本文围绕人工智能复试的核心策略与评估标准，提出以“知识框架复盘—代码与实验—项目与论文—英语与表达—工具与合规”为主线的准备方法，强调用可验证的证据链展示机器学习与深度学习的系统掌握、稳定的机试与工程化能力、开源与论文复现，以及对AI伦理与数据合规的意识，并通过结构化沟通、压力管理与复盘机制提升面试表现；同时建议因地制宜选择国内外框架与云平台，形成研究-工程-合规闭环，并把握生成式AI、多模态与AI治理的未来趋势以制定长期研究与实践规划。