附录 B 真题索引
本附录是全书与真实笔试之间的双向索引。
正向索引（B.1、B.2）：给定一道真题，告诉你回看哪一章。
反向索引（B.3）：给定一章，告诉你它覆盖了哪些真题。
样本说明
本索引覆盖 6 场华为 AI 岗机考：
| 场次 | 岗位 | 难度 | 选择题 | 编程题 |
|---|
| 2026-08-05 | 暑期实习 AI 岗 | 中等 | 20 道（完整） | 2 道 |
| 2026-08-26 | 秋招第一场 AI 岗 | 中等 | —（原文只含编程题） | 2 道 |
| 2026-09-02 | 国内 AI 岗 | 中等偏难 | 20 道（原文收录 12 道） | 2 道 |
| 2026-09-04 | AI 岗 | 中等 | 20 道（原文收录 10 道） | 2 道 |
| 2026-09-09 | AI 岗 | 中等偏难 | 20 道（原文收录 10 道） | 2 道 |
| 2026-09-11 | AI 岗 | 中等 | —（原文只含编程题） | 2 道 |
可统计基数：52 道选择题 + 12 道编程题。2026-09-02 / 09-04 / 09-09 三篇原文只收录了部分选择题（原文的"考点分析"列出了全部 20 道的覆盖范围），故真实考试覆盖面大于本索引的统计基数。
B.1 选择题索引（52 道）
B.1.1 2026-08-05 暑期实习 AI 岗（20 道）
| 题号 | 难度 | 考点 | 答案 | 对应章节 |
|---|
| Q1 | 入门 | 深度学习 — 数值稳定性 / Softmax | D | 5.3、12.2 |
| Q2 | 入门 | 深度学习 — 多模态 / VQA | A | 14.4 |
| Q3 | 中等 | 机器学习 — 强化学习 / 分层强化学习奖惩计算 | B | 16.3 |
| Q4 | 入门 | 数学 — 线性代数 / 向量范数与欧氏距离 | D | 2.2 |
| Q5 | 入门 | 深度学习 — 反向传播 / 链式法则 | C | 12.5 |
| Q6 | 中等 | 数学 — 线性代数 / SVD 降维与压缩率 | A | 3.5 |
| Q7 | 简单 | 数学 — 概率论 / 贝叶斯公式 | C | 4.2 |
| Q8 | 入门 | 数学 — 线性代数 / 余弦相似度 | A | 2.2 |
| Q9 | 简单 | 数学 — 数值计算 / 多项式插值 | D | 5.4 |
| Q10 | 中等 | 大模型 — RAG / 语义检索匹配等级 | B | 17.3、2.2 |
| Q11 | 入门 | 机器学习 — 参数估计 / 最大似然 | D | 4.7 |
| Q12 | 入门 | 机器学习 — 评价指标 / 分类指标 | D | 7.6 |
| Q13 | 简单 | 深度学习 — 推理部署 / 峰值显存占用 | A | 19.3、12.1 |
| Q14 | 入门 | 数学 — 描述统计 / 集中趋势 | B | 4.6 |
| Q15 | 困难 | 大模型 — RLHF / 策略优化（GSPO） | A | 16.3 |
| Q16 | 中等 | 数学 — 线性代数 / 矩阵分解（Householder） | A、C、D | 2.4、3.4 |
| Q17 | 简单 | 机器学习 — 正则化 / 早停 | A、B | 8.3 |
| Q18 | 中等 | 数学 — 线性代数 / 秩与零空间 | A、B、C | 1.5 |
| Q19 | 中等 | 机器学习 — 逻辑回归 / 在线学习 | A、B、C | 9.5、6.5 |
| Q20 | 简单 | 大模型 — 训练工程 / 稳定性 | A、C、D | 13.4、13.5 |
B.1.2 2026-09-02 国内 AI 岗（原文收录 12 道）
| 题号 | 难度 | 考点 | 答案 | 对应章节 |
|---|
| Q1 | 入门 | 数学 — 线性代数 / 可逆矩阵条件 | C | 1.6 |
| Q2 | 入门 | 数学 — 微积分 / 链式法则求梯度 | D | 12.5 |
| Q3 | 简单 | 机器学习 — 模型评估 / 过拟合识别 | A | 7.4 |
| Q4 | 简单 | 大模型 — 推理优化 / 算子融合 | C | 19.4 |
| Q5 | 简单 | 大模型 — 生成策略 / Top-P 定义 | B | 18.3 |
| Q6 | 入门 | 机器学习 — 评价指标 / 召回率 | D | 7.6 |
| Q7 | 简单 | 深度学习 — 网络表达能力 / 通用近似定理 | C | 12.3 |
| Q8 | 中等 | 机器学习 — 聚类 / 在线层次聚类 | C | 10.2 |
