不是人工智能在医疗领域的应用？

A、疾病诊断

B、药物研发

C、病人监护

D、手术操作

答案：D

168.深度学习的实质是（）。

A、推理机制

B、映射机制

C、识别机制

D、模拟机制

答案：B

169.在机器学习中，支持向量机（SVM）中的“支持向量”是指什么？

A、数据点

B、超平面

C\边缘

D、维度

答案：A

170.在数据挖掘中，“方差”主要指的是什么？

A、数据的离散程度

B、数据的中心趋势

C、数据的分布形状

D、数据的相关性

答案：A

171.验证集和测试集，应该：()。

A、样本来自同一分布

B、样本来自不同分布

C、样本之间有一一对应关系

D、拥有相同数量的样本

答案：A

172.某篮运动员在三分线投球的命中率是2(1),他投球10次，恰好投进3个球

的概率0。

A、128(15)

B、16(3)

C、8(5)

Dx16(7)

答案：A

173.下列有关人工智能、机器学习、深度学习三者关系的说法正确的是()。

A、深度学习是实现机器学习的一种方法

B、深度学习是实现人工智能的一种技术。

C、人工智能是实现机器学习的一种方法。

D、深度学习是实现机器学习的一种技术。

答案：D

174.神经网络中的激活函数有什么作用？

A、增加网络层数

B、提供非线性建模能力

C、加速学习过程

D、减少计算量

答案：B

175."深度学习"中的"激活函数"(activationfunction)有什么作用？

A、加速计算过程

B、增加模型的存储空间

C、帮助模型捕捉非线性关系

D、简化目标函数

答案：C

176.人工智能的主要学派有：符号主义'连接主义和0

A、语义网络

B、行为主义

C、逻辑主义

D、以上没有正确答案

答案：B

177.在机器学习中，什么是支持向量机(SVM)?

A、一种用于分类和回归的算法

B、一种用于数据可视化的工具

C、一种用于特征选择的方法

D、一种用于数据预处理的步骤

答案：A

178.什么是集成学习中的一个重要概念，它涉及到结合多个模型的预测来提高整

体性能？

A、特征选择

B、模型融合

C、强化学习

D、自监督学习

答案：B

179.以下()不属于数据统计分析工具。

A、Weka

B、SAS

C、SPSS

D\MatIab

答案：A

180.UAV代表的是什么？

A、未授权的访问者

B、不变量分析视图

C、无人机或无人航空器

D、通用苜频视频接口

答案：C

181.Leakage（泄露）在机器学习中指的是什么？

A、模型训练时的计算

B、特征工程中的一个步骤

C、未来信息的不当使用

D、模型过拟合的一种形式

答案：C

182."光学字符识别（OCR）”的主要目的是什么？

A、增强图像质量

B、从图像中提取文本信息

C、创建三维模型

D、自动绘制草图

答案：B

183."交叉验证"中的"折叠"（folds）指的是什么？

A、数据集划分的次数

B、每次迭代使用的数据集大小

C、模型的复杂性

D、模型的泛化能力

答案：A

184.利用计算机来模拟人类的某些思维活动，如医疗诊断、定理证明，这些应用

属于()

A、数值计算

B、自动控制

C、人工智能

D、模拟仿真

答案：C

185.机器人的多传感器数据融合技术主要用于解决什么问题？

A、数据处理速度慢

B、传感器数据不一致

C、机器人耗电量大

D、机器人反应迟钝

答案：B

186.语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有

出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要

使用()

A、平滑

B、去噪

C、随机插值

D、增加白噪音

答案：A

187.在机器学习中，过拟合通常是由于什么引起的？

A、模型太复杂

B、数据量太少

C、正则化不足

D、训练时间过长

答案：A

188.控制论学派属于()。

A、符号主义

B、认知主义

C、联结主义

D、行为主义

答案：D

189.以下哪个评价标准不适用于衡量目标跟踪算法性能？

A、准确度

B、速度

GJPEG压缩比

D、鲁棒性

答案：C

190.“步长"(learningrate)在梯度下降法中的作用是什么?

