清深大模型科学与工程预推免
项目与招生信息
清华大学深圳国际研究生院电子信息（大模型科学与工程）项目是 2025 年新增的专业硕士项目。依托清华大学与腾讯的联合培养，再加上近年来大模型方向热度持续上升，该项目的竞争也越来越激烈。
整体选拔机制可以理解为强弱 com 结合。根据本届情况观察，如果提前联系并获得导师认可，中九 rk 3% +n作左右似乎就有机会入围；如果没有提前联系导师，门槛会高不少，大约需要中九 rk 1% + 1A。不同学校可以自行横向换算，例如中九 rk 1% 大致对应华五 rk 2%；如果绩点相对弱势，则需要更强的论文或科研经历来弥补。
另有非官方消息称，本届报名者中约有一半来自清华本科，仅供参考。
申请与入围
本届申请于 7 月底统一在清华大学研究生申请服务系统填报。综合考核入围名单在 8 月 20 日左右公布，正式考核于 8 月 25 日进行。
考核
考核形式为约 20 分钟的线下面试。项目经历较丰富的同学，问题通常会围绕项目展开；如果项目经历不多，老师可能会从成绩单中选择专业课进行提问。以下是今年的真实考核提问:
英语问答环节 (5min)
英语环节没有太多固定的套路题，基本会根据简历和现场回答自然延伸。由于我没有专门准备套路题，回答得也比较快。该环节由5位老师中的1位负责。个人感觉，这一环节同时给了其他老师阅读简历和材料的缓冲时间。
- 请用英语介绍自己。
- 你的简历中有很多与 Agent 相关的经历，请用英语介绍什么是 Agent。
- 你最喜欢的一门课是什么？你知道哪些强化学习算法？能否介绍 GRPO 算法的优化公式？
- 你有很多研究工作，是如何平衡课程学习与科研的？
- 请谈谈自己的优点和缺点。
综合考核环节 (15min)
不同老师的提问风格差异很大。多位老师主要针对简历中的项目经历展开追问，似乎很少参考个人陈述；其中一位老师还集中考察了大模型相关的基础知识。
老师 A
- 你在一年多时间里完成了这么多研究工作，这个速度是不是有些快？
- 请介绍某项研究工作的动机。
- 这项工作使用了多少数据？训练了多大参数规模的模型？
- 去年似乎有一篇与你类似的工作，你了解吗？
我回答使用 Qwen2.5 后，老师还评价它在这个任务上的效果确实不太好。整体感觉老师对这个方向本身也比较感兴趣，更像是在进行学术交流。
老师 B
- 你的几段研究经历在时间上有所重叠，原因是什么？
- 你还报名了哪些学校或清华本部的其他院系？为什么不去xxx读博？
- 请介绍某项研究工作的动机。
- 你联系了本方向的哪些老师？
老师 C
- 请介绍 FlashAttention。
- 请介绍 QLoRA 和 LoRA。
- 请介绍 RAG。如果现在有一个 RAG 相关的项目交给你，你会如何开展？
- 你有多卡训练经验吗？请介绍使用过的代码框架。
- 请介绍知识蒸馏。如果现在需要将大模型蒸馏到小模型中，你会如何完成？
老师 D
- 这些工作中，你最满意的是哪一项？为什么？
- 谈谈你对 Harness 的理解，再谈谈你对 Skills 和 MCP 的理解。
- 你未来计划从事什么研究方向？
总结
最重要的还是科研经历。能套磁还是尽早套磁。