T1

答案：A. 同时接近似幂律比例增大模型参数数、训练 token 数和训练步数。

解析：
Kaplan 等人在 2020 年的 Scaling Laws 工作里发现，语言模型的训练损失在模型规模、训练数据量（token 数）和计算量（步数）之间呈幂律关系，想高效降低损失，需要在这三者之间按近似幂律比例共同扩展，而不是只单独放大模型参数、embedding 维度或批大小。

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T2

答案：B. S 的特征向量可以构成一组正交基

解析：
实矩阵 $S$ 可正交对角化，等价于存在一组由其特征向量组成的正交（规范）基，此时可写成

$$S = Q \Lambda Q^T$$

其中 $Q$ 为正交矩阵，其列向量正是 $S$ 的一组正交特征向量，因此 B 正好是“可正交对角化”的等价表述。

• A：$S^2 = I$ 只说明特征值为 $\pm 1$，但矩阵未必是正交可对角化的（可以构造非对称、不可正交对角化但满足 $S^2 = I$ 的矩阵）。
• C：不可约与是否能正交对角化没有直接关系。
• D：特征值都为正数只保证谱为正，但矩阵仍可能不可对角化或非正交对角化，例如上三角的非对角矩阵。

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T3

答案：C. $220 \times 220 \times 5$

解析：
卷积输出空间尺寸计算公式为：

$$H_{\text{out}} = \frac{H + 2P - K}{S} + 1$$

题中：$H = 224$, $K = 7$, $P = 1$, $S = 1$，所以

$$H_{\text{out}} = \frac{224 + 2 \times 1 - 7}{1} + 1 = 220$$

因此空间尺寸是 $220 \times 220$。
通道数等于卷积核个数，这里为 5 个卷积核，所以输出为 $220 \times 220 \times 5$。

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T4

答案：B. 2.0

解析：
题给函数 $f(x) = x^2$，用中心差分公式

$$f'(x) \approx \frac{f(x+h) - f(x-h)}{2h},$$

步长 $h = 0.1$，在 $x = 1$ 处有

$$f'(1) \approx \frac{f(1.1) - f(0.9)}{2 \times 0.1} = \frac{f(1.1) - f(0.9)}{0.2}$$

计算

$$f(1.1) = 1.1^2 = 1.21,\quad f(0.9) = 0.9^2 = 0.81,$$ $$f'(1) \approx \frac{1.21 - 0.81}{0.2} = \frac{0.40}{0.2} = 2.0.$$

所以数值结果为 2.0，选 B。

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T5

答案：C. 4.0

解析：
对直线 $y = a + bx$ 做最小二乘回归，斜率

$$b = \frac{\sum (x_i - \bar x)(y_i - \bar y)}{\sum (x_i - \bar x)^2}$$

其中

$$\bar x = \frac{1+2+3}{3} = 2,\quad \bar y = \frac{1+4+9}{3} = \frac{14}{3}.$$

计算得：

$$\sum (x_i - \bar x)(y_i - \bar y) = 8,\quad \sum (x_i - \bar x)^2 = 2 \Rightarrow b = \frac{8}{2} = 4.0$$

所以选 C. 4.0。

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T6

答案：D. $w_0 = 60.0$, $w_1 = 5.0$

解析：
给出的数据为

$$(1,65),\ (2,70),\ (3,75),\ (4,80),\ (5,85)$$

可以看到，当 $x$ 每增加 1，小费 $y$ 都增加 5，说明数据几乎严格服从线性关系

$$y = 5x + b$$

取任一点代入求截距：如用 $(x,y) = (1,65)$：

$$65 = 5 \times 1 + b \Rightarrow b = 60$$

因此最优的最小二乘直线是

$$\hat y = 60 + 5x$$

即 $w_0 = 60$, $w_1 = 5$，对应选项 D。

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T7

答案：D. $\text{Var}(X+Y) = \text{Var}(X) + \text{Var}(Y)$

解析：
由条件

$$E(XY) = E(X)E(Y)$$

可得协方差

$$\text{Cov}(X,Y) = E(XY) - E(X)E(Y) = 0$$

因此

$$\text{Var}(X+Y) = \text{Var}(X) + \text{Var}(Y) + 2\text{Cov}(X,Y) = \text{Var}(X) + \text{Var}(Y)$$