A、决定优化算法的收敛速度

B、定义损失函数的形状

C、控制每次参数更新的幅度

D、设置停止迭代的条件

答案：C

191.在软件开发流程中，哪个阶段主要负责确定软件的功能需求？

A、需求分析

B、设计

C、编码

D、测试

答案：A

192.递归神经网络（RNN）主要用于处理哪种类型的数据？

A、时序数据

B、图像数据

C、文本数据

D、音频数据

答案：A

193.知识图谱可视为包含多种关系的图。在图中，每个节点是一个实体（如人名、

地名、事件和活动等），任意两个节点之间的边表示这两个节点之间存在的关系。

下面对知识图谱的描述，哪一句话的描述不正确（）

A、知识图谱中一条边可以用一个三元组来表示

B、知识图谱中一条边连接了两个节点，可以用来表示这两个节点存在某一关系

C、知识图谱中两个节点之间仅能存在一条边

D、知识图谱中的节点可以是实体或概念

答案：C

194.大模型的能源效率通常如何？

A、非常高

B\一般

C、非常低

D、与小模型相同

答案：C

195.在知识图谱中，实体之间的连接通常被称为什么?

A、边

B、节点

C、属性

D、关系

答案：D

196.支持向量机的简称是()。

AvI

B、ML

C、ANN

D、SVM

答案：D

197.DL是下面哪个术语的简称()。

A、人工智能

B、机器学习

C、神经网络

D、深度学习

答案：D

198.在数据挖掘中，哪种方法可以用来处理不平衡数据?

A、数据规范化

B、数据插补

GSMOTE算法

D、PCA降维

答案：C

199.在证据理论中，信任函数与似然函数的关系为()。

A、BelWPIB、eKPI

B、空

C、Be12Pl

D、BeI>PI

答案：A

200.在机器学习中，"特征映射"通常指什么？

A、数据标准化过程

B、将原始数据转换为更适合模型的形式

G3D数据的表示

D、用于文本处理的特殊类型的神经网络

答案：B

多选题

1.在大模型训练过程中，以下哪些技巧可以提高模型的泛化能力?

A、使用更多的训练数据

B、使用数据增强技术

C、使用迁移学习方法

D、使用集成学习方法

答案：ABCD

2.在大模型的推理过程中，哪些技术可以用于提高模型的可解释性?

A、特征重要性评估

B、激活图可视化

C'决策树解释

D、模型预测的概率输出

答案：ABD

3.在大模型的训练过程中，哪些因素可能导致模型的不准确？

A、训练数据不足

B、噪声数据

C、不适当的模型架构

D、过拟合

答案：ABCD

4.大模型在哪些场景下表现出色？

A、文本生成

B、图像识别

C、逻辑推理

D、小规模数据处理

答案：ABC

5.以下哪项是著名的计算机视觉国际会议？（本题多选）

A、IJCAI

B、CVPR

C、ACL

D、ICCV

答案：BD

6.以下哪些是计算机人机交互中的语音合成技术？

A、基于规则的语音合成方法

B、拼接式语音合成方法

C、参数式语音合成方法

D、深度学习语音合成方法

E、混合语音合成方法

答案：ABCDE

7.哪些模型属于大模型的经典代表？

A、GPT-3

B、ERT

C\ResNet

D、AlphaGo

答案：AB

8.大模型的哪些特点使其在处理大规模数据时表现出色？

A、参数数量巨大

B、能够捕捉复杂的数据模式

C、强大的泛化能力

D、低延迟的推理速度

答案：ABC

9.在大模型应用中，如何保护用户隐私？

A、数据脱敏

B、隐私保护算法

C、加密存储与传输

D、访问控制

答案：ABCD

10.在大模型的跨模态学习中，哪些技术可以用于不同数据类型之间的转换?

A、特征提取

B、特征映射

C、模态融合

D、模态转换网络

答案：ABCD

11.在大模型的模型推理中，哪些技术可以用于提高模型的透明度？

A、模型的内部可视化

B、模型的预测解释

C、模型的决策路径分析

D、模型的输入输出关系分析

答案：ABCD

12.在大模型的应用中，哪些因素会影响模型的泛化到新领域?

