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暨南大学2025考研报录比：电子信息(人工智能)

2025-09-06 14:40:05来源：

　　一、核心竞争数据

　　2025年电子信息专硕(人工智能方向)呈现"高热度竞争"特征：

　　报考人数：167人(较2024年激增53%)

　　录取人数：30人(含推免12人)

　　实际报录比：

　　整体5.57:1

　　统考18名额/155报考→8.61:1(热门方向最高)

　　二、竞争格局透视

　　分数分布特征：

　　复试线：375分(国家线上浮30分)

　　录取区间：377-429分(数学均分135+)

　　计算机类/数学类背景占比82%

　　生源质量亮点：

　　发表CCF-C类以上论文：23%

　　获得省级以上AI竞赛奖项：41%

　　掌握TensorRT部署技术：67%

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　　三、考核趋势与命题重点

　　能力考查维度：

　　机器学习基础(40%)：重点考察SVM核函数推导

　　深度学习应用(30%)：模型量化压缩方案设计

　　工程能力要求：

　　新增"大模型微调"模块(20%)

　　必考AI系统设计(10%)

　　四、备考战略指南

　　复制

　　【五阶进阶方案】

　　1. 基础强化(1-3月)

　　吃透《Pattern Recognition》+《深度学习》

　　每日推导3个经典算法

　　2. 框架实战(4-6月)

　　完成Transformer从零实现

　　掌握ONNX模型转换

　　3. 竞赛突破(7-8月)

　　冲击Kaggle/AI Studio前5%

　　构建完整MLOps流程

　　4. 论文冲刺(9-10月)

　　产出1篇可复现的算法改进

　　精通论文图表可视化

　　5. 全真模拟(11-12月)

　　4次限时模型调优赛

　　模拟技术主管答辩

　　【技术栈要求】

　　- 必会：Python生态+Linux开发

　　- 加分：CUDA优化能力

　　五、发展前景研判

　　职业优势：

　　头部AI算法岗年薪40万+

　　与腾讯优图联合培养

　　竞争压力：

　　需持续跟踪arXiv最新成果

　　每周50+小时工作强度

　　六、精准报考建议

　　黄金人选：

　　有完整项目落地经验

　　掌握分布式训练技术

　　风险警示：

　　数学基础薄弱者慎报

　　需自备高性能计算设备

　　2026前瞻：可能增设"AI for Science"方向，建议提前准备《科学计算中的ML》专题。

本文关键字: 考研报录比

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