| Q9 | 入门 | 机器学习 — 聚类 / 链接准则 | B | 10.2 |
| Q10 | 入门 | 机器学习 — 降维 / 主成分选择 | A | 11.1 |
| Q11 | 中等 | 大模型 — 推理优化 / prefill 与 decode 瓶颈 | D | 19.2 |
| Q12 | 中等 | 大模型 — 分布式训练 / 张量并行通信 | B | 21.3 |
原文未收录的 8 道（据原文考点分析）：非对称量化、FlashAttention、分布式通信优化、GEMM Epilogue 融合等 —— 分别对应本书 20.3、19.5、21.1、19.4。
B.1.3 2026-09-04 AI 岗（原文收录 10 道）
| 题号 | 难度 | 考点 | 答案 | 对应章节 |
|---|
| Q1 | 入门 | 深度学习 — 多任务学习（共主干 + 任务头） | C | 7.1、12.1 |
| Q2 | 简单 | 数学 — 线性代数 / 单位向量下距离与余弦的换算 | C | 2.2 |
| Q3 | 中等 | 大模型 — 生成策略 / Top-P 概率计算 | D | 18.3 |
| Q4 | 入门 | 机器学习 — 线性回归代入计算 | B | 9.1 |
| Q5 | 简单 | 大模型 — RLHF / GRPO 的优势 | C | 16.3 |
| Q6 | 中等 | 大模型 — RAG / 带重叠的文本切分 | C | 17.2 |
| Q7 | 入门 | 数学 — 概率论 / 数字特征（集中 vs 离散） | C | 4.6 |
| Q8 | 简单 | 机器学习 — 降维 / PCA 与 LDA 对比 | C | 11.1、11.2 |
| Q9 | 入门 | 数学 — 概率论 / 伯努利参数的 MLE | B | 4.7 |
| Q10 | 中等 | 数学 — 高等数学 / Lagrange 与 Newton 插值 | D | 5.4 |
B.1.4 2026-09-09 AI 岗（原文收录 10 道）
| 题号 | 难度 | 考点 | 答案 | 对应章节 |
|---|
| Q1 | 简单 | 数学 — 线性代数 / 矩阵运算律（结合律与交换律） | A | 1.1 |
| Q2 | 简单 | 数学 — 线性代数 / 协方差矩阵维度 | A | 3.6 |
| Q3 | 中等 | 大模型 — 微调与推理部署 / KV Cache 显存公式 | B | 19.3 |
| Q4 | 简单 | 机器学习 — 逻辑回归 / 交叉熵 vs MSE | D | 9.2 |
| Q5 | 入门 | 数学 — 线性代数 / 线性相关的定义 | B | 1.3 |
| Q6 | 简单 | 机器学习 — 聚类 / K-Means 手肘法 | C | 10.1 |
| Q7 | 入门 | 深度学习 — Transformer / Q@Kᵀ 的维度 | A | 15.2 |
| Q8 | 中等 | 数学 — 线性代数 / Gauss-Seidel 迭代矩阵 | D | 5.5 |
| Q9 | 入门 | 数学 — 线性代数 / 矩阵转置 | D | 1.1 |
| Q10 | 简单 | 大模型 — 评测与工程治理 / 预训练评估与终止 | A | 16.5 |
B.2 编程题索引（12 道）
| 场次 | 题目 | 难度 | 主算法标签 | 对应章节 |
|---|
| 2026-08-05 | 编程题 1：基站空间重叠区域识别 | 简单偏中 | 暴力枚举 + DBSCAN 规则模拟 | 10.3、25.3、22.4 |
| 2026-08-05 | 编程题 2：多 Agent 协作任务调度 | 中等偏上 | 完全背包 + “相邻不同"约束 + 每层最小/次小 | 24.4、24.8 |
| 2026-08-26 | 编程题 1：运维任务收益最大化 | 中等 | 二维费用背包 + 收益并列还原资源用量 | 24.5、24.7 |
| 2026-08-26 | 编程题 2：多头注意力双向整数 RNN | 中等 | 公式照抄 + 模运算 + 维度账本 | 12.6、15.2、15.3、26.5 |
| 2026-09-02 | 编程题 1：滑动窗口注意力机制 | 中等 | 窗口掩码 + 缩放点积注意力 | 15.6、5.3、26.4 |
| 2026-09-02 | 编程题 2：全整型量化的矩阵乘法 | 中等偏难 | 线性量化 + 整数点积 + half-up 舍入 | 20.2、20.4、26.3 |
| 2026-09-04 | 编程题 1：时间序列数据清洗与特征评分 | 中等 | 四阶段模拟 + 前缀和滑窗 + z-score | 23.2、5.3、26.3 |