A、领域间的相似性

B、模型的迁移学习能力

C、数据的多样性

D、模型的复杂度

答案：ABCD

13.以下哪些不是监督学习的类型？

A、无监督学习

B、半监督学习

C、强化学习

D、支持向量机

答案：ABC

14.在大模型的训练中，哪些因素可能会影响模型的鲁棒性？

A、训练数据的多样性

B、正则化方法的选择

C、异常值的处理策略

D、模型的初始化方式

答案：ABCD

15.如何评估大模型的性能？

A、使用准确率、召回率等指标

B、考虑模型训练时间

C、分析模型推理速度

D、评估模型内存占用

答案：ABCD

16.如何提高大模型的可解释性？

A、使用可视化技术

B、设计更简单的模型结构

C、引入注意力机制

D、增加模型的层数

答案：ABC

17.大模型在未来发展中，以下哪些是可能的研究方向？

A、模型压缩

B、模型鲁棒性提升

C、模型自适应性增强

D、模型的多任务学习能力

答案：ABCD

18.未来大模型的发展可能涉及哪些方向？

A、多模态融合

B、可解释性增强

C、模型压缩与加速

D、个性化学习

答案：ABCD

19.在大模型训练中，为什么需要使用大规模数据集？

A、提高模型精度

B、防止过拟合

C、捕捉数据中的复杂模式

D、加快训练速度

答案：ABC

20.在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型压缩技术？

A、权重共享

B、量化

C、剪枝

D、哈希技术

答案：ABCD

21.在大模型的应用中，哪些因素可能会影响模型的用户体验？

A、模型的响应时间

B、模型的准确性

C、系统的易用性

D、系统的稳定性

答案：ABCD

22.什么是负载测试和压力测试？

A、负载测试是通过模拟大量用户并发访问来评估软件的性能和稳定性

B、压力测试是通过不断增加系统负载，直到系统崩溃，以找出系统的极限承载

能力

C、负载测试主要关注系统的响应时间，而压力测试主要关注系统的稳定性

D、负载测试只在软件开发阶段进行，不涉及维护阶段

答案：AB

23.在大模型的模型训练中，哪些因素会影响模型的可解释性?

A、模型的复杂度

B、训练数据的标注质量

C、模型的透明度

D、模型的架构选择

答案：ABCD

24.在大模型的应用中，哪些因素可能会影响模型的准确性？

A、训练数据的质量

B、模型的过拟合程度

C、特征工程的有效性

D、模型的泛化能力

答案：ABCD

25.大模型在未来发展中，以下哪些是可能的技术趋势？

A、模型的轻量化

B、模型的自适应调整

C、模型的跨平台兼容性

D、模型的实时学习能力

答案：ABCD

26.在过程中，以下哪些是常见的模型调优工具？

A、TensorFIow

B、PyTorch

C、Keras

D、MXNet

答案：ABCD

27.下列哪些属于软件测试的类型？

A、单元测试

B、集成测试

C、系统测试

D、用户界面测试

答案：ABCD

28.大模型在处理图像数据时，通常采用哪些技术？

A、卷积神经网络

B、循环神经网络

C、生成对抗网络

D、迁移学习

答案：ACD

29.在大模型的模型推理中，哪些技术可以用于提高模型的可解释性?

A、激活图

B、特征重要性

C、决策路径可视化

D、模型预测的概率输出

答案：ABCD

30.在优化中，哪些技术可以减少模型的延迟？

A、模型剪枝

B\量化

C、异步推理

D、多任务推理

答案：ABC

31.在大模型的应用中，哪些因素会影响模型的用户体验？

A、模型的响应时间

B、模型的准确性

C、系统的用户界面设计

D、系统的稳定性

答案：ABCD

32.在大模型的模型训练中，哪些因素会影响模型的学习效率？

A、批量大小

B、学习率

C、梯度更新频率

D、模型初始化

答案：ABCD

33.在大模型的模型评估中，哪些指标可以用来衡量模型的稳定性?

A、准确率波动

B、召回率波动

C、F1分数波动

D、训练损失下降速度

答案：ABC

34.大模型在自然语言处理领域有哪些具体应用？

A、机器翻译

B、情感分析

C、文本生成

D、语音识别

答案：ABC

35.在大模型的模型维护中，哪些活动是持续改进模型性能的关键?

A、定期更新数据集

B、持续监控模型性能

C、定期重训练模型

D、优化模型架构

答案：ABCD

36.在大模型的推理过程中，哪些因素可能影响模型的能效？

A、模型的规模

B、运行频率

C、优化算法

D、硬件架构

答案：ABCD

37.大模型在自然语言处理领域的应用主要包括哪些？

A、机器翻译

B、情感分析

C\文本生成

D、图像识别

答案：ABC

38.以下哪些是常用的人机交互接口？

A、命令行界面

B、图形用户界面

GWIMP界面

D、语音控制界面

E、手势识别界面

答案：ABCDE

39.在大模型的应用中，以下哪些是关键的模型评估指标?

