知识点： 认知工程的定义与本质题目： 认知工程的核心定义是什么？选项： A. 通过大规模参数和数据扩展来提高AI性能✅ B. 通过测试时扩展范式和训练方法系统地发展AI思维能力✅ C. 通过提示工程来引导模型生成特定输出✅ D. 通过增加计算资源来提高模型的知识获取能力✅
显示内容 正确答案： B
显示内容 原文依据： 「认知工程是通过测试时扩展范式系统地、建设性地发展AI思维能力的方法论，这种方法论超越了传统的预训练方法。这种方法论代表了通过人类认知模式提取和AI驱动发现（如强化学习）对深层认知过程的有意培养。」（出自：2504.13828v2.pdf，第7页）
显示内容 解析： 认知工程的核心在于它是一种系统性的方法论，通过测试时扩展范式和训练方法（如强化学习）来发展AI的思维能力，而不仅仅是通过增加参数、数据或计算资源来提高性能。它强调的是对深层认知过程的有意培养，这与传统的预训练方法有本质区别。
知识点： 认知工程与提示工程的区别题目： 根据文章，生成式AI的”第一幕”和”第二幕”的主要区别是什么？选项： A. 第一幕关注知识检索，第二幕关注思维构建✅ B. 第一幕使用小模型，第二幕使用大模型✅ C. 第一幕专注于文本生成，第二幕专注于多模态生成✅ D. 第一幕依赖人工标注，第二幕完全自动化✅
显示内容 正确答案： A
显示内容 原文依据： 「我们现在见证了”第二幕”（2024年至今）的出现，模型正在从知识检索系统（在潜在空间中）转变为通过测试时扩展技术的思维构建引擎。这一新范式通过基于语言的思维建立了与AI的心智层面连接。」（出自：2504.13828v2.pdf，第1页）
显示内容 解析： 文章明确指出了生成式AI的两个阶段的关键区别：第一幕（2020-2023）主要关注知识检索系统，而第二幕（2024至今）则转向了思维构建引擎。这一转变代表了从简单的知识提取到复杂的思维过程构建的范式转变，是认知工程的核心特征。
知识点： 测试时扩展方法的类型题目： 文章中提到的测试时扩展方法不包括以下哪一项？选项： A. 并行采样✅ B. 树搜索✅ C. 多轮修正✅ D. 知识蒸馏✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「在接下来的部分，我们将研究四种主要的测试时扩展方法：并行采样（§4.1），树搜索（§4.2），多轮修正（§4.3）和长链思考（§4.4）。」（出自：2504.13828v2.pdf，第11页）
显示内容 解析： 文章明确列出了四种主要的测试时扩展方法：并行采样、树搜索、多轮修正和长链思考。知识蒸馏不是文中提到的测试时扩展方法，而是一种训练技术，通常用于将大模型的知识转移到小模型中。
知识点： 长链思考的认知行为特征题目： 长链思考（Long CoT）中体现的认知行为不包括以下哪一项？选项： A. 反思✅ B. 回溯✅ C. 验证✅ D. 记忆压缩✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「长链思考中存在但在传统链思考中通常较少观察到的认知模式如下：反思…回溯…验证…发散思维…内部思考…」（出自：2504.13828v2.pdf，第20页）
显示内容 解析： 文章详细描述了长链思考中体现的认知行为，包括反思（metacognitive abilities）、回溯（backtracking）、验证（verification）、发散思维（divergent thinking）和内部思考（internal thinking）。记忆压缩不是文中提到的长链思考的认知行为特征。
知识点： 测试时扩展的三个阶段题目： 根据文章图1，测试时扩展阶段的主要特点是什么？选项： A. 形成基本知识岛✅ B. 知识密集化✅ C. 认知路径形成✅ D. 知识检索优化✅
显示内容 正确答案： C
显示内容 原文依据： 「阶段3：测试时扩展 – 认知路径形成 最后阶段代表了测试时扩展或”长思考”带来的范式转变。这一突破性方法允许模型在先前弱连接的物理概念之间建立稳健的推理路径（以实线红线显示）。」（出自：2504.13828v2.pdf，第2-3页）
显示内容 解析： 文章图1展示了三个扩展阶段，其中测试时扩展阶段的主要特点是认知路径形成（Cognitive Pathway Formation），它允许模型在先前弱连接的概念之间建立稳健的推理路径，实现多跳推理和跨领域连接。
