主要观点总结
本文讲述了H·ART学员M同学在约翰霍普金斯大学的学习经历。从对科研的迷茫到找到科研的意义，再到收获自信、展示自己的研究成果，逐渐寻找自己的发展方向并坚守初衷的故事。
关键观点总结
关键观点1: 大学经历概述
M同学在约翰霍普金斯大学学习期间，经历了学术竞争压力、学术与天赋差距、努力与挑战等核心问题，同时也获得了学术导师和科研的成就感。
关键观点2: 科研经历的挑战与收获
在微型手术机器人方向的科研中，面对高强度的科研挑战和问题复杂度不断提升的课题，M同学通过自学和坚持不懈的努力逐渐找到了问题的解决方案，并在过程中提升了自我学习和解决问题的能力。
关键观点3: 艺术与科技的结合
虽然M同学的艺术留学背景与其现在的科技研究看似差异巨大，但他将艺术思维与科技创新相结合，为科研带来了全新的视角和灵感。
关键观点4: 人生的意义与追寻
面对人生的迷茫与焦虑，M同学通过科研找到了自己的方向和目标，并坚定了自己的信念。他意识到追寻自己的微光不仅是对内心的指引，也是对人生意义的印证。
正文
携手H·ART，高中时凭借着艺术+理工独特的申请人设，我成功拿下约翰霍普金斯的Offer。犹记那时的我刚刚完成高中的夙愿，热泪盈眶，欣喜之余还有对大学生活的无限憧憬。时光流转，来到这里已经过了一年半的时间，我想跟你们聊聊我的所见所闻，所思所想。在约翰霍普金斯读本科的经历就像打开潘多拉宝盒，导师硬核、科研资源多。但是学校怪才云集，时时让人备受打击，一个有趣的比喻，Hopkins 通常把自己的学生称作 blue jays（小冠蓝鸦）。我觉得我们就像正在学习飞翔的小鸟，学校给予了我们飞翔的自由和资源，但能否飞得更高完全取决于我们是否拼尽全力。举个例子，约翰霍普金斯是自由选课制，本科课程分为100、200、300、400，四个档次，依次对应初阶到高阶课程，既可以循序渐进地从下往上学，但也从不阻止我的怪才同学们大一就开始选修400的高阶数学课。与其他院校偏重实际应用的数学教学不同，约翰霍普金斯的数学课程更注重理论深度。这里不是简单地将公式应用到解题技巧中就能了事，而是要求学生亲自证明公式的正确性和推导过程。为了将A档的分数留给真正有天赋的学生，教授们常常会设计出20%-30%难度较高的题目，解答这些问题需要的不再是刷题的熟练度，而是与身俱来的数学直觉和洞察力。更令人感到“绝望”的是，总有一些天赋异禀的同学让人深刻体会到什么叫做天才。当你苦读到深夜、拼尽全力却只能拿到个B时，他们只需匆匆扫一眼，就能轻松领悟公式的来龙去脉，稳稳拿下他人梦寐以求的A+。暑假时我在校外选修了一门数学课，上课过程中我久违地感受到了自信，已经许久未如此清晰地认知到自己是个智力正常的人了。学校中把我折磨地“生不如死”的数学，在外面居然随随便便就能拿A。但随之也有些怅然若失，人与人的差距太大，我能追赶上他们吗？学习，真的是一件能努力的事情吗？迷茫、焦虑下仍然不太敢多想，多学一点，多努力一些，就是我能做的全部了。
高中时唯一的目标就是拿一所好大学的offer，但是无数次的彷徨告诉我，名校能给你带来的只是优于别人的起点，而不是托举你直达最后的终点。更致命的是，曾经高中自诩年级数一数二的光辉也泯然在一众同样优秀的同学当中。
与自己和解是一个漫长的过程，内心世界起了无数次浪起潮涌又归于平静。我渐渐发现，或许人生的意义不在于追逐最亮的那一颗星，而是在于寻找到属于自己的微光。于我而言这点亮光，或者是说我小小人生的“爽文时刻”，便是在学校做科研的过程中寻找到的。初出茅庐的我给学校六位大牛教授发了邮件，表达我想要做科研的决心。最后非常幸运的收到大老板回信，说是明天组会过去旁听。约翰霍普金斯在微型手术机器人方向上是业界TOP1，我大老板更是领域奠定级的人物，七十多岁的高龄依旧奋斗在科研第一线，光是去年一年就发表了四十余篇专利和论文。收到回复那一刻，我无疑是兴奋的，但又有一丝恐慌，虽然高中有机器人的经历，但这跟在此领域第一线的科研完全没法比。怀着忐忑的心情，我加入了隔天的组会。不出意料的是，我确实没听懂他们在讲什么，不过我大老板确实给我安排了个活：归我小导管的数据清理员。