A、精确度

B、ROC曲线下面积

C、混淆矩阵

D、学习曲线

答案：ABCD

40.以下哪些技术可以用于加速大模型预训练过程？

A、分布式训练

B、知识蒸播

C、迁移学习

D、数据增强

答案：ABCD

41.下列哪些是常见的分治算法？

A、二分查找

B、归井排序

C、快速排序

D、堆排序

答案：ABC

42.在大模型的部署中，哪些因素可能会影响模型的可维护性?

A、模型的复杂度

B、部署环境的复杂性

C、监控系统的完善度

D、模型更新的频率

答案：ABCD

43.大模型在金融行业的应用面临哪些挑战？

A、数据安全与隐私保护

B、模型可解释性

C、法规与合规性问题

D、技术更新迅速

答案：ABCD

44.在大模型推理过程中，需要考虑哪些因素？

A、推理速度

B、推理精度

C、模型大小

D、部署环境

答案：ABCD

45.如何保护大模型的隐私？

A、数据脱敏

B、加密存储

C、访问控制

D、公开模型结构

答案：ABC

46.在大模型的训练中，哪些因素可能会影响模型的稳定性？

A、训练数据的多样性

B、学习率的调整策略

C、正则化方法的选择

D、模型的初始化方式

答案：ABCD

47.在大模型的应用中，哪些因素可能会影响模型的可维护性?

A、模型的文档完整性

B、代码的可读性

C、系统的监控工具

D、模型的更新策略

答案：ABCD

48.以下哪些是计算机人机交互中的人机交互任务？

A、数据输入

B、数据输出

C、数据处理

D、数据存储

E、数据查询

答案：ABCDE

49.在大模型的部署中，哪些因素可能会影响模型的实时响应？

A、网络延迟

B、模型的推理速度

C、系统的输入输出处理速度

D、硬件的I/O性能

答案：ABCD

50.在大模型的模型训练中，哪些技术可以帮助提高对异常值的鲁棒性?

A、异常检测机制

B、数据清洗预处理

G正则化项

D、集成学习方法

答案：ABCD

51.在大模型的模型部署中，哪些因素会影响模型的稳定性？

A、硬件故障

B、软件缺陷

C、网络问题

D、数据质量问题

答案：ABCD

52.下列哪些选项是大模型SFT的特点？

A、能够处理大规模数据

B、需要大量的计算资源

C、可以用于多种任务，如文本分类,机器翻译等

D、可以通过增加模型大小来提高性能

答案：ABC

53.以下哪些因素可能限制大模型的广泛应用？

A、高昂的训练成本

B、数据隐私问题

C、计算资源的需求

D、模型的可解释性

答案：ABCD

54.大模型训练时，以下哪些技巧可以减少过拟合？

A、正则化

B、Dropout

C、数据增强

D、早停法

答案：ABCD

55.在过程中，哪些技术可以加速模型的响应？

A、量化

B、剪枝

G知识蒸镭

D、模型并行化

答案：ABCD

56.以下哪些是计算机人机交互设计的原则？

A、可见性原则

B、反馈原则

C、一致性原则

D、简洁性原则

E、可扩展性原则

答案：ABCDE

57.以下哪个是计算机视觉中常用的目标跟踪算法？（本题多选）

A、KLT跟踪器

B、ParticIefiIter

C、Meanshift

D\Hough变换

答案：ABC

58.在大模型的部署中，哪些因素会影响模型的更新和维护？

A、模型的复杂性

B、部署环境的稳定性

C、模型的可扩展性

D、模型的监控和诊断工具

答案：ABCD

59.哪些技术可以帮助提高大模型的泛化能力？

A、正则化

B、数据增强

C、批归一化

D、深度监督

答案：ABCD

60.大模型如何与其他技术融合以提升性能？

A、与深度学习框架融合

B、与强化学习结合

C、引入图神经网络

D、与传统机器学习算法结合

答案：ABCD

61.下列哪些是常见的贪心算法？

A、Huffman编码

B、分数背包问题

C、活动选择问题

D、区间调度问题

E、Steiner树问题

答案：ABCDE

62.根据处理数据的类型，大模型可以分为哪些类别？

A、文本模型

B、图像模型

C、音频模型

D、多模态模型

答案：ABCD

63.在大模型的训练中，哪些方法可以用于提高模型对数据中噪声的鲁棒性?

