2021年7月4日开营，以下为智能计算实验室考核内容：
环节一为算法题，由各营员独立完成。营员从两道算法题中任选一道作答。编程语言包括但不限于Python/C/C++/Java。代码可以用记事本写，也可以用IDE写。营员须在题目发布后2小时内,将答题发送到邮箱：[email protected]（已删掉@前的内容），逾期不候！代码题可能比较难，可以把你的思考写到word里，代码不是唯的判定标准！
邮件的主题形式为姓名+本科学校+你选择的题目，邮件应包含两个附件：
附件一：Word文档，请将代码以及你的思考（如问题分析、解决方案）放到word里面，作为附件。
附件二：个人简历。
算法题其实非常简单，也不要求闭卷完成，认真完成即可。
环节二为项目题，由小组营员合作完成。
所有营员随机分组，4人一个小组（事实上也不见得是4人一组），组长由小组成员协商选出，同一学校的营员不能在同一小组。分组完成后，每小组从给出的给出题目中选择一题，完成题目，并于7月6日下午2:00前提交答题，并做工作汇报（PPT）。需要提交的答题材料依据各自答题的具体要求而定，涉及到编程的题目，应提交程序代码、实验数据、以及相应的可视化图表。小组营员须将答题以及工作汇报的PPT发送到邮箱[email protected]（已删掉@前的内容），逾期不候。
工作汇报中需要说明实验目的、问题分析、解决问题的方案、实验内容、主要的实验步骤、实验结果和分析。同时，汇报中需要明确各小组成员的任务分工。
程序代码需符合编程规范，并有适当的注释。需提供对应的README文档解释代码的运行方法。
题目一：工业缺陷分类
题目二：模型迁移
题目三：Task on AutoIE2: Sub-Event Identification
题目四：论文精读
论文一：《Global Filter Networks for Image Classification》
论文二：《Multimodal Graph-based Transformer Framework for Biomedical
Relation Extraction》
论文三：《Knowledge Distillation for Quality Estimation》
论文四：《Plug-and-Play Image Restoration with Deep Denoiser Prior》
入围100人，条件比CS那边略有宽松，有论文会比较占优势，很多非科班学生入围甚至取得预录取Offer。
第一轮考核后剩余54人，会分A、B两组各27人进行第二轮面试考核，从结果上讲A组比较占优，不过A组翻车和B组上位的也不少。
第二轮考核后发放30个优营名额，其中有23个预录取offer，需要八月预推免报名时统一报名过审。
未获得预录取的优营相当于递补wl，等待其他人放弃预录取后可以递补获得预录取，但选导师会比较吃亏。