港科 AI offer到！211應(yīng)屆生靠這幾點(diǎn)贏麻了

今天必須炫耀下我的神仙學(xué)生 ——211 本科，GPA3.5，雅思 7.0，剛拿下港科大 AI 碩士 offer！作為全程跟進(jìn)文書的老師，必須拆解下這份申請到底贏在哪～

先看硬件：不算頂尖但足夠穩(wěn)

??211 院校背景（港校很認(rèn)內(nèi)地重點(diǎn)高校）

??GPA3.5（換算成百分制 85+，剛好卡在港科 AI 的均分門檻上）

??雅思 7.0（單項(xiàng)都過 6.5，滿足所有理工科頂校要求）

看似平平無奇？但文書里藏著的「加分項(xiàng)」才是關(guān)鍵！

文書打磨 3 個核心技巧（劃重點(diǎn)！）

科研經(jīng)歷「精準(zhǔn)綁定」項(xiàng)目方向

學(xué)生有兩段機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)科研，但一開始寫得像流水賬。我?guī)退钔凇赣?LSTM 模型做交通流量預(yù)測」的細(xì)節(jié) —— 突出數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)解決的噪聲問題，對比實(shí)驗(yàn)中比傳統(tǒng)模型提升 15% 準(zhǔn)確率的成果，直接對標(biāo)港科 AI 的「智能系統(tǒng)與優(yōu)化」方向。

實(shí)習(xí)經(jīng)歷「去水留精」

某大廠算法崗實(shí)習(xí)，他原想寫「參與 XX 項(xiàng)目開發(fā)」，太泛了！我讓他聚焦「用 Python 實(shí)現(xiàn)圖像識別模塊優(yōu)化」，具體到：負(fù)責(zé) 3000 + 樣本的數(shù)據(jù)標(biāo)注，優(yōu)化后模型推理速度提升 20%—— 用數(shù)字說話，港校教授超吃這一套！

動機(jī)信「反套路」寫法

沒說空話！而是結(jié)合港科 AI 實(shí)驗(yàn)室最新發(fā)表的「多模態(tài)大模型」論文，寫自己想跟著 Prof.XXX 做「AI 在自動駕駛場景的落地研究」，還提了兩門目標(biāo)課程的匹配度 —— 教授一看就知道：這學(xué)生是真做過功課，不是海投！

給同類背景同學(xué)的 3 條建議：

① GPA3.5 + 的 211 學(xué)生，港科 AI 完全有戲！別被「只收 985」的傳言嚇退

② 雅思 7.0 足夠用，但口語寫作最好別低于 6.5（港校很看重溝通能力）

③ 科研/實(shí)習(xí)不用多，1-2 段和 AI 強(qiáng)相關(guān)的就行，關(guān)鍵是寫清「你解決了什么問題」

每次幫學(xué)生把「看似普通的背景」變成「讓招生官眼前一亮的申請」，都超有成就感！這個學(xué)生前后改了8版文書，現(xiàn)在終于等到好消息～

正在申請港校的寶子們，別慌！硬件夠線的情況下，文書真的能幫你「彎道超車」～ 需要針對性分析的可以戳我聊聊呀！