A、数据增强

B、正则化

C、异常值检测

D、集成学习

答案：ABCD

64.在大模型的模型压缩中，哪些技术可以减少模型的存储需求？

A、权重共享

B、知识蒸镭

C、稀疏表示

D、模型分解

答案：ABCD

65.大模型的发展对社会有哪些潜在影响？

A、提高生产效率

B、促进科技创新

C、改变就业结构

D、引发伦理与法律问题

答案：ABCD

66.在大模型SFT中，以下哪些因素可能影响模型性能？

A、模型大小

B、学习率设置

C\批量大小

D、优化器选择

答案：ABCD

67.以下哪些属于大模型的基本特征？

A、参数数量庞大

B、计算资源需求低

C、处理能力强

D、适用于所有任务

答案：AC

68.在过程中，以下哪些是常见的模型初始化方法？

A、随机初始化

B、预训练模型

C、零初始化

D、均匀分布初始化

答案：ABCD

69.在大模型的模型部署中，哪些因素会影响模型的安全性?

A、模型的鲁棒性

B、数据的加密措施

C、访问控制策略

D、模型更新的安全性

答案：ABCD

70.在大模型的训练中，哪些方法可以用于提高模型对数据中噪声的鲁棒性?

A、数据增强

B、正则化

C、异常值检测

D、集成学习

答案：ABCD

71.在大模型的模型训练中，哪些因素会影响模型的收敛速度？

A、学习率的大小

B、数据的多样性

C、模型的初始化

D、优化算法的选择

答案：ABCD

72.在大模型的优化中，哪些技术被广泛使用？

A、量化

B、蒸播

C、剪枝

D、增强学习

答案：ABC

73.以下哪些是计算机人机交互中的用户体验设计要素？

A、可用性

B、可靠性

C、效率

D、可访问性

E、安全性

答案：ABODE

74.在大模型的部署中，哪些因素会影响模型的在线学习能力？

A、模型的初始准确性

B、模型更新的频率

C、增量学习策略

D、部署环境的稳定性

答案：BCD

75.在大模型的模型部署中，哪些因素会影响模型的兼容性？

A、操作系统的差异

B、硬件平台的差异

C、编程语言的差异

D、依赖库的版本

答案：ABCD

76.在过程中，以下哪些是影响模型性能的超参数？

A、学习率

B、批量大小

C、层数

D、激活函数的选择

答案：ABCD

77.如何对大模型进行优化以提高性能？

A、调整模型结构

B、使用更高级的优化算法

C、引入注意力机制

D、增加训练数据

答案：ABCD

78.以下哪些方法可以用于解决大模型训练中的梯度消失或梯度爆炸问题？

A、使用ReLU激活函数

B、使用LSTM网络结构

C、使用批量归一化操作

D、使用合适的权重初始化方法

答案：ACD

79.在大模型的训练中，哪些因素可能导致模型的不准确？

A、训练数据不足

B、噪声数据

C、不适当的模型架构

D、过拟合

答案：ABCD

80.敏捷开发方法中，以下哪个原则强调团队之间的交流和协作？（本题多选）

A、简单性

B、客户满意

C、响应变化

D、持续改进

答案：ACD

81.在大模型的多任务学习中，哪些方法可以提高模型的泛化能力？

A、共享底层表示

B、任务特定层

G知识蒸播

D、梯度共享

答案：ABCD

82.如何评估大模型推理的性能？

A、推理时间

B、推理精度

C、模型大小

D、推理成本

答案：ABD

83.在大模型的应用中，哪些因素可能会影响模型的可扩展性？

A、模型的架构设计

B、训练数据的规模

C、部署环境的资源限制

D、模型的并行化能力

答案：ABCD

84.大模型在未来发展中，以下哪些是可能的安全性挑战？

A、模型对抗攻击

B、数据泄露风险

C、隐私侵犯

D、模型滥用

答案：ABCD

85.以下哪些方法可以用于大模型预训练？

A、自监督学习

B、半监督学习

C、有监督学习

D、强化学习

答案：AB

86.在大模型的应用中，以下哪些是常见的模型调优目标？

A、最小化损失函数

B、最大化准确率

C、最小化推理时间

D、最大化模型的可解释性

答案：ABCD

87.在大模型的训练过程中，哪些方法可以用于提高模型的训练效率?