知识点： 认知工程的三大支柱题目： 认知工程的三大支柱不包括以下哪一项？选项： A. 知识基础✅ B. 测试时扩展基础✅ C. 自训练基础✅ D. 多模态融合基础✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「认知工程的出现在这个特定时刻是由于多项技术突破同时达到成熟。这些突破共同创造了必要条件，使AI能够从知识管理进步到深层认知能力。认知工程的兴起源于三个关键技术支柱：知识基础…测试时扩展基础…自训练基础…」（出自：2504.13828v2.pdf，第10-11页）
显示内容 解析： 文章明确指出认知工程的三大支柱是知识基础、测试时扩展基础和自训练基础。多模态融合基础不是文中提到的认知工程的支柱之一，尽管多模态能力在后续应用部分有所讨论。
知识点： 并行采样的选择方法题目： 并行采样算法中的选择方法不包括以下哪一项？选项： A. Best-of-N✅ B. 多数投票✅ C. 组合投票和评分策略✅ D. 递归评估✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「选择方法如下：F1: Best-of-N (BoN)…F2: 多数投票…F3: 组合投票和评分策略…」（出自：2504.13828v2.pdf，第12-13页）
显示内容 解析： 文章详细描述了并行采样算法中的三种选择方法：Best-of-N. 多数投票以及组合投票和评分策略。递归评估不是文中提到的并行采样的选择方法。✅
知识点： 树搜索的搜索空间题目： 树搜索方法中的搜索空间粒度从细到粗排序正确的是？选项： A. 令牌级 > 步骤级 > 解决方案级✅ B. 解决方案级 > 步骤级 > 令牌级✅ C. 步骤级 > 令牌级 > 解决方案级✅ D. 步骤级 > 解决方案级 > 令牌级✅
显示内容 正确答案： A
显示内容 原文依据： 「搜索空间定义了树节点的粒度，这显著影响搜索效率。它可以分类如下：S1: 令牌…S2: 步骤…S3: 解决方案…」（出自：2504.13828v2.pdf，第15-16页）
显示内容 解析： 根据文章描述，树搜索的搜索空间粒度从细到粗依次是：令牌级（最细粒度，每个令牌都是一个节点）、步骤级（中等粒度，每个步骤是一个节点）和解决方案级（最粗粒度，整个解决方案是一个节点）。
知识点： 多轮修正的反馈来源题目： 多轮修正中的反馈来源可以包括以下哪些？选项： A. 自我反馈和外部反馈✅ B. 仅自我反馈✅ C. 仅外部反馈✅ D. 仅人类反馈✅
显示内容 正确答案： A
显示内容 原文依据： 「反馈来源可以分类如下（Pan等人，2023）：F1: 自我反馈…F2: 外部反馈…」（出自：2504.13828v2.pdf，第18-19页）
显示内容 解析： 文章明确指出多轮修正中的反馈可以来自两种主要来源：自我反馈（初始生成器和反馈模型可以共享单个语言模型）和外部反馈（包括外部工具、外部知识、标准答案和专门训练的模型）。因此，多轮修正可以同时利用自我反馈和外部反馈。
知识点： 长链思考的扩展规律题目： 关于长链思考（Long CoT）的扩展规律，以下说法正确的是？选项： A. 令牌数量与模型性能呈负相关✅ B. 令牌数量与模型性能呈对数线性关系✅ C. 令牌数量与模型性能无明显关系✅ D. 令牌数量与模型性能呈指数关系✅
显示内容 正确答案： B
显示内容 原文依据： 「在长链思考模型的背景下，最近的研究已经确定了令牌数量和模型性能之间的正相关关系…OpenAI（2024）和DeepSeek-AI等人（2025）发现性能随着令牌数量的增加而增加，遵循对数线性关系。」（出自：2504.13828v2.pdf，第20页）
显示内容 解析： 文章明确指出，在长链思考模型中，研究发现性能随着令牌数量的增加而增加，并且这种关系遵循对数线性关系。这意味着随着令牌数量的增加，性能提升的幅度会逐渐减小，但仍然是正相关的。
知识点： 测试时扩展方法的比较题目： 根据文章，哪种测试时扩展方法展现了最多的类人认知行为？选项： A. 并行采样✅ B. 树搜索✅ C. 多轮修正✅ D. 长链思考✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「长链思考展现了最多的认知行为，相比其他方法…更重要的是，它在生成过程中统一了这些认知行为，实现了更大的灵活性。」（出自：2504.13828v2.pdf，第22页）
