優秀畢業生專訪丨癡迷數學與AI的少年探索之路——G12陳王奕軒 Danny

01、學術成就

已斬獲的 Offer：

·香港大學 University of Hong Kong (QS 17)

·香港城市大學(全額獎學金) City University of Hong Kong (Full Scholarship)(QS 62)

·墨爾本大學 University of Melbourne (QS13)

·悉尼大學 University of Sydney (QS18)

·澳洲國立大學 Australian National University (QS18)

·多倫多大學 University of Toronto (QS25)

·不列顛哥倫比亞大學 University of British Columbia (QS38)

·華威大學 University of Warwick (QS69)

·伯明翰大學 University of Birmingham(QS80)

·滑鐵盧大學(獎學金5千加元)University of Waterloo with Scholarship of CAD$ 5,000(QS115)

02、學術賽事獎項

·SMC(Senior mathematics competition) Silver Award(2024)英國高級數學競賽 銀獎

·AMC(Australian Mathematics Competition)National Third Award(2022)澳大利亞數學競賽 三等獎

·HiMCM S(2023)高中數學建模比賽 S獎

·ASDAN Business simulation Silver Award(2023)阿斯丹模擬商賽銀獎

03、非學術類賽事獎項

·CISA U19 Boys Badminton Doubles First place(2023)

·CISA 男子羽毛球雙打第一名

·CISA U19 Boys Badminton Singles Second place(2023)

·CISA 男子羽毛球單打第一名

興趣起源：

我自小便對數學情有獨鐘，尤其是解題時像偵探一樣通過線索推理出正確答案讓我很有成就感。但也曾一度困惑于數學的現實意義，直到參加了 HiMCM 數學建模競賽。我們用梯度下降構建了一個評估電動公交替代效益的模型，我第一次親身感受到數學與現實世界的緊密聯系。此后我深入學習神經網絡，發現人工智能背后的本質其實就是數學，這讓我重新燃起了對數學的熱情，并將其與計算機科學結合，堅定了我走 AI 這條路的信念。

克服困難：

困難主要在于有些項目的技術難度較高，像我們最初想復現 AlphaFold 模型，但發現對高中生來說過于復雜。于是我們調整目標，轉向實現一個預測烴類結構的簡化模型，并在實操項目的過程中學習Alphafold所使用的方法--Transformer模型和自注意力機制。這些經歷讓我明白，堅持與適時調整同樣重要，也讓我更有信心應對未來的挑戰。

家庭支持:

父母給予我充分的自由與支持，他們鼓勵我探索真正感興趣的領域。雖然他們并不完全理解人工智能的細節，但他們理解我對數學和技術的熱愛，并支持我在這條道路上不斷深入。

學校助力:

學校開設的IB課程非常具有挑戰性，老師們常采用引導式教學，他們不會把需要掌握的內容全部以課堂的形式進行教學，而是讓學生用自己的方式進行探究。這得以讓我的自主學習能力得到鍛煉，并加深對知識的印象。學校的CAS社團對我也非常有幫助，我創立一個數學建模與機器學習社團，我們學習了如何開發基于OpenCV 的圖像識別系統。這些實踐活動不僅加深了我對 AI 的理解，也鍛煉了我的項目管理和教學能力，為我之后的學習打下了良好基礎。

讓我印象最深刻的實踐經歷是參加 HiMCM 國際高中數學建模競賽。那次比賽我們為了完成論文常常熬夜到凌晨，過程非常辛苦，也伴隨著很多挫折與迷茫。最終我們只獲得了最低等級的獎項，遠沒有達到我一開始“為了升學而參賽”的目標。但意外的是，在準備過程中接觸到的神經網絡讓我產生了濃厚興趣。比賽結束后，我開始主動深入學習這項技術，甚至利用寒暑假自學相關知識，不再是為了簡歷，而是出于對這個領域的好奇。雖然比賽結果并不理想，但正是這次經歷激發了我探索人工智能與計算機科學的熱情，也讓我明白，真正持久的動力來源于內在的求知欲，而非外在的榮譽。

我其實有很長一段時間都不確定自己真正想學什么專業。所以對于像我一樣還沒找到明確興趣方向的同學，我想說：不要害怕去嘗試。對任何讓你感到好奇或感興趣的領域，都可以大膽探索，不必一開始就期待明確的成果。哪怕最后沒有結果，這段過程也能幫你更了解自己，逐漸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。

計算機科學不僅是關于機器，更是關于人類如何思考。在Danny眼中，每一行代碼都是思想的延伸，每一個算法都是對世界的重新解讀。從深夜調試程序的執著，到鉆研論文時的豁然開朗，他的熱愛從未止步于興趣，而是化作一次次實踐與突破。  從數學公式到神經網絡，從紙筆推演到代碼迭代，他的熱愛從未停留在表面，而是深深刻進每一次思考與嘗試中。 這個世界最迷人的問題，往往藏在“不可能”與“被解決”的狹縫之間。而真正的探索者，永遠在算法的精確與思維的靈動間尋找平衡。

在這個被數據驅動的時代，愿Danny的故事能激勵更多的同學——因為最酷的創新，往往始于一行簡單的“Hello, World!”也希望借由他的這條探索之路，能點燃更多年輕心靈對數學與智能科學的熱情——因為未來的答案，正藏在今天的方程式里。 AI再強大，最初的那行代碼，依然來自人類對未知的好奇。