A、分布式训练

B、梯度累积

C、混合精度训练

D、模型并行化

答案：ABCD

88.在大模型数据标注和对齐过程中，以下哪些方法可以保证标注质量？

A、定期检查标注结果

B、对标注人员进行培训

C、采用双重标注方法

D、使用高质量的训练数据

答案：ABCD

89.以下哪些是典型的大模型SFT预训练任务？

A、掩码语言建模

B、图像分类

C、文本生成

D、序列标注

答案：ACD

90.在大模型的未来发展中，哪些研究方向可能会带来突破？

A、量子计算集成

B、神经符号整合

C、强化学习与决策制定

D、模型的自我进化能力

答案：ABCD

91.在过程中，以下哪些是常见的模型调优方法？

A、网格搜索

B、随机搜索

C、贝叶斯优化

D、进化算法

答案：ABCD

92.在大模型的部署策略中，哪些方法可以提高模型的可用性?

A、负载均衡

B、冗余部署

C、自动扩展

D、模型压缩

答案：ABC

93.当前大模型领域的创新方向有哪些？

A、模型轻量化

B、多模态学习

C、神经符号集成

D、知识增强模型

答案：ABCD

94.在大模型的模型部署中，哪些因素会影响模型的兼容性？

A、操作系统的差异

B、硬件平台的差异

C、编程语言的差异

D、依赖库的版本

答案：ABCD

95.下列哪些是常见的查找算法？

A、线性查找

B、二分查找

C、哈希查找

D、树形查找

E、递归查找

答案：ABCD

96.在大模型的部署中，哪些因素可能会影响模型的部署速度？

A、模型的大小

B、部署工具的效率

C、系统资源的可用性

D、网络的传输速度

答案：ABCD

97.大模型在未来发展中，以下哪些是可能的数据处理技术？

A、自动数据标注

B、无监督特征学习

C、多模态数据融合

D、增量学习

答案：ABCD

98.在大模型的应用中，哪些因素可能会影响模型的跨领域适应性?