老实说，这份活并不那么吸引人。当我的导师与学长学姐们研究如何让机器人精准识别微型图像，并输入医生们做手术的数据，让机器人学习如何做微型手术时，我每天都在角落里默默无闻地做“消消乐”。何为消消乐呢，就是当机器人识别了一两千个实验数据后，可能会有识别区域不全/超出识别范围的情况，我通过调整边框让它获得干净的数据集去训练模型。而在我们日常生活中，如大家翻墙/频繁登录页面时出现的“人机验证”也是这个理，大家选择答案也是清洗某个大型人工智能系统数据集的行为（技术含量可想而知了）。
大部分学生进来后发现干的是这种“dirty work”，待一段时间可能就不干了。但那时我一来没有知识体系，确实做不了更厉害的事情，另一方面在好奇心的驱使下，我从网络资源中吸收信息，并将自己想象成吸收每个数据点的模型，从而使标注过程更加引人入胜。事情转机出现于我标注500个实验后，小导问我：“你已经标注这么多实验了，要试着去训练一下这个模型吗？”理论上我应该欣喜若狂地接下这个“晋升”机会，但当时的科研室出现了一个bug，使用现有的代码跑出来的模型抽风抽地谁都不认，连导师都let it go了。（网图）这就是我所在的The Laboratory for Computational Sensing and Robotics (LCSR)那一刻我心想“要不我试试吧”，但我没说话，大一小透明，不添乱已经是科研室的最佳新人了。没有人会期望我，正如我也不确定自己能否解决这个问题。毕竟那时的我还没学这门编程语言、神经网络更是一个盲盒，能看到这个盒子在工作，但它的内部我一窍不通。所以我仍然会记得那个日子，当着组会成员的面说：“我把它弄成了，我的意思是，我搞定那个模型了”。是一个至今说出来都会声音微微颤抖，嗓子发紧的时刻。从数学的角度，神经网络很好理解，就是一层又一层的用线性代数运算处理输入数据然后逐步提取数据特征的过程，但每一层有什么作用？它是怎么做到把这个数据集从这层转移到外一层？这个数学原理是什么？直到现在，我仍在探索中。（LCSR网图×2）我工位旁边就有一套这样的机器人不过运用到科研场景中的好处是：问题是具体的，可以顺着问题去找逻辑，然后找到嵌套的运行机制，点对点去理解它的运算法则再思考解决方案。在这个过程中，就可以针对不理解的东西查阅资料去学习理解它。比如我们课题组面对的难题是当机器检测到重叠的物品对象时就会混乱，非重叠区域却可以正常运转。又因为我们科研室收集的数据集非常特殊，其他应用场景不会遇到我们这类问题。
没有前人可借鉴，能做的只有自己去研究这套代码，去理解它的运行含义。在这个过程中，我渐渐有了一个大胆猜测，这套代码检测错误的原因是不是因为它把这三个区域分别放在了三个标注文件中，如果把它们放在同一个标注文件里呢？在找到原创作者后，我表达了自己的想法，这个猜测被肯定了。于是修改，此时模型精准率大幅度提高，可惜提高有限，精度只有80%。又是大量的实验，再次找到问题：同一个标注文档里每一个标注的顺序会改变训练结果。再次修改模型后，通过编序与大量实验找到了最好的排列顺序。此时精度已经达到90%-95%了。最后的方案是设置两个运行计划，既可以按照最佳排列顺序去检测重叠区域，同时又安排了一个混乱数据组，让它用概率去找到符合检测对象的重叠顺序。直到这一步，模型准确率终于达到了99%，我才敢来组会说出——“我搞定那个模型了”。最后我也把修改思路与结果和原作者沟通，感谢他前期的解答，算是在巨人肩膀上也添上了自己的一块砖。 回想这一次的经历，大概是用尽力气地去与问题死磕，等待灵光一闪的那点运气。小导和我说，其他学生遇到问题会停滞不前等着他来解决。而我默不作声把问题解决了，此等耐心和不懈的精神是非常少见的。至此他非常肯定我自我学习的能力，并且在过去的一学期给我安排了难度更高的内容。有了大一的经验，在训练模型时，我变得更加游刃有余。在过去一学期就给课题组训练了五个视觉模型，并且在之前误打误撞探索神经网络的基础上，学会了构架一个自己的神经网络。带着我大老板和小导的绝妙idea，通过一些深度学习可视化的方法做出可以发表的成果。不仅如此，我还给实验室构建了一个专门用于处理数据并且训练视觉模型的工具库，极度简化了开发一个新的视觉工程的过程。在前不久的学期结束，我看着科研学分中大老板亲手给我打的A+，心里的疯狂的跳跃，才确切反应过来自己拥有了什么。
