优秀毕业生专访丨痴迷数学与AI的少年探索之路——G12陈王奕轩 Danny

01、学术成就

已斩获的 Offer：

·香港大学 University of Hong Kong (QS 17)

·香港城市大学(全额奖学金) City University of Hong Kong (Full Scholarship)(QS 62)

·墨尔本大学 University of Melbourne (QS13)

·悉尼大学 University of Sydney (QS18)

·澳洲国立大学 Australian National University (QS18)

·多伦多大学 University of Toronto (QS25)

·不列颠哥伦比亚大学 University of British Columbia (QS38)

·华威大学 University of Warwick (QS69)

·伯明翰大学 University of Birmingham(QS80)

·滑铁卢大学(奖学金5千加元)University of Waterloo with Scholarship of CAD$ 5,000(QS115)

02、学术赛事奖项

·SMC(Senior mathematics competition) Silver Award(2024)英国高级数学竞赛 银奖

·AMC(Australian Mathematics Competition)National Third Award(2022)澳大利亚数学竞赛 三等奖

·HiMCM S(2023)高中数学建模比赛 S奖

·ASDAN Business simulation Silver Award(2023)阿斯丹模拟商赛银奖

03、非学术类赛事奖项

·CISA U19 Boys Badminton Doubles First place(2023)

·CISA 男子羽毛球双打第一名

·CISA U19 Boys Badminton Singles Second place(2023)

·CISA 男子羽毛球单打第一名

兴趣起源：

我自小便对数学情有独钟，尤其是解题时像侦探一样通过线索推理出正确答案让我很有成就感。但也曾一度困惑于数学的现实意义，直到参加了 HiMCM 数学建模竞赛。我们用梯度下降构建了一个评估电动公交替代效益的模型，我第一次亲身感受到数学与现实世界的紧密联系。此后我深入学习神经网络，发现人工智能背后的本质其实就是数学，这让我重新燃起了对数学的热情，并将其与计算机科学结合，坚定了我走 AI 这条路的信念。

克服困难：

困难主要在于有些项目的技术难度较高，像我们最初想复现 AlphaFold 模型，但发现对高中生来说过于复杂。于是我们调整目标，转向实现一个预测烃类结构的简化模型，并在实操项目的过程中学习Alphafold所使用的方法--Transformer模型和自注意力机制。这些经历让我明白，坚持与适时调整同样重要，也让我更有信心应对未来的挑战。

家庭支持:

父母给予我充分的自由与支持，他们鼓励我探索真正感兴趣的领域。虽然他们并不完全理解人工智能的细节，但他们理解我对数学和技术的热爱，并支持我在这条道路上不断深入。

学校助力:

学校开设的IB课程非常具有挑战性，老师们常采用引导式教学，他们不会把需要掌握的内容全部以课堂的形式进行教学，而是让学生用自己的方式进行探究。这得以让我的自主学习能力得到锻炼，并加深对知识的印象。学校的CAS社团对我也非常有帮助，我创立一个数学建模与机器学习社团，我们学习了如何开发基于OpenCV 的图像识别系统。这些实践活动不仅加深了我对 AI 的理解，也锻炼了我的项目管理和教学能力，为我之后的学习打下了良好基础。

让我印象最深刻的实践经历是参加 HiMCM 国际高中数学建模竞赛。那次比赛我们为了完成论文常常熬夜到凌晨，过程非常辛苦，也伴随着很多挫折与迷茫。最终我们只获得了最低等级的奖项，远没有达到我一开始“为了升学而参赛”的目标。但意外的是，在准备过程中接触到的神经网络让我产生了浓厚兴趣。比赛结束后，我开始主动深入学习这项技术，甚至利用寒暑假自学相关知识，不再是为了简历，而是出于对这个领域的好奇。虽然比赛结果并不理想，但正是这次经历激发了我探索人工智能与计算机科学的热情，也让我明白，真正持久的动力来源于内在的求知欲，而非外在的荣誉。

我其实有很长一段时间都不确定自己真正想学什么专业。所以对于像我一样还没找到明确兴趣方向的同学，我想说：不要害怕去尝试。对任何让你感到好奇或感兴趣的领域，都可以大胆探索，不必一开始就期待明确的成果。哪怕最后没有结果，这段过程也能帮你更了解自己，逐渐找到真正想做的事情。探索本身，就是了解自我最重要的一步。

计算机科学不仅是关于机器，更是关于人类如何思考。在Danny眼中，每一行代码都是思想的延伸，每一个算法都是对世界的重新解读。从深夜调试程序的执着，到钻研论文时的豁然开朗，他的热爱从未止步于兴趣，而是化作一次次实践与突破。  从数学公式到神经网络，从纸笔推演到代码迭代，他的热爱从未停留在表面，而是深深刻进每一次思考与尝试中。 这个世界最迷人的问题，往往藏在“不可能”与“被解决”的狭缝之间。而真正的探索者，永远在算法的精确与思维的灵动间寻找平衡。

在这个被数据驱动的时代，愿Danny的故事能激励更多的同学——因为最酷的创新，往往始于一行简单的“Hello, World!”也希望借由他的这条探索之路，能点燃更多年轻心灵对数学与智能科学的热情——因为未来的答案，正藏在今天的方程式里。 AI再强大，最初的那行代码，依然来自人类对未知的好奇。