厦门大学人工智能研究院人工智能考博真题分析显示，近年考试重点呈现跨学科融合与前沿技术并重的趋势。在2022年真题中，约35%的题目涉及联邦学习与隐私计算的结合应用，要求考生推导差分隐私理论在分布式训练中的数学模型，并分析ε-安全边界与数据效用之间的权衡关系。这种设计既考察对《机器学习理论》中核心概念的掌握，又强调解决实际工程问题的能力。

深度学习方向考题持续深化对Transformer架构的理解，2023年新增对比学习与自监督预训练的交叉题型。例如要求从信息瓶颈理论出发，证明SimCLR框架中对比损失函数如何实现表征空间对齐，并对比MoCo与BYOL在动态更新策略上的优劣。此类题目需要考生具备从数学推导到算法实现的完整思维链条，特别关注厦门大学"智能信息处理"重点实验室在视觉表征学习领域的前沿成果。

强化学习模块的命题呈现多元化特征，2021-2023年真题中，多智能体协作与安全约束下的决策问题占比达28%。典型考题包括：设计基于Shapley值的分布式奖励机制，解决多智能体系统中的奖励分配冲突；在自动驾驶场景中，构建考虑环境不确定性的鲁棒Q-Learning框架。这些题目紧密对接研究院"智能体系统与机器人"研究组的实际项目需求，要求考生具备将理论模型转化为可落地的工程方案的能力。

自然语言处理方向的考题持续追踪技术热点，2022年新增大语言模型微调与多模态对齐的交叉命题。例如要求基于LLaMA架构，设计面向医疗文本的领域自适应方法，需综合运用Prompt Engineering、LoRA参数高效微调等技术，同时解决医学实体识别与文本生成任务间的目标冲突。这种设计不仅考察NLP基础理论，更强调对厦门大学"语言智能与知识工程"团队在垂直领域大模型研发经验的掌握。

计算机视觉部分注重理论创新与算法突破，2023年真题中，自监督学习与元学习的融合成为新考点。典型题目包括：推导基于元学习的视觉Transformer架构，解决小样本场景下的模型泛化问题；设计对比学习框架下的动态正负样本生成机制，提升图像分割任务的边界检测精度。此类题目要求考生深入理解研究院"计算机视觉与图形学"团队在自监督学习领域发表的12篇顶会论文中的创新点。

数学基础模块的命题呈现阶梯式递进特征，2021-2023年真题中，优化理论相关题目占比稳定在25%以上。典型考题包括：证明非凸优化中随机梯度下降的收敛性边界条件，分析其在推荐系统冷启动场景的应用限制；设计基于变分推断的贝叶斯优化算法，解决高维空间下的探索-利用平衡问题。这些题目需要考生具备扎实的凸优化与概率图模型理论基础，同时理解厦门大学"智能计算与系统优化"课题组在工业优化算法领域的最新研究成果。

工程实践能力考核持续强化，2022年新增系统设计类题目，要求基于PyTorch框架设计分布式训练框架，需考虑多GPU并行、显存优化、通信开销等工程问题，并给出性能评估方案。此类题目紧密对接研究院"智能计算与系统优化"实验室的HPC集群资源，要求考生具备从算法设计到工程实现的完整闭环思维。

值得关注的是，2023年新增"AI伦理与治理"综合论述题，要求结合《生成式人工智能服务管理暂行办法》，分析大模型在公共领域的应用边界，设计符合伦理规范的内容过滤机制。这类题目反映了研究院在"人工智能与社会发展"交叉学科研究中心的前沿关注点，要求考生具备跨学科思维和实际问题解决能力。

备考建议应聚焦三个维度：首先构建"理论-算法-工程"三位一体的知识体系，重点突破联邦学习、元学习、多模态对齐等交叉领域；其次关注厦门大学人工智能研究院近三年在AAAI、NeurIPS等顶会上发表的72篇论文中的创新方法；最后通过复现实验室公开的Kaggle竞赛方案（如2022年医疗影像诊断项目），提升工程实践能力。建议考生建立包含200+核心论文的文献知识图谱，并完成至少3个端到端的AI项目实践，重点掌握分布式训练、模型压缩、多模态融合等关键技术。