所以只有选项 D 在该条件下必然成立。

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T8

答案：A. 0.4

解析：
相关系数定义为

$$\rho_{X,Y} = \frac{\text{Cov}(X,Y)}{\sqrt{\text{Var}(X)\text{Var}(Y)}}.$$

题中给出

$$\text{Cov}(X,Y) = 8,\quad \text{Var}(X) = 16,\quad \text{Var}(Y) = 25$$

则

$$\rho_{X,Y} = \frac{8}{\sqrt{16 \cdot 25}} = \frac{8}{4 \cdot 5} = \frac{8}{20} = 0.4.$$

所以选择 A. 0.4。

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T9

答案：D. 捕捉序列中不同位置元素之间的依赖关系

解析：
Transformer 中的自注意力机制会让序列中每个位置的表示，都根据序列中其它所有位置的信息进行加权融合，从而有效建模长距离、全局的依赖关系。这才是它的核心作用，而不是单纯减少参数或计算复杂度。

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T10

答案：D. $O(k(m+n))$

解析：
评分矩阵 $A \in \mathbb{R}^{m \times n}$ 通过截断 SVD 压缩为

$$A_k = U_k \Sigma_k V_k^\top,$$

只保留前 $k$ 个奇异值（其中 $k \ll m,n$）。
压缩后需要存储：

• 左奇异向量矩阵 $U_k$：大小为 $m \times k$，存储量约为 $mk$；
• 奇异值对角矩阵 $\Sigma_k$：只需保存 $k$ 个奇异值，存储量约为 $k$；
• 右奇异向量矩阵 $V_k$：大小为 $n \times k$，存储量约为 $nk$。
  总存储量为

$$mk + k + nk \approx k(m+n)$$

因此压缩后的存储空间复杂度为 $O(k(m+n))$，选 D。

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T11

答案：C. 均方误差（MSE）

解析：
MSE 对误差做平方：误差越大，平方后增长得越快，所以大残差（异常值）会被放大得非常厉害，使得整体损失对少量 outliers 极其敏感。
MAE、Huber 损失相比之下都更“鲁棒”，而对数损失（Log Loss）主要用于分类问题。

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T12

答案：B. 0.62

解析：
二分类中 F1 分数为精确率和召回率的调和平均：

$$F1 = 2 \cdot \frac{P \cdot R}{P + R}$$

题中给 $P = 0.8$, $R = 0.5$，代入得

$$F1 = \frac{2 \times 0.8 \times 0.5}{0.8 + 0.5} = \frac{0.8}{1.3} \approx 0.615.$$

最接近的备选项是 0.62，故选 B。

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T13

答案：B. $\frac{2}{5}$

解析：

• 事件 $A$（红球）：编号 $\{1, 2, 3\}$
• 事件 $B$（奇数）：编号 $\{1, 3, 5\}$
  交集 $A \cap B = \{1, 3\}$，共有 2 个球。
  总共有 5 个球，因此

$$P(A \cap B) = \frac{2}{5}.$$

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T14

答案：B. 该层的梯度消失

解析：
在反向传播中，每一层参数的更新幅度主要由该层的梯度大小决定。若某一特定层“学习速度明显慢于其他层”，说明该层参数更新很小，最典型的原因就是梯度在传播到这一层时几乎为 0，即梯度消失。

• A：参数数量多少影响模型容量，但不会直接导致“该层更新特别慢”；
• C：数据标准化不充分通常影响整体训练稳定性，而不是只让某一层明显变慢；
• D：学习率过低会使所有层更新都慢，而非只影响某一特定层。
  因此最可能的原因是该层发生梯度消失，选 B。

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T15

答案：B. 激活检查点 (Activation Checkpointing)

解析：
激活检查点的做法是：

• 正向传播时不保存所有中间激活，只在若干“检查点”保存；
• 反向传播时再从这些检查点重新计算中间激活，用计算换内存；
  这样既能在显存受限的条件下训练超大模型，又能保证梯度计算是正确的。
  其他选项（梯度裁剪、Dropout、权重衰减）主要是优化稳定性和正则化，不是显存优化手段。

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T16

答案：B、C. 使用残差连接；采用层归一化

解析：
在 Transformer 中，常用的缓解梯度消失的方法主要有：

• 残差连接（B）：在每个子层外加上 $x + \text{SubLayer}(x)$ 的跳跃连接，使梯度可以直接跨层传播，显著减轻梯度消失问题。
• 层归一化（C）：对每一层的输入进行归一化，在前向和反向传播中都能稳定数值范围，从而使梯度更稳定、训练更容易收敛。
  其它选项：
• A 使用门控机制更常用于 RNN（如 LSTM/GRU），不是 Transformer 体系中缓解梯度消失的典型手段。
• D 增加层数会让网络更深，一般会加重而不是缓解梯度消失问题。
  因此正确选择为 B、C。