显示内容 解析： 文章在比较不同测试时扩展方法的认知行为时明确指出，长链思考展现了最多的类人认知行为，包括反思、回溯、发散思维等，并且能够在生成过程中统一这些行为，提供更大的灵活性。
知识点： 强化学习在测试时扩展中的应用题目： 关于强化学习在测试时扩展中的应用，以下说法错误的是？选项： A. 强化学习可以用于训练长链思考能力✅ B. 强化学习训练的模型可以自主学习掌握测试时扩展方法✅ C. 强化学习只能应用于数学和代码等可验证任务✅ D. 强化学习可以帮助模型学习反思和自我修正能力✅
显示内容 正确答案： C
显示内容 原文依据： 「Search-R1（Jin等人，2025）利用一个简单的结果奖励函数来验证最终答案的正确性进行RL训练，成功地赋予了LLM在逐步推理过程中自主生成搜索查询的能力，展示了RL在数学和代码之外的强大能力。」（出自：2504.13828v2.pdf，第30页）
显示内容 解析： 文章指出，虽然强化学习在数学和代码等可验证任务中应用广泛，但Search-R1的研究表明，强化学习也可以成功应用于其他领域，如搜索增强生成。因此，认为强化学习只能应用于数学和代码等可验证任务的说法是错误的。
知识点： 监督微调与强化学习的比较题目： 关于监督微调（SFT）与强化学习（RL）在培养长链思考能力方面的比较，以下说法正确的是？选项： A. SFT比RL更容易实现超越教师模型的性能✅ B. SFT比RL具有更高的数据效率✅ C. SFT无法学习自我修正和回溯能力✅ D. RL只能用于大型模型，而SFT适用于任何规模的模型✅
显示内容 正确答案： B
显示内容 原文依据： 「这种方法（SFT）很有前景，因为它比基于RL的方法具有更简单的训练过程和更高的数据效率。」（出自：2504.13828v2.pdf，第31页）
显示内容 解析： 文章明确指出，与强化学习相比，监督微调具有更简单的训练过程和更高的数据效率。然而，文章也指出SFT的性能受限于教师模型，难以超越其性能，且关于SFT是否能学习自我修正和回溯能力，文章中有不同的观点需要进一步研究。
知识点： 迭代自强化学习的核心步骤题目： 迭代自强化学习（ISRL）的核心步骤不包括以下哪一项？选项： A. 采样✅ B. 评分✅ C. 选择与更新✅ D. 预训练✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「算法的核心步骤详述如下：采样…评分…选择和更新…」（出自：2504.13828v2.pdf，第33页）
显示内容 解析： 文章详细描述了迭代自强化学习的三个核心步骤：采样（从策略模型采样响应）、评分（对采样的响应进行评分）以及选择与更新（选择响应并更新策略模型）。预训练不是ISRL的核心步骤，而是在ISRL之前的一个独立阶段。
知识点： 认知工程在数学领域的应用题目： 关于认知工程在数学领域的应用，以下说法错误的是？选项： A. DeepSeek-R1在美国邀请数学考试(AIME)上取得了79.8的成绩✅ B. 测试时扩展方法已成功应用于形式语言推理✅ C. 自然语言推理中的解决方案可能包含逻辑错误✅ D. 形式语言推理的训练数据比自然语言更丰富✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「对于形式语言推理，虽然它确保了推理过程的可验证性，但与自然语言相比，训练数据的缺乏限制了其发展。」（出自：2504.13828v2.pdf，第36页）
显示内容 解析： 文章指出，形式语言推理虽然具有推理过程可验证的优势，但与自然语言相比，其训练数据的缺乏限制了发展。因此，认为形式语言推理的训练数据比自然语言更丰富的说法是错误的。
知识点： 认知工程在多模态领域的挑战题目： 关于认知工程在多模态领域面临的挑战，以下说法正确的是？选项： A. 多模态模型缺乏强大的基础模型是因为计算资源不足✅ B. 多模态生成比多模态理解更容易应用测试时扩展方法✅ C. 多模态模型的训练主要关注模态对齐而非广泛的多模态语料库预训练✅ D. 视觉语言模型无法从长链思考中受益✅
显示内容 正确答案： C
