中山大学人工智能方向的博士研究生招生考试试题属于学校内部考核材料，由于涉及学术保密和知识产权保护，这类试题通常不会通过公开渠道对外发布。考生若想获取备考资料，建议通过以下合法途径准备：

1. 官方信息渠道

登录中山大学研究生招生网（https://yz.tsinghua.edu.cn/），查看最新招生简章及考试大纲，部分年份会公开参考书目和考试范围。人工智能专业通常涉及《机器学习》《深度学习》《模式识别》等核心课程内容。

2. 联系招生导师

通过官网查询目标导师的研究方向及联系邮箱，以正式邮件形式咨询备考建议。例如，可询问"请问老师是否愿意分享近三年人工智能专业博士考试的参考重点？"此类提问既能展现诚意，也可能获得针对性指导。

3. 学术平台资源

中国知网（CNKI）、IEEE Xplore等学术数据库收录了中山大学人工智能学院教师近五年的论文成果，考生可通过研读相关论文把握学科前沿动态。例如，关注《自动化学报》中关于联邦学习、大模型优化等方向的最新研究。

4. 校内资源申请

拨打中山大学研究生院招生办公室电话（020-87110676），说明"申请查阅人工智能专业博士考试样题用于备考"，根据工作人员指引填写《学术资料查阅申请表》。需注意：仅限已获得初试资格考生通过正式流程申请。

5. 模拟题备考策略

建议结合《人工智能：现代方法》（Stuart Russell著）中5.2-5.5章内容，模拟完成10道算法设计题；针对自然语言处理方向，可使用Hugging Face开源平台进行5篇文本生成任务实战训练。

6. 学术伦理提醒

根据教育部《研究生招生考试违规处理办法》，任何非官方渠道获取的试题均属非法传播行为。2022年某高校考生因传播内部试题被取消录取资格的案例具有警示意义。

备考过程中建议建立"3+X"知识体系：3个核心模块（机器学习理论、AI算法实现、领域应用场景）+ X项前沿技术（如AI安全、多模态学习）。可参考《中国人工智能发展报告2023》中"技术趋势与挑战"章节，培养解决复杂工程问题的能力。

建议定期参加中国人工智能学会组织的学术沙龙（每年3月/9月），现场记录专家对博士研究生培养要求的解读。2023年沙龙纪要中特别强调"算法创新与工程实践并重"的考核导向，考生需在简历中体现至少1项完整项目落地经验。

最后提醒：中山大学人工智能博士研究生复试占比达60%，建议提前准备技术方案设计、论文盲审模拟等环节的答辩训练。可通过"腾讯会议"搜索"AI博士备考工作坊"加入官方直播，此类活动通常由在读博士生分享实战经验。