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T17

答案：B、C、D

• B. EM算法用于含隐变量的MLE ✅
  EM 本质上就是在存在隐变量或缺失数据时，用来求最大似然估计的迭代算法。
• C. MLE计算时常求其对数似然函数 ✅
  对数似然把乘积变和，便于求导和数值计算，因此实际求 MLE 时几乎都是最大化 log-likelihood。
• D. 当样本量 $n$ 趋于无穷，MLE 服从正态分布 ✅
  在常见的正则条件下，MLE 是渐近正态的：

$$\hat\theta_{\text{MLE}} \overset{d}{\to} N(\theta_0, I^{-1}(\theta_0)).$$

• A. MLE估计量总是无偏的 ❌
  MLE 一般只是渐近无偏，有限样本下可以是有偏的。

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T18

答案：A、D. 该数据集的众数一定严格大于 1；该数据集的中位数一定严格大于 1

解析：
数据集中有 100 个数，最小值为 1、最大值为 100，只能推出所有数据都在 $[1,100]$ 内，并且至少各有一个 1 和一个 100。

• A 众数一定 >1：错误。
  可以构造数据：99 个数为 1，1 个数为 100，则众数为 1，并不大于 1。
• B 标准差一定 >1：正确。
  至少有一个 1 和一个 100，设数据均值为 $\mu$。因为 $\mu$ 介于 1 和 100 之间，则
  $|1-\mu|^2 + |100-\mu|^2$ 在 $\mu = 50.5$ 时最小，此时两项都为 $49.5^2$。
  故总平方离差至少为 $2 \times 49.5^2$，

$$\text{Var} \ge \frac{2 \times 49.5^2}{100} \approx 49 > 1,\quad \text{Std} = \sqrt{\text{Var}} > 1.$$

其他元素即使都等于均值也无法把标准差降到 1 以下。

• C 均值一定 >1：正确。
  因为最大值为 $100 > 1$，说明存在至少一个数据 $>1$，且所有数 $\ge 1$，
  只要不是“全部都等于最小值”，均值就会严格大于最小值 1。
• D 中位数一定 >1：错误。
  同样用数据：99 个 1、1 个 100。排序后第 50 和 51 个数都为 1，中位数为 1，不大于 1。
  因此错误的选项是 A、D。

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T19

答案：C、D

简要解析：
初始按字符分词：

• low → l o w （5次）
• lower → l o w e r （2次）
• newest → n e w e s t （6次）
• widest → w i d e s t （3次）
  统计相邻符号对的频次，可得最高频的有三个：
• e s：9 次
• s t：9 次
• t ：9 次
  第一轮 BPE 要从最高频的符号对中任选一个进行合并，因此：
• 选 e s → 得到类似 C 选项：n e w es t 、w i d es t
• 选 s t → 得到类似 D 选项：n e w e st 、w i d e st
  而 B 对应的是合并 w e（频次 8，小于 9），A 则没有进行这种单一高频对的合并，因此不是“第一轮合并后可能的词表”。

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T20

答案：C、D、E

解析：
深度学习中常见几种优化器的典型特点如下：

• A 错误：Adam 虽然常用，但并不能保证找到全局最优解；在非凸问题（如深度网络）里仍可能停在局部最优或鞍点，而且也不是“所有架构里的首选”，仍需调参和比较。
• B 错误：SGD（含带动量的 SGD）依然是实际中非常常用、重要的优化器，并不能说“很少使用”；而且它在大规模训练和泛化性能上往往表现很好，不能简单说在非凸问题中就一定比 Adam 更差。
• C 正确：RMSProp 通过对平方梯度做指数加权平均来平滑梯度，从而避免 AdaGrad 中学习率随时间单调快速衰减的问题，适合处理非平稳目标函数（如序列任务中的参数分布不断变化）。
• D 正确：Adam 结合了动量（Momentum）和 RMSProp 的思想，一方面利用一阶动量累积方向，另一方面用二阶动量调整每个参数的有效学习率，从而自适应地为不同参数分配步长，加快收敛且对学习率不那么敏感。
• E 正确：AdaGrad 会为每个参数分配不同的学习率，并根据历史梯度平方和不断累积使学习率逐渐减小，对稀疏特征尤为适合，但后期学习率过小可能导致训练停滞，这也是其典型优缺点描述。