显示内容 原文依据： 「与LLM不同，VLM缺乏强大的基础模型，因为它们的训练主要关注通过图像-标题对和指令调整的模态对齐，而没有在通用多模态语料库上进行广泛的预训练，这需要大量的计算和数据资源。」（出自：2504.13828v2.pdf，第38页）
显示内容 解析： 文章指出，多模态模型（如VLM）缺乏强大的基础模型的原因是它们的训练主要关注模态对齐（通过图像-标题对和指令调整），而没有在通用多模态语料库上进行广泛的预训练，这与LLM的训练方式不同。
知识点： 认知工程在智能体领域的应用题目： 关于认知工程在智能体（Agent）领域的应用，以下说法错误的是？选项： A. LLM智能体的目标正从特定预定义工作流转向更开放式任务✅ B. 长链思考在智能体中引入了”推理-行动困境”✅ C. 大多数智能体系统已经实现了大规模部署✅ D. 智能体任务缺乏明确定义的外部验证器是强化学习面临的挑战✅
显示内容 正确答案： C
显示内容 原文依据： 「尽管有一些生产就绪的实现，如GitHub Copilot，但大多数智能体系统仍然局限于概念验证演示，而非稳健的大规模部署。」（出自：2504.13828v2.pdf，第39页）
显示内容 解析： 文章指出，除了GitHub Copilot等少数例外，大多数智能体系统仍然局限于概念验证演示，而非稳健的大规模部署。因此，认为大多数智能体系统已经实现了大规模部署的说法是错误的。
知识点： 认知数据工程的来源题目： 认知数据工程的数据来源不包括以下哪一项？选项： A. 人类认知投影✅ B. AI生成的认知✅ C. 人类-AI协作生成✅ D. 大规模网络爬取✅
显示内容 正确答案： D
显示内容 原文依据： 「认知数据来自三个不同但互补的来源，每个来源都为开发过程带来独特的优势和挑战：来源1：人类认知投影…来源2：AI生成的认知…来源3：人类-AI协作生成…」（出自：2504.13828v2.pdf，第44-45页）
显示内容 解析： 文章详细描述了认知数据工程的三个主要来源：人类认知投影、AI生成的认知以及人类-AI协作生成。大规模网络爬取不是文中提到的认知数据工程的来源，它更多地与传统的数据收集方法相关。
知识点： 认知工程的未来方向题目： 关于认知工程的未来方向，以下说法错误的是？选项： A. 需要探索新的架构来解决Transformer的线性内存扩展问题✅ B. 在认知数据上进行预训练可能提高测试时扩展方法的效果✅ C. 强化学习扩展已经完全解决了奖励黑客问题✅ D. 需要开发超越简单基准性能指标的评估方法✅
显示内容 正确答案： C
显示内容 原文依据： 「当前的RL扩展主要关注数学和代码等可验证任务。扩展到更广泛的领域需要深入研究奖励黑客现象，并建立奖励可靠性与RL扩展之间的更清晰关系。」（出自：2504.13828v2.pdf，第52页）
显示内容 解析： 文章指出，强化学习扩展仍然面临奖励黑客问题的挑战，特别是在扩展到数学和代码以外的领域时。因此，认为强化学习扩展已经完全解决了奖励黑客问题的说法是错误的。
知识点： 认知工程的本质转变题目： 根据文章，认知工程代表了AI发展的哪种本质转变？选项： A. 从知识积累到思维能力发展✅ B. 从小模型到大模型✅ C. 从单模态到多模态✅ D. 从监督学习到无监督学习✅
显示内容 正确答案： A
显示内容 原文依据： 「认知工程代表了AI发展的范式转变，从根本上改变了我们的方法，从知识积累到思维能力的系统发展。」（出自：2504.13828v2.pdf，第52页）
显示内容 解析： 文章的结论部分明确指出，认知工程代表了AI发展的范式转变，从知识积累转向思维能力的系统发展。这是认知工程的本质特征，也是区别于传统AI发展路径的关键所在。
知识点总结
认知工程的定义与本质、认知工程与提示工程的区别、测试时扩展方法的类型、长链思考的认知行为特征、测试时扩展的三个阶段、认知工程的三大支柱、并行采样的选择方法、树搜索的搜索空间、多轮修正的反馈来源、长链思考的扩展规律、测试时扩展方法的比较、强化学习在测试时扩展中的应用、监督微调与强化学习的比较、迭代自强化学习的核心步骤、认知工程在数学领域的应用、认知工程在多模态领域的挑战、认知工程在智能体领域的应用、认知数据工程的来源、认知工程的未来方向、认知工程的本质转变
参考资料
2504.13828v2.pdf
学习目标
通过精心设计的选择题和原文对照，帮助学习者掌握核心知识点
使用说明
请仔细阅读每个问题，对照原文理解解析
题目与解析