华南理工大学人工智能方向博士申请考核制复试面试环节主要围绕学术潜力、研究能力、创新思维和工程实践展开，通过结构化问答和开放性讨论评估候选人的综合素养。根据近三年面试真题分析，面试流程通常分为三个阶段：第一轮为个人陈述与基础提问（占比30%），重点考察报考动机、学术背景和研究规划；第二轮为专业深度提问（占比50%），涉及机器学习理论、深度学习框架应用、跨学科融合等核心问题；第三轮为综合能力测试（占比20%），包括算法设计现场演示、伦理问题辩论等环节。

在技术类问题中，约65%的考题聚焦于Transformer架构的改进方向（如稀疏注意力机制、长程依赖建模）、多模态学习中的特征对齐策略（如CLIP框架的扩展应用）、强化学习的安全约束设计（如PPO算法的改进）等前沿领域。例如2022年复试曾要求候选人针对Vision-Language模型的灾难性遗忘问题，设计基于元学习的增量训练方案，并分析计算效率与模型性能的平衡策略。此类问题不仅考察对论文的深入理解（需引用Hugging Face等开源项目的最新进展），更强调将理论转化为工程实现的系统性思维。

跨学科融合类问题占比达40%，典型场景包括：如何将材料科学中的拓扑数据分析方法应用于自动驾驶场景的异常检测（2021年真题）；基于联邦学习的医疗影像诊断系统如何解决数据异构性与隐私保护矛盾（2023年真题）。回答时需体现多领域知识迁移能力，如运用图神经网络处理化学分子结构数据时，需同时说明其与社交网络分析的共性与差异，并给出具体评估指标（如节点特征维度的适配性、消息传递函数的物理可解释性）。

在学术伦理与职业规划方面，近三年面试中85%的候选人被问及"AI模型在金融风控中的偏见问题如何量化评估"。要求候选人不仅列举公平性指标（如统计均等性、个体鲁棒性），还需结合华南理工在可信AI实验室的实证研究（如2023年发表的《基于对抗训练的信贷评分卡偏见修正》），说明实验设计中的控制变量设置、基准对比模型选择等细节。针对"学术成果转化路径"的提问，需结合粤港澳大湾区产业需求，提出产学研合作的具体实施策略，如建议依托华南理工智能科学与技术学院与华为昇腾实验室共建联合实验室。

值得注意的是，2023年新增的"技术方案现场推演"环节要求候选人基于给定场景（如基于大模型的工业缺陷检测系统）在20分钟内完成技术路线图设计，包括模型架构选择（如BEV+Transformer的适配性分析）、数据标注方案（如半监督学习中的伪标签生成策略）、部署优化手段（如模型量化与边缘计算的结合）。该环节重点考察工程化思维，需同步展示Visio架构图、Jupyter Notebook代码片段等辅助材料。

备考建议应重点关注三点：其一，建立"论文-技术-应用"三位一体的知识体系，如将ICML 2023最新发表的MoE（混合专家）论文与华为昇腾910B芯片的实际部署案例结合分析；其二，强化跨学科问题拆解能力，建议每周研读2篇《Nature Machine Intelligence》的跨领域综述文章；其三，针对华南理工的"智能+碳中和"战略方向，提前准备智慧城市、智能制造等场景的AI解决方案，如基于时空图神经网络的电网负荷预测系统。模拟面试时需注意时间控制，专业问题回答应遵循"技术原理（30%）+创新点（40%）+验证方法（30%）"的结构化表达。