南京大学计算机科学与技术考博考试以综合性强、理论深度与实践能力并重为特点，近年来在人工智能、大数据、分布式系统等前沿领域命题比例显著提升。2022年真题显示，专业基础课占比40%，涵盖计算机组成原理（30%）、操作系统（25%）、计算机网络（20%）、数据结构与算法（15%），其中计算机组成原理部分重点考察存储器层次结构优化策略与Cache映射机制，要求结合具体参数（如命中率、替换策略）进行定量分析。2023年新增"边缘计算场景下的资源调度算法"论述题，需对比EDF、LPT等经典调度策略在时延约束下的适用性边界。

人工智能方向考题呈现跨学科融合趋势，2021年自然语言处理真题要求设计基于Transformer的中文分词模型，需从注意力机制参数化、位置编码设计、训练数据预处理三个维度展开论证，并针对长文本场景提出稀释注意力策略。2023年强化学习题目聚焦多智能体协作，给定马尔可夫决策过程（MDP）框架，要求推导纳什均衡解的条件，并设计基于Shapley值的奖励分配方案。

软件工程领域近年强化过程建模能力考察，2022年真题要求基于UML活动图描述微服务架构中的服务调用流程，重点分析补偿机制与事务一致性保障方案，需结合CAP定理与Saga模式进行对比论证。2023年新增"DevOps全链路质量保障体系"设计题，要求从CI/CD流水线设计、监控指标选取、混沌工程实施三个层面构建完整方案，并给出具体工具链（如Jenkins+Prometheus+Chaos Engineering）的集成示例。

备考建议需注重三大能力培养：其一，构建"理论-算法-系统"三维知识体系，如掌握B+树索引原理后，需能推导其在数据库查询优化中的时间复杂度边界；其二，强化复杂场景问题建模能力，例如将分布式一致性难题抽象为形式化数学问题，运用ZooKeeper的Paxos变体进行解构；其三，关注交叉学科前沿动态，2024年趋势显示，量子计算与经典架构的混合编程、AI驱动的编译优化等交叉方向出题概率提升至25%。建议考生建立"真题-论文-源码"三位一体学习路径，重点研读ACM/IEEE旗舰会议近三年Top 5论文，同时通过GitHub开源项目实践理解工业级系统设计范式。