最后在最近一次和小导的meeting中，他告诉我下个学期会带我进到更加尖端的课题组，完成更广阔和复杂的工作。他也告诉我这种级别的课题他从未让学生踏足。
他还告诉我，“我相信你的能力一定能胜任任何挑战，在我眼里你极度聪明，你未来一定会成为很成功的人。”路很长，但好像只要成功一次，就控制不住地想为了这欣喜一刻历经艰辛，坚定不移。hhhh毕竟H·ART做的是艺术设计留学业务，而我又是CS又是神经网络的，怎么样都和艺术设计差了十万八千里。但你别看我现在雄赳赳气昂昂地学这个学那个，高中规划升学时我甚至被未来可能没学上的阴影笼罩着。那时在加拿大读高中，和老师提出未来想申请美本后，老师很直截了当地说：“我们已经五年没出过申请上美国本科的学生了，在能力与义务上，我都可以拒绝你的请求。”母亲又是一位安乐派，她相信我会有学上，让我不要担忧那么多，船到桥头自然直。可惜这种轻松的氛围丝毫无法感染我，我在知乎上蹿下跳，搜集各路美本升学的路子，并抓住了最重要的一点“人设一致性”。
因为从初中起就开始做机器人，来到H·ART也是在工业设计上进行提升——“完善人设”，最后以第一志愿机械工程，第二志愿CS与Hopkins相遇。犹记那时因为想学的东西太多，团在大洋彼岸反向push我的主带徐庆老师给我交新内容。我始终相信相聚即是缘，而和H·ART特别是徐老师相遇，是正中之正的缘分。徐老师在我迷茫之际就如定海神针一般让我安心走好脚下的路。在我REA被耶鲁拒绝后带我重塑思路，带着平稳的心态收尾申请季。后续我妈妈也给他介绍了非常多朋友的小孩，都给予了非常好的反馈。打下这行字时正是2024年跨向2025年第一个夜晚，也是一年的初始，我也在这里隔空祝他事事顺心，万事如意，学生都收到想要的offer。回归正题，虽然机械工程也是学校的王牌专业，但是我对CS的野心昭然若揭，开学后我就发邮件说要换专业。许多同学，入学第一件事就是给教务处发邮件麻溜转CS或者应用数学上课了。大家也都知道现在美本直申理科有多难吧，一众同学拿着坚实的数学基础，打着一堆理科竞赛，最后走文科曲线救国。回想高中那些日子，好像是许久以前的事情。记得高中曾在文书中留下这么一段话：“we ponder and struggle, using our strong spirits to hold up this fragile physical body, constantly trying to break through borders and find the Truth of our existence. Perhaps, the Truth lies on the other side of the border, or perhaps, it lies in the search itself.”我们思考和挣扎，用我们强大的精神来支撑这个脆弱的肉体，不断尝试突破边界，找到我们存在的真理。也许，真理就在边界的另一边，也许，它就在寻找本身。尽管焦虑与茫然的情绪依然存在，但我感受到，自己正逐渐触碰到所追求领域的边界。身处其中，我发现挣扎和彷徨的时间已经越来越少，因为眼前有太多的事情需要完成，也有无数未知等待探索。
尽管这条路充满挑战，但正因为如此，它才显得无比充实且充满意义。最近，我刚刚完成了斯坦福大学吴恩达教授主讲的机器学习公开课。这门课程不仅让我更加深入地理解了机器学习的核心原理，也让我意识到科技前沿的每一步进展背后都蕴藏着巨大的努力与智慧。在最后一页PPT上，吴恩达教授留下的签名成为了这段学习旅程的独特纪念，提醒着我每一次进步都值得被珍视。科研的这束微光，不仅仅是一种内心的指引，更是对我人生意义的印证。而当我在未知的领域中推动出哪怕一个微小的凸点，这不仅点亮了自己的世界，也为人类的知识版图增添了一抹微光。这两束微光交织，彼此呼应，既是我对内心和解的注解，也是我对世界最深的回馈。以上，就是这一阶段的分享，让我们期待人生旅途中的更多故事与收获。如果你也想申请海外留学、美本升学、准备海外留学作品集，欢迎通过以下方式联系康石石老师：
