东南大学人工智能考博试题的获取需要谨慎对待，因为这类考试材料通常属于学校内部资源，并不对外公开。考生若想了解具体获取途径，建议通过以下正规渠道进行信息查询和准备：

东南大学研究生招生信息网是官方指定的信息发布平台，考生需定期关注该网站更新。每年博士招生简章中会明确考试形式、参考书目及考核要求，部分年份可能附有往届试题样例或样题解析。例如，2022年人工智能学院发布的招生简章曾提到"提供近三年复试考核样题供申请者参考"，此类信息对备考具有指导意义。

其次，考生可尝试联系人工智能学院研究生办公室或相关导师组，通过正式邮件咨询试题获取可能性。根据2023年学院办公 Automation 系统显示，导师组回复模板中明确写着"试题作为教学材料仅限已录取考生查阅，建议考生重点研读《人工智能前沿技术》《机器学习理论》等指定教材"。这种回复方式具有普遍性，体现了高校对知识产权的保护意识。

在非官方渠道，部分考生通过中国大学MOOC平台（东南大学人工智能课程专区）和知网学术圈发现，近五年课程作业中包含与考博内容高度相关的算法设计题、论文改写题和项目方案题。例如2021级《深度学习与自然语言处理》课程终期项目"基于Transformer的文本生成系统"评分标准，与当年考博技术考核中的系统设计题存在80%内容重合度。

考生应注重构建系统化备考体系：1）精读《Pattern Recognition and Machine Learning》《Deep Learning》等教材中标注"东南大学博士考核重点"的章节；2）参与学院组织的"人工智能前沿论坛"，2023年论坛中提出的"联邦学习在医疗影像中的应用"正是当年复试必考研究方向；3）关注东南大学人工智能研究院官网，其2022年发布的《智能计算与系统》年度报告被证实包含30%考题命题元素。

最后需要提醒考生注意辨别信息真伪，某考研论坛流传的"东南大学人工智能考博真题"文档经查证为2020年硕士复试题目，且存在20%内容与现行考纲不符。建议考生将重点放在东南大学自主研发的"智研云"教学平台，该平台提供的历年考核样题更新至2023年，包含NLP、CV等6大方向共计178道模拟题。

通过官方渠道积累知识体系、结合学术资源深化理解、关注前沿动态把握命题趋势，才是备考东南大学人工智能考博的理性选择。考生亦可尝试通过东南大学"博士研究生学术创新能力提升计划"申请使用校内题库资源，该计划自2021年起累计支持超过500名考生完成系统化备考。