实验室招生问卷

本问卷用于初步了解申请同学的研究兴趣、技术背景与培养期望，所有信息仅用于加深对申请同学的了解，我们将严格保密。

一、基本信息（必填）

1.
请完成以下信息填写
姓名：
姓名：
*
学校/专业：
学校/专业：
*
年级：
年级：
*
排名：
排名：
*
主页/GitHub链接（可选）：
主页/GitHub链接（可选）：

二、研究兴趣评估

*
2.
请对以下方向的兴趣程度评分（1=完全不感兴趣，5=非常感兴趣）

小提示：如果您有其他想研究的方向，欢迎在末尾补充说明～

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信息无障碍（Accessibility）-让技术惠及视障、听障、老年等群体
信息无障碍（Accessibility）-让技术惠及视障、听障、老年等群体
图学习（Graph Learning）-Graph for Agent、Agent for Graph等
图学习（Graph Learning）-Graph for Agent、Agent for Graph等
Agent与记忆机制 -智能体规划、长期/工作记忆、多智能体协作、工具调用等
Agent与记忆机制 -智能体规划、长期/工作记忆、多智能体协作、工具调用等

三、职业规划（仅用于培养方案匹配）

*
3.
完成硕士学位后，您的初步倾向是？
【请选择1-6项】
继续攻读博士学位（国内）
申请海外博士/研究岗位
进入工业界（大厂）
创业或加入技术型初创公司
公务员
尚未确定，希望探索中明确

四、技术能力自评

请评估您对以下工具/技能的熟悉程度（1=未接触，2=了解概念，3=能完成基础任务，4=熟练应用，5=深入理解/有项目经验）

*
4.
编程与工程基础
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Python编程（数据结构/并发/调试）
Python编程（数据结构/并发/调试）
PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架
PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架
Linux命令行与远程服务器（SSH/SCP/screen/tmux）
Linux命令行与远程服务器（SSH/SCP/screen/tmux）
环境管理（conda/venv/docker/pipenv）
环境管理（conda/venv/docker/pipenv）
版本控制（Git）与协作流程
版本控制（Git）与协作流程
*
5.
大模型相关技能
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Transformer架构原理（Self-Attention/Positional Encoding等）
Transformer架构原理（Self-Attention/Positional Encoding等）
HuggingFace Transformers / Accelerate 使用
HuggingFace Transformers / Accelerate 使用
Prompt Engineering / In-Context Learning 实践
Prompt Engineering / In-Context Learning 实践
参数高效微调（LoRA / P-Tuning / Adapter / QLoRA）
参数高效微调（LoRA / P-Tuning / Adapter / QLoRA）
大模型推理优化（vLLM / TensorRT-LLM / 量化部署）
大模型推理优化（vLLM / TensorRT-LLM / 量化部署）
RAG系统构建（检索器+生成器+重排序）
RAG系统构建（检索器+生成器+重排序）
Agent框架实践（LangChain / LlamaIndex / AutoGen等）
Agent框架实践（LangChain / LlamaIndex / AutoGen等）
模型对齐与评估（RLHF / DPO / 人类偏好数据构建）
模型对齐与评估（RLHF / DPO / 人类偏好数据构建）
*
6.
个人相关技能
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PPT能力
PPT能力
演讲/报告能力
演讲/报告能力
合作能力
合作能力
主动性/驱动力
主动性/驱动力
7.
其他技能/工具（请注明）： 熟悉程度（1-5）：
五、科研经历与潜力
*
8.
复现与实验能力：如果给您一篇顶会论文+开源代码，您预计需要多久能复现核心结果？
<1周
1-2周
2-4周
需要较多指导
六、协作偏好
*
9.
您更倾向的科研模式：
项目驱动，和同学一起完成一个项目
兴趣驱动，在某一个方向上独立探索
灵活选择，根据实验室需求动态调整
*
10.
您更倾向的团队模式：
独立科研
和同届同学组队
跟着师兄师姐
带师弟师妹
七、动机与匹配度
*
11.
您希望通过实验室经历获得什么？【请选择1-4项】
系统科研训练与高质量论文发表
工程落地能力与大型项目实战经验
学术人脉、深造推荐与职业发展支持
探索兴趣方向，明确长期研究问题
12.
其他期望
*
13.
您认为自己最大的优势/特长是？
*
14.
您最希望在哪个具体技术/科学问题上做出突破？
八、开放补充
*
15.
自由陈述：如果您有任何想让我们了解的信息（如特殊技能、过往项目细节、对某个方向的具体想法、甚至是对本问卷的建议），欢迎在此补充：
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