华南理工大学人工智能专业博士申请考核制复试通常采用结构化面试形式，包含专业基础、研究计划、学术能力、实践经历等核心环节。面试时长约30-40分钟，考官由3-5名教授组成，其中至少包含2位报考方向相关领域的核心导师。以下为近年高频考题类型及应对策略：

在专业基础考核中，常涉及机器学习理论、深度学习框架、自然语言处理前沿技术等方向性问题。例如2022年复试真题"请推导Transformer模型在长程依赖处理中的数学原理"，要求考生不仅掌握自注意力机制公式，还需结合具体案例说明其在实际任务中的应用场景。建议考生建立知识图谱框架，重点记忆Transformer、Diffusion Model、Graph Neural Network等核心模型的数学表达与工程实现差异。

研究计划环节占比达40%，重点考察学术潜力和创新性。2023年出现的"基于多模态大模型的工业缺陷检测方法研究"案例，要求考生在5分钟内完成研究背景陈述、技术路线设计及可行性分析。应对策略需遵循"问题定义-方法创新-实验验证"逻辑链，特别要突出与报考导师实验室现有成果的衔接性，例如引用导师近三年发表的CVPR/NeurIPS论文中的技术瓶颈作为切入点。

学术能力评估包含文献综述、论文复现、学术伦理等维度。2021年复现型考题"请复现ICML 2022年《Self-Supervised Learning for Medical Image Analysis》的核心算法"，要求考生展示代码调试、实验设计、结果对比的全流程能力。此类题目需提前准备近三年顶会论文的代码复现笔记，重点关注PyTorch/ONNX等框架的工程化实现细节。

跨学科研究能力测试常设置"非技术型"问题，如2022年"人工智能在碳中和领域如何突破技术瓶颈"开放式问题。建议采用"技术痛点-学科交叉-解决方案"三段式回答，结合报考导师在能源互联网、智能传感等方向的研究积累，提出具体的技术融合路径。例如将图神经网络应用于电网拓扑结构分析，或设计联邦学习框架下的分布式能源调度模型。

在实践经历考核中，需准备2个以上与报考方向相关的项目案例。2023年出现的"请用STAR法则解析你在NLP项目中的角色贡献"追问，要求考生具备结构化叙事能力。建议建立项目成果数据库，分类整理算法改进、工程优化、落地应用等维度的量化指标，如模型准确率提升、推理速度优化、部署成本降低等具体数据。

英语口语测试占比15%，常涉及研究计划摘要陈述（3分钟）、专业术语解释（如Explain the difference between prompt tuning and fine-tuning）及学术讨论（如What challenges do you face in cross-modal transfer learning?）。需提前录制模拟视频进行发音纠正，重点训练学术语境下的逻辑衔接词使用，如Furthermore, Notably, However等。

实验操作考核环节（2023年新增）要求现场完成代码调试或模型训练。常见测试点包括PyTorch分布式训练、ONNX模型转换、HuggingFace生态工具链使用等。建议准备Jupyter Notebook环境下的标准化操作流程，熟悉CUDA显存优化、混合精度训练等工程化技巧，同时关注导师课题组常用的框架版本（如PyTorch 1.12+）。

最后需注意考官可能对研究计划中的创新点进行压力测试，如连续追问"你的方法相比SOTA有哪些本质性改进？"或"如果实验结果不理想如何调整？"。建议提前准备B计划，例如引入对比学习框架、设计消融实验组、采用贝叶斯优化等应对策略，展现科研韧性。

备考建议：建立"3+X"知识体系，即3大核心模块（理论框架、技术实现、应用场景）+X个交叉领域（如医疗AI、机器人感知）。重点突破近两年顶会论文中的技术演进路径，特别是ECCV/ICCV/CVPR等会议中与报考方向相关的年度技术热点。同时关注华南理工大学人工智能与自动化学院官网公布的导师团队动态，针对性准备与实验室设备（如GPU集群、医疗影像数据库）相关的技术问题。