AI 总结文章详细介绍了2023年南京大学人工智能学院（NJUAI）本科生开放日（保研夏令营）的完整流程和考核经验。内容包括保研基本常识（推免=接收+推免、夏令营vs预推免、强弱com等概念解释）、LAMDA实验室单独考核流程（5月报名→一面师兄面5分钟考专业知识→二面导师面20-30分钟侧重未来规划和科研认知→通过即双向承诺）、夏令营时间线和考核结构（面试150分含12分钟4位老师轮流提问英文+专业+智力题、笔试100分含10填空+13简答、机试50分含DP+ML算法编程）。文章指出考试范围以ML/数据结构/AIMA/概率论为主，笔试灵活不同于期末考试，面试采用导师-学生双盲制并按简历传递顺序提问。复习建议包括恢复期末水平、力扣刷DP、头歌刷ML算法，强调知识联通和刨根问底的科研潜质比过拟合面经更重要。
我本科南大 AI 院，最终留本院了。这篇主要讲本院保研全流程，给学弟学妹当个地图用。
🔴 保研基本常识
保研=接收+推免，两个都成功才算数。接收是自己报名争取的（夏令营/预推免），推免是学院公示的加分后综合排名。
夏令营和预推免的关系，类比求职的提前批和秋招。夏令营过了就不用去预推免，夏令营候补的话预推免是第二次机会，但名额会少一些。
NJUAI 的工程硕士是 2022 年才开始有的，每年 5-10 个名额，保研基本学业条件+其他考核通过即可，形式不固定可能无笔试。2021 及以前只有学硕。
接收名额每年不固定，夏令营大概 60 个，预推免少一些。推免名额近两年总数在 40-50 之间，分基本指标（稳的）、弹性指标（几率极大）、候补指标（各学院竞争，几率较小）。每年都有拿到本院推免资格但没拿到接收资格的，只能外保。
🔵 时间线（2 月-7 月）
材料准备（2-5 月）：简历、前五学期成绩证明、排名证明、四六级、证书电子版、推荐信/自荐信/研究动机说明。建议尽早，打磨需要时间。
LAMDA 实验室考核（5-6 月）：
所有通知都是邮件形式，提前 1-3 天发面试通知，考核后一周内发结果。
通过 LAMDA 考核代表双向协议：LAMDA 承诺夏令营通过+取得推免资格则一定接收；学生承诺取得推免资格一定来 LAMDA。
夏令营（6-7 月）：
考核分值：面试 150 分（综合能力 120，英文 30）+ 机试 50 分 + 笔试 100 分。往年先笔试筛人再面试，2023 是先面试后笔试，一起排名。
🟡 笔试+机试详解
时间分配：总共 2h，建议笔试 80min+机试 40min，建议先做机试。
地点：上程设时候的机房。笔试是试卷，机试电脑发布题目。
笔试：100 分，10 填空+13 简答，今年没有选择、多选、英文选择、判断题。
机试：50 分，一道动态规划，一道机器学习算法，编程语言不限都可以 python，机器学习题给框架代码。
编程环境：有常用 IDE，可以提前去机房调研。不能联网，但可以查阅手册，python 包都是常用的不需要查。
提交：笔试直接收卷。机试提交链接是南大 table 形式，每次提交都要输一遍考号和密码很麻烦，以最后一次提交为准，系统记录提交时间戳，所以建议先做。机试没有 oj，自己测试写的是否正确。
答题感受：感觉不难，但就是答不完。和期末考试完全不同，更加灵活，更加考察能力而不是过拟合面经。
题目范围：
🟢 面试详解
每人 12min，4 位面试官，大概率全部 AI 院老师。
流程：英文问题开始 → 简历问题和专业问题为主 → 智力问题结束，共 150 分。自己拿简历和打分表进房间，简历传到哪个老师哪个老师提问（英文问题除外）。桌上有计时器，12min 到时提问/回答停止，离场，简历带走，打分表留下。
英文问题：可能是简短自我介绍、介绍项目经历、未来规划。时间短，难度不高，问题相对固定。
专业问题：可能会问**"学的最好的是哪门课"或"一门课中的哪类知识点"**，然后在给出的答案范围内选一个主题（比如机器学习中的 SVM 算法），由浅入深一连串提问，直到回答不出来或者老师非常满意，再切换下一个主题。
智力问题：没有标准答案，基本都是算法类的脑筋急转弯，考察反应速度。
规律：
🔵 外推建议
向上保研或平级保研：学分绩前 10 是起码要求，不然简历都过不去。rank1 和高水平论文是外推两大敲门砖。
数据参考：每届外推不超过 5 人，皆有论文，且均位于前十名（无论哪个排名方法）。
建议：关注保研群、公众号，海量投递实验室、夏令营、预推免，提前打探实验室和导师情况，提前套磁，不要错过关键时间节点，妥善处理笔面试冲突。
📅 复习建议
笔试：早准备，至少恢复到当年期末考试水平，数据结构还需要大量刷考研题。大三下期末后没多少时间，一般刚结束期末考试夏令营就开始了。
机试：动态规划刷力扣，机器学习算法刷头歌。这是我考前练习的。
面试：复习时注意知识点之间的关联性，不要得过且过，遇到问题刨根问底。上过相关课程的话，当时老师比较喜欢关注的问题大概率是考察重点。被提问时若不会，建议就说不会，不要不懂装懂。面试考察的是专业基础是否扎实，是否有刨根问底的科研潜质。
⚠️ 踩过的坑 / 一些话
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