A、领域间的相似性

B、模型的泛化能力

C、数据预处理策略

D、模型的架构灵活性

答案：ABCD

99.大模型的鲁棒性通常受到哪些因素的影响？

A、数据噪声

B、模型结构

C、对抗攻击

D、训练策略

答案：ABCD

100.以下哪些是机器学习的类型？

A、无监督学习

B、半监督学习

C、强化学习

D、关联规则学习

答案：ABCD

判断题

1.Python的ScikiLIearn库是一个简单高效的机器学习库，提供了大量的算法

和工具。（）

A、正确

B、错误

答案：A

2.Prompt工程中的离散prompt比连续prompt更易于理解和解释。（）

A、正确

B、错误

答案：A

3.微调训练的数据集规模越大，模型性能一定越好。（）

A、正确

B、错误

答案：B

4.在监督学习中，训练集用于训练模型，验证集用于调整模型参数，测试集用于

评估模型的性能。（）

A、正确

B、错误

答案：A

5.在大模型中，embedding向量的质量不会随着训练的进行而提高。（）

A、正确

B、错误

答案：B

6.预训练模型不能处理图像和文本的多模态数据。（）

A、正确

B、错误

答案：B

7.人工智能训练师可以通过学习新的标注工具和技术来提高工作效率。（）

A、正确

B、错误

答案：A

8.在高校教务管理中，大模型可以用于课程安排的智能优化。（）

A、正确

B、错误

答案：A

9.Embedding层在处理多义词时，可以为每个单词的不同含义生成不同的向量表

示。。

A、正确

B、错误

答案：A

10.大模型可以用于智能家居系统，以理解和响应用户的语音命令。（）

A、正确

B、错误

答案：A

11.预训练大模型时，数据集的规模越大，模型性能通常越好。（）

A、正确

B、错误

答案：A

12.微调训练时，只需要考虑模型的准确率，不需要考虑训练速度。（）

A、正确

B、错误

答案：B

13.英伟达A800在视频编解码方面比华为Ascend910B更出色。（）

A、正确

B、错误

答案：A

14.在电子商务中，大模型可以帮助提升用户体验，通过聊天机器人提供客服服

务。。

A、正确

B、错误

答案：A

15.高等院校可以使用大模型来监测和分析学生在学习管理系统中的行为数据。

。

A、正确

B、错误

答案：A

16.爬虫可以通过增加请求头中的User-Agent字段来模拟不同的浏览器访问，以

绕过一些简单的反爬虫策略。（）

A、正确

B、错误

答案：A

17.高等院校可以利用大模型进行校园安全监控和风险评估。（）

A、正确

B、错误

答案：A

18.PyTorch的XLA后端支持在TPII[TensorProcessingllnit]上进行加速训练。（）

A、正确

B、错误

答案：A

19.智能体的行为策略是固定的，不会随着学习过程的进行而发生改变。（）

A、正确

B、错误

答案：B

20.爬虫抓取的数据可能存在质量问题，如重复、不完整或的数据，需要进行数

据清洗和校验。（）

A、正确

B、错误

答案：A

21.Python的json模块用于处理JS0N格式的数据。（）

A、正确

B、错误

答案：A

22.在Prompt工程中，手动设计prompt是唯一的方法。（）

A、正确

B、错误

答案：B

23.TensorFlow和PyTorch都提供了对TPU、FPGA等硬件加速器的原生支持。（）

A、正确

B、错误

答案：B

24.Prompt工程中的prompt设计是一个一次性过程，不需要在模型使用过程中

进行调整。（）

A、正确

B、错误

答案：B

25.在Prompt工程中，使用预训练语言模型作为基础模型总是有益的。（）

A、正确

B、错误

答案：A

26.强化学习中的折扣因子Y用于控制未来奖励的重视程度，Y越大则越重视远

期的奖励。（）

A、正确

B、错误

答案：A

27.TensorFlow仅适用于深度学习领域，无法应用于其他类型的机器学习问题。

（）

A、正确

B、错误

答案：B

28.预训练模型的泛化能力只取决于其规模。（）

A、正确

B、错误

答案：B

29.强化学习中，智能体［agent］不需要与环境［environment］进行交互就可以学

习。。

A、正确

B、错误

答案：B

30.提高大模型国产化算力是保障国家信息安全和战略安全的重要举措。（）

A、正确

B、错误

答案：A

31.使用爬虫技术时，需要遵守Robots.txt文件中的规则，以尊重网站的爬虫策

略。（）

A、正确

B、错误

答案：A

32.微调训练时，不需要考虑模型的过拟合问题。（）

A、正确

B、错误

答案：B

33.TensorFlow和PyTorch都支持多种深度学习算法，包括卷积神经网络［CNN］、

循环神经网络［RNN］等。（）

A、正确

B、错误

答案：A

34.微调训练时，预训练模型的参数应该全部固定不变。（）

A、正确

B、错误

答案：B

35.人工智能训练师不需要与业务团队沟通，只需要按照技术文档进行训练即可。

（）

A、正确

B、错误

答案：B

36.人工智能训练师的工作不包括对机器学习模型进行性能评估和调优。（）

A、正确

B、错误

答案：B

37.在人工智能训练过程中，模型的性能提升是一个线性过程，随着训练时间的

增加，性能会逐渐提高。（）

A、正确

B、错误

答案：B

38.强化学习中的探索-利用权衡［Exploration-ExpIoitationTrade-off］是指智

能体在探索新动作和利用已知最优动作之间的选择问题。（）

A、正确

B、错误

答案：A

39.预训练模型永远无法达到人类水平的智能。（）

A、正确

B、错误

答案：B

40.国内在芯片制造方面已经实现了对大模型国产化算力的全面支撑。（）

A、正确

B、错误

答案：B

41.TensorFlow在图像识别、自然语言处理和强化学习等多个领域都有广泛的应

用。。

A、正确

B、错误

答案：A

42.Prompt工程可以视为一种模型架构搜索问题。（）

A、正确

B、错误

答案：A

43.Python的标准库包含了大量的模块和函数，用于执行常见的任务，如文件操

作、网络编程等。（）

A、正确

B、错误

答案：A

44.大模型可以在金融领域用于信用评分和欺诈检测。