东南大学人工智能考博考试注重考察考生对前沿技术的理解深度与跨学科应用能力，近三年真题呈现三大核心趋势。在2022年考试中，约35%的题目涉及图神经网络在推荐系统中的迁移学习优化，要求考生不仅掌握GNN的基础架构，还需结合课程作业中提到的联邦学习框架进行创新设计。2023年新增的伦理审查题占比提升至28%，其中针对大模型生成内容的版权界定案例，需综合运用《新一代人工智能伦理规范》与《著作权法》进行多维度分析。

算法设计类题目呈现模块化命题特征，典型如2021年多阶段强化学习题目，要求考生在动态环境建模、奖励函数设计、策略梯度优化三个环节分别展开论述，并给出基于PyTorch的伪代码实现。值得关注的是，近两年均出现将传统机器学习理论与深度学习框架结合的交叉题型，例如2023年将SVM的核技巧与Transformer的注意力机制进行类比分析，要求考生推导出新型融合模型的数学表达式。

实验设计能力成为考核重点，2022年自然语言处理方向的题目要求构建中文分词数据集，不仅需要掌握SPAHI工具链，还需设计对比实验验证BiLSTM-CRF与预训练语言模型的性能差异。2024年新增的开放性题目中，考生需针对自动驾驶场景的时序预测任务，提出融合多模态传感器数据的轻量化模型，并论证模型在算力受限条件下的部署可行性。建议考生重点突破Transformer架构的变体设计、模型压缩技术中的知识蒸馏方法，以及跨模态对齐的对比学习策略，同时加强论文写作中技术路线图与实验结果的可视化呈现训练。