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：
学校/专业：
年级：
排名：
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）
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
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
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？

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
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Python编程（数据结构/并发/调试）
PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架
Linux命令行与远程服务器（SSH/SCP/screen/tmux）
环境管理（conda/venv/docker/pipenv）
版本控制（Git）与协作流程
5. 大模型相关技能
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
Transformer架构原理（Self-Attention/Positional Encoding等）
HuggingFace Transformers / Accelerate 使用
Prompt Engineering / In-Context Learning 实践
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）
RAG系统构建（检索器+生成器+重排序）
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）
6. 个人相关技能
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
PPT能力
演讲/报告能力
合作能力
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？
六、协作偏好
9. 您更倾向的科研模式：
10. 您更倾向的团队模式：
七、动机与匹配度
11. 您希望通过实验室经历获得什么？
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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