智能创意主题赛模拟卷（四）- 4-6年级组
高阶难度：侧重算法的执行逻辑、机器学习的基本原理以及AI错误排查思维。
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题目预览
算法的核心特征是拥有明确的执行步骤。以下哪种情况最符合算法的严谨定义？（ ）
艺术家凭借突发的灵感创作出一幅抽象的油画
导航软件依据实时路况计算出一条最短行驶路线
顾客在超市里根据个人喜好随意挑选喜欢的零食
气象预报员根据多年的工作经验推测明天的天气
龙虾claw小队的成员在编写一段图像识别程序时，发现AI将“圆形”误认为“正方形”。最合理的排查思路是？（ ）
检查显示器的分辨率是否过低导致图形显示产生畸形
检查训练集数据中是否混入了大量带有圆角的正方形
检查计算机硬件的显卡驱动是否需要升级到最新版本
检查网络连接状态是否出现了高延迟导致数据被阻断
相比于传统计算机程序（如C++写的固定指令），机器学习算法最大的不同在于？（ ）
它完全不需要人类编写任何底层代码，能够实现自主编程
它不再执行特定的规则代码，而是通过分析数据寻找规律
它只能运行在超级计算机上，普通家用电脑无法提供算力
它的运行速度比传统程序慢很多，因为需要消耗更多电力
语音助手能听懂我们说话，它首先需要将我们的声音转化为什么形式，AI才能进行处理？（ ）
转化为高频的超声波信号以加快传输速度
转化为带有情感色彩的模拟声波纹理图像
转化为计算机能够识别的二进制数字序列
转化为不同颜色的光信号通过光纤来识别
AI教练在测试无人驾驶模型时发现，车辆在晴天行驶正常，但在雨天会频繁误刹车。这说明该AI模型？（ ）
车辆的机械刹车片在雨天受潮导致了硬件级别的故障
AI的运行内存不足以同时处理晴天和雨天两种天气状况
雷达传感器被雨水完全损坏，无法向中控电脑发送信号
训练数据中缺乏雨天场景，导致算法对雨滴反光产生误判
在自然语言处理中，AI理解句子“我今天吃了一个苹果”和“我买了一台苹果手机”的区别，主要依赖于？（ ）
句子中汉字的书写笔画数量是否相同
用户说话时的声音音量大小和语速快慢
句子中词语的上下文关联和语义的语境
这两句话在网络上被搜索的总次数对比
在强化学习中，机器狗通过反复尝试学会了跨越障碍物。促使它不断进步的核心机制是？（ ）
工程师手动输入了每一条抬腿和放下的具体坐标参数
算法设定了奖励机制，动作正确就加分，错误则扣分
机器狗内置了类似动物本能的生物神经元反射芯片
机器狗连接了互联网，实时下载了跨越障碍的教学视频
AI在进行图像识别时，首先提取的是图像的“特征”。以下哪项属于图像的基础特征？（ ）
照片拍摄时使用的相机品牌和镜头型号
照片在电脑硬盘中所占用的存储空间大小
图像边缘的轮廓线条、颜色分布以及纹理
照片拍摄的具体日期以及当天的天气情况
为了让大语言模型（如GPT）运行得更快，科学家通常会优化什么硬件设备？（ ）
增加图形处理器（GPU）的数量以提升并行计算能力
更换更高分辨率的显示器以提升输出文字的清晰程度
升级计算机的声卡以提高AI语音回复的音质保真度
加装更多的散热风扇以防止电脑在回答问题时烧毁
“过拟合（Overfitting）”是模型训练中常见的问题。它指的是模型（ ）。
训练时间太短，什么规律都没有学会，答题准确率极低
死记硬背了训练集的所有细节，但无法应对全新的测试题
处理的数据量过于庞大，导致计算机主板温度过高而死机
学会了超出人类理解范畴的知识，开始具备独立自我意识
我们在搜索引擎中输入问题，和向AI大模型提问，这两者的本质区别是？（ ）
搜索引擎需要联网才能使用，而大模型完全不需要连接网络
搜索引擎给出的答案全都是真实的，大模型给出的都是伪造的
搜索引擎处理问题的速度快，大模型需要好几天才能算出结果
搜索引擎只是检索匹配现有的网页，大模型是实时生成全新内容
某电商平台的AI推荐算法总是给你推同一类玩具，导致你获取的信息越来越狭窄。这种现象被称为？（ ）
算法的幻觉错误
数据的过载崩溃
信息茧房或过滤气泡
计算机病毒感染
图灵测试（Turing Test）是人工智能领域的一个著名概念，它的主要目的是检验？（ ）
一台计算机的CPU运行速度是否超过了当时世界上最快的超算
一个机器人的外形和动作是否能够做到和人类完全一模一样
一台机器是否能表现出与人类无法区分的智能对话和思考能力