| 2026-09-04 | 编程题 2：模型训练资源分配与时间优化 | 中等 | 分组背包（每组二选一） | 24.6、24.7 |
| 2026-09-09 | 编程题 1：动态 KV 缓存稀疏优化 | 中等 | 排序贪心（全局池 + 多级比较键） | 23.5、22.4、19.3 |
| 2026-09-09 | 编程题 2：CDN 分发服务器选址 | 困难 | k-medoids 迭代 | 10.4、26.2 |
| 2026-09-11 | 编程题 1：端侧大模型动态权重剪枝管理器 | 中等 | 双指针 + 单调队列 | 23.3、23.4 |
| 2026-09-11 | 编程题 2：文档片段相关性判定 | 中等 | 并查集 + DBSCAN 密度相连 | 10.3、25.2、26.2 |
B.2.1 编程题算法标签频次
| 标签 | 命中题数 | 说明 |
|---|
| DP / 背包 | 3 | 完全背包变体、二维费用背包、分组背包 —— 第一高频模板 |
| 规则模拟 / 公式照抄（ML 实现题） | 4 | 双向 RNN + 注意力、滑动窗口注意力、全整型量化、时间序列四阶段 |
| 双指针 / 滑动窗口 | 2 | 一维数组上的区间约束问题 |
| 前缀和 / 单调队列 | 2 | 把窗口统计量或窗口最值降到 O(1) / O(N) |
| 排序 + 贪心（多级比较键） | 2 | 把多级优先级编码进一个排序键 |
| 并查集 | 1 | 连通性判定 |
| 聚类迭代 | 1 | 流程题，规则给全 |
| 暴力枚举 O(N²) | 1 | N ≤ 2000 直接两两枚举 |
| numpy 向量化 | 3 | 矩阵类实现题优先使用 |
B.3 反向索引：按章查真题
| 章节 | 覆盖的真题 |
|---|
| 第 1 章 向量空间与四个基本子空间 | 【08-05 选择 Q18】秩与零空间；【09-02 选择 Q1】可逆矩阵；【09-09 选择 Q1】矩阵运算律；【09-09 选择 Q5】线性相关；【09-09 选择 Q9】转置 |
| 第 2 章 内积、范数、相似度与正交变换 | 【08-05 选择 Q4】欧氏距离；【08-05 选择 Q8】余弦相似度；【08-05 选择 Q16】Householder；【09-04 选择 Q2】距离与余弦换算；【08-05 选择 Q10】语义检索相似度 |
| 第 3 章 特征分解、SVD 与矩阵分解 | 【08-05 选择 Q6】SVD 压缩率；【09-09 选择 Q2】协方差矩阵维度 |
| 第 4 章 概率论、统计推断与信息论 | 【08-05 选择 Q7】贝叶斯；【08-05 选择 Q11】MLE；【09-04 选择 Q9】伯努利 MLE；【08-05 选择 Q14】集中趋势；【09-04 选择 Q7】数字特征 |
| 第 5 章 数值计算基础 | 【08-05 选择 Q9】二次插值；【09-04 选择 Q10】Lagrange vs Newton；【09-09 选择 Q8】Gauss-Seidel；【08-05 选择 Q1】Softmax 稳定性；【09-04 编程题 1】前缀和与浮点截断 |
| 第 6 章 优化与学习算法 | 【09-02 选择 Q2】链式法则；【08-05 选择 Q19】在线学习收敛条件 |
| 第 7 章 学习范式与模型评估 | 【09-02 选择 Q3】过拟合；【09-02 选择 Q6】召回率；【08-05 选择 Q12】分类指标；【09-04 选择 Q1】多任务学习 |
| 第 8 章 正则化与模型选择 | 【08-05 选择 Q17】早停；【09-02 选择 Q3】L2 正则 |
| 第 9 章 线性模型与广义线性模型 | 【09-04 选择 Q4】线性回归；【09-09 选择 Q4】交叉熵 vs MSE；【08-05 选择 Q19】在线学习与概念漂移 |
| 第 10 章 无监督学习 | 【09-09 选择 Q6】手肘法；【09-02 选择 Q9】单链接；【09-02 选择 Q8】在线层次聚类；【08-05 编程题 1】DBSCAN；【09-11 编程题 2】密度相连；【09-09 编程题 2】k-medoids |
| 第 11 章 降维与表示学习 | 【09-04 选择 Q8】PCA vs LDA；【09-02 选择 Q10】累计贡献率 |
| 第 12 章 神经网络基础 | 【08-05 选择 Q5】反向传播；【09-02 选择 Q2】链式法则；【09-02 选择 Q7】通用近似定理；【09-04 选择 Q1】多任务结构；【08-26 编程题 2】维度账本 |
| 第 13 章 训练与优化实务 | 【08-05 选择 Q20】warmup / 裁剪 / 混合精度；【09-02 选择 Q4】残差 + RMSNorm |