一个AI模型是否能够在一盘复杂的国际象棋对局中战胜人类
智能手环能监测睡眠并在清晨唤醒你，其数据处理流程通常分为三步。正确的顺序是？（ ）
传感器采集心率数据 -> 算法分析睡眠阶段 -> 触发震动唤醒指令
触发震动唤醒指令 -> 传感器采集心率数据 -> 算法分析睡眠阶段
算法分析睡眠阶段 -> 触发震动唤醒指令 -> 传感器采集心率数据
传感器采集心率数据 -> 触发震动唤醒指令 -> 算法分析睡眠阶段
当你在AI中输入相同的提问，每次得到的回答却不完全一样。这是因为大模型具有一定的？（ ）
记忆衰退机制，它很快就会忘记之前自己说过的话
随机采样机制（温度参数），使得生成的概率分布存在变化
网络延迟波动，导致文字在传输过程中发生了位置颠倒
情绪感知系统，它会根据当前的时间自动调整心情和语气
在医疗AI的评估指标中，“准确率（Accuracy）”非常重要，但在筛查严重传染病时，医生往往更看重？（ ）
算法的运行速度，必须保证在一秒钟内输出检测结果
软件的界面美观度，让病人在等待时感到心情愉悦
漏诊率极低（高召回率），宁可把没病的误判，也不能放过有病的
硬件的采购成本，必须保证所有设备都便宜且容易安装
如果你想训练一个可以分辨“真假新闻”的AI模型，最重要的准备工作是？（ ）
收集大量的真实新闻和虚假新闻数据，并进行极其严谨的分类标注
编写一个能够自动拦截所有网页弹窗广告的计算机安全防护程序
购买一台拥有最高端显卡和最大存储容量的商用级别台式计算机
教会AI模型如何使用视频编辑软件来制作清晰度很高的新闻播报
很多AI算法被称为“黑盒（Black Box）”。这通常是指？（ ）
承载AI程序的服务器机箱表面都被涂成了统一的黑色
AI的运行必须在完全黑暗、没有光线干扰的机房内进行
该软件受到严格的商业机密保护，不允许普通用户查看文件
人类很难准确解释模型内部庞大的参数是如何得出最终结果的
“边缘计算（Edge Computing）”能让智能摄像头在断网时依然能识别人脸。原因是？（ ）
摄像头内装有备用网络信号发射器，可以自动连接卫星
人脸识别算法直接部署在摄像头内部的芯片上，无需传给云端
它通过把照片打印出来，让保安在监控室里手动进行核对比对
人脸数据被临时存放在了摄像头的边缘外壳上以防止丢失
大中信奥的老师用AI给学生自动批改C++代码。这种AI属于哪种技术范畴？（ ）
纯粹的机械臂自动化控制技术
基于卫星定位的地理信息系统
自然语言处理与代码语义分析
模拟三维空间建模的渲染技术
如果把AI模型比作一个拥有数亿个旋钮的调音台，训练模型的过程本质上就是？（ ）
通过数据反馈，不断微调这些旋钮（参数），直到输出最理想的结果
用螺丝刀把这些旋钮全部拧紧，确保程序在运行中永远不会发生改变
把设备表面清理干净，防止灰尘进入旋钮内部导致计算出现短路
随机拨动旋钮，看看机器能不能靠运气拼凑出一首完美的音乐
机器翻译系统在翻译“Apple”时，如何判断它指的是“苹果手机”还是“吃的水果”？（ ）
检查这个单词首字母是否大写，如果是大写就一律翻译成电子产品
随机选择一个意思进行翻译，如果不通顺就要求用户重新输入句子
通过分析前后文的词汇关联（如出现‘买’、‘屏幕’还是‘咬’、‘甜’）
调取电脑本地的日期，如果正好是秋天，就优先翻译成吃的水果
算法执行需要占用计算资源。对于一个设计糟糕、陷入死循环的算法，最直接的后果是？（ ）
程序会自动重写代码并修复所有逻辑错误
系统资源被持续消耗直至耗尽，导致程序卡死或崩溃
电脑屏幕会立刻变成蓝色并播放刺耳的警告声音
它会快速生成海量的正确数据并填满整个硬盘
什么是算法的“鲁棒性（Robustness）”？（ ）
在遇到异常数据或部分信息缺失时，模型依然能保持稳定运行的能力
算法的代码行数非常多，看起来像一本厚厚的书，显得非常专业
算法在没有任何人类干预的情况下，能够自动接管整座城市的交通
软件界面的抗摔打能力，即便设备掉在地上也不会影响画面的显示
在AI的研发流程中，经常提到“Human in the loop（人在回路中）”，它强调的是？（ ）
AI的运行必须依靠人类在跑步机上持续发电才能提供基础动力
人类应该永远待在实验室的监控室里，随时准备拔掉机器的电源
人类的监督、反馈和纠偏机制应当深入参与到AI模型的迭代过程中
AI最终的形态是将人类的大脑意识提取出来并在电子回路中运行