| 第 14 章 表示学习与多模态 | 【08-05 选择 Q2】VQA；【09-04 选择 Q6】中文字符与 token 比例 |
| 第 15 章 Transformer 架构 | 【09-09 选择 Q7】Q@Kᵀ 维度；【09-02 编程题 1】滑动窗口注意力；【08-26 编程题 2】多头注意力维度 |
| 第 16 章 大模型训练范式 | 【08-05 选择 Q3】分层强化学习奖惩；【08-05 选择 Q15】GSPO；【09-04 选择 Q5】GRPO；【09-09 选择 Q10】预训练评测 |
| 第 17 章 检索增强生成（RAG） | 【08-05 选择 Q10】语义检索；【09-04 选择 Q6】chunk 数量 |
| 第 18 章 解码与生成策略 | 【09-02 选择 Q5】Top-P 定义；【09-04 选择 Q3】Top-P 计算 |
| 第 19 章 推理系统与性能工程 | 【08-05 选择 Q13】峰值显存；【09-02 选择 Q4】算子融合；【09-02 选择 Q11】prefill/decode；【09-09 选择 Q3】KV Cache；【09-09 编程题 1】KV 稀疏化 |
| 第 20 章 量化与压缩 | 【09-02 编程题 2】全整型量化矩阵乘 |
| 第 21 章 分布式训练与并行 | 【09-02 选择 Q12】张量并行通信 |
| 第 22 章 复杂度分析与算法设计方法 | 【08-05 编程题 1】N ≤ 2000 枚举；【08-05 编程题 2】朴素 O(100N²) 超时；【09-09 编程题 1】一次排序替代反复求前 k |
| 第 23 章 线性结构技巧 | 【09-04 编程题 1】前缀和滑窗；【09-11 编程题 1】双指针 + 单调队列；【09-09 编程题 1】全局池多级排序键 |
| 第 24 章 动态规划与背包问题体系 | 【08-05 编程题 2】完全背包 + 相邻不同；【08-26 编程题 1】二维费用背包；【09-04 编程题 2】分组背包 |
| 第 25 章 图与集合 | 【08-05 编程题 1】DBSCAN 三步；【09-11 编程题 2】并查集；【09-09 编程题 2】迭代收敛 |
| 第 26 章 工程实现纪律 | 【09-02 编程题 1】非法输入早返回 + 负零；【09-02 编程题 2】half-up 舍入；【09-04 编程题 1】多阶段口径；【08-26 编程题 2】输入分块；【09-09 编程题 2】EPS 断同分 |
B.4 按考点频次排序的"复习优先级”
B.4.1 选择题考点频次（一级学科）
| 学科 | 题量 | 占比 |
|---|
| 数学 | 19 | 36.5% |
| 机器学习 | 14 | 26.9% |
| 大模型 | 12 | 23.1% |
| 深度学习 | 7 | 13.5% |
B.4.2 单点频次 Top 12
| 排名 | 考点 | 出现次数 | 出现场次 |
|---|
| 1 | 向量范数 / 余弦相似度 / 欧氏距离 | 4 | 08-05、09-04 |
| 2 | 分类评价指标 | 3 | 08-05、09-02 |
| 3 | 聚类（linkage / HAC / 手肘法） | 3 | 09-02、09-09 |
| 4 | 矩阵运算律（转置、结合律、交换律陷阱） | 2 | 09-09 |
| 5 | SVD / 矩阵分解与压缩率 | 2 | 08-05 |
| 6 | Top-K / Top-P 生成策略 | 2 | 09-02、09-04 |
| 7 | RLHF（PPO / GRPO / GSPO） | 2 | 08-05、09-04 |
| 8 | 推理优化（算子融合、prefill/decode） | 2 | 09-02 |
| 9 | 参数估计（MLE） | 2 | 08-05、09-04 |
| 10 | 集中趋势 vs 离散趋势 | 2 | 08-05、09-04 |
| 11 | 插值（Lagrange / Newton） | 2 | 08-05、09-04 |
| 12 | 可逆矩阵 / 线性相关 | 2 | 09-02、09-09 |
B.4.3 难度分布
| 难度 | 题量 | 占比 |
|---|
| 入门 | 20 | 38.5% |
| 简单 | 17 | 32.7% |
| 中等 | 14 | 26.9% |
| 困难 | 1 | 1.9% |
重要
71% 的选择题是"入门 + 简单"。 这意味着考试分差主要来自基础是否成体系，而不是偏难怪题。复习时若时间有限，应优先保证第 1~11 章的基础结论能默写并说明成立条件，而不是死磕单个难题。