每一届申请季都像是一场没有硝烟却异常激烈的战役，2025Fall的早申战场更是硝烟弥漫、竞争白热化。随着全球顶尖学府录取标准的持续攀升，申请人数如潮水般不断上涨，名校录取率却一路走低，像MIT、斯坦福大学这类全球学子梦寐以求的学术殿堂，其录取难度堪称“地狱级”。在如此严峻的形势下，能够脱颖而出、斩获早申录取的学子，无疑都是各自领域中出类拔萃的佼佼者，他们凭借着独特的个人魅力和过硬的实力，在激烈的竞争中撕开了一道通往梦想学府的口子。
今天，我们有幸采访到这样一位在2025早申中成功上岸的同学，他成功斩获MIT、斯坦福大学双offer！接下来，就让我们一同走进他的科研世界，聆听他分享从兴趣萌芽到名校录取的宝贵经验。
有方L同学
·美高
·录取offer：2025 EA MIT 生物信息/计算生物；斯坦福大学
科研经历：
✨科研项目1：基于多目标深度强化学习的多属性新药
- 2022-23 ISEF区域赛1st Place
✨科研项目2：基于深度学习方法的关系和结构感知药物-蛋白质相互作用预测
- 2023-24 ISEF区域赛3rd Place
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L同学说：从机构遴选时的理性考量，到课题攻坚时的感性驱动，再到成果落地时的价值共鸣，有方始终以“专业摆渡人”的姿态，助力我完成从科研“门外汉”到交叉学科探索者的蜕变。这段旅程印证了一个真理：真正的教育不是灌输知识，而是点燃火种——当兴趣的火种遇见专业的氧气，便能迸发出照亮人类健康未来的璀璨光芒。
#以下为L同学第一人称叙述
科研启航，结缘有方
逐梦交叉学科
我在九年级就有了做科研的想法，并开始在网上了解相关的科研机构和导师资源，在对比了多家机构后，有方因其专业性、导师团队的强大专业背景和教育资源，让我们感到十分放心。最初，我与有方的宋老师取得了联系，通过深入交流，我了解到有方在科研领域的专业优势，包括导师的专业水平和丰富的科研资源。这些交流让我对有方产生了高度信任，最终决定选择有方作为我的科研辅导机构。
1、兴趣为帆，有方为舵
我是一直是对计算机非常感兴趣的，在联系有方之前，我已经在计算机算法方面进行了大量学习，并参加了相关比赛，编程基础较为扎实。我希望将编程能力应用于真实世界，而不仅仅是停留在算法理论层面。所以我就开始跟有方老师讨论有没有什么样可能的方向。
有方老师根据我的兴趣和背景，提供了多个可能的科研方向建议。经过与老师的深入讨论，并结合我个人的兴趣，我最终确定了计算机生物方向，将编程和人工智能应用于制药领域。
2、突破口挖掘，破界生长
计算机它自己就是一个工具，它被使用在各种各样的领域里面，我对计算机生物领域的兴趣源于家庭背景。主要是我奶奶，当时她得了一种比较罕见的一种血液病，然后她病其实没有什么特别好的药物可以治疗，只能通过药物缓解症状，却无法真正逆转病情。我当时的想法就是能不能用计算机创造一些治疗方案来帮助到像我奶奶这样的人群，或者用计算机创造出来一些药物使得有罕见病的病人得到有效的治疗，所以这是我当时想要去了解制药，想要用计算机去做制药科研的最重要的一个原因。
当时也是非常感谢有方老师指点到了这个方向，因为在决定这个方向之前，我对计算机在制药领域的应用并不太了解。也没有什么概念，可以用计算机来去制药，或者能用计算机来做药物和靶点的预测，包括我自己也没有想到可以在高中或者说以我的编程水平能去做这个级别的科研。
所以，在整个选题过程中，有方老师给我提供了大量的帮助和支持，告诉我这个方向跟计算机和制药是能是非常自然的一个结合，也是非常好的一个项目，帮助我确定和给了我信心，最后的科研，也确实是非常成功。
破界·共生
AI与生物医药的交叉探索之路
在科技浪潮奔涌向前的时代，学科间的界限正逐渐模糊，交叉融合成为推动创新发展的强大引擎。
L同学表示：“在过去两三年时间里，我有幸接触到截然不同的技术，致力于一个极具意义的目标——帮助罕见病患者。这一过程让我收获很多。一方面，我积累了丰富的知识与技能；另一方面，我感受到自己所学的技术与知识，能够真正为他人带来帮助，这种成就感与满足感难以言表。”
在“AI + 生物医药”的交叉探索之路上，每一次破界都是对未知的勇敢挑战，下面就跟随小师姐一起来看看L同学的AI与生物医药的交叉探索之路。
1.破界寻光：创新点的艰难突围
在我的第一个科研项目初期，我认为最大挑战在于创新点的精准锚定。
科研的本质，在于探索前人未涉足的领域。尽管最初我们已明确将人工智能应用于制药的研究方向，但在深入研读大量文献后，我却陷入了迷茫，始终未能寻得一个切实可行的创新切入点。总感觉相关方向已有他人涉足，难以找到明显的突破口，甚至一度对自己的选择产生了怀疑，不确定计算机生物方向是否真正适合自己。
幸运的是，在有方导师团队的悉心指导下，尤其是孙老师和胡老师的专业引领，我逐渐在已有的文献中找到了突破的契机。要知道，药物具有多种属性，而以往绝大多数文献中的强化学习模型，主要针对单一属性进行优化。然而，在实际的制药过程中，不可能只对一个模型或一个属性进行优化，因为药物需具备多方面的特性。我们则另辟蹊径，运用强化学习模型，致力于实现多属性药物生成。有方老师在整个过程中，不仅为我解开了困惑，更给予了我莫大的信心，支撑我坚持到底，让我继续一直做到最后。
2.技术进阶：从生成到预测的跨越
我的第二个科研项目可视为第一个项目的自然延伸。首个项目聚焦于药物生成，而药物生成之后，需要验证其是否能达到预期的药效。因此，我开展第二个科研项目的初衷，便是探寻药物能否产生我们期望的药效，而其中最为关键的一环，便是预测药物与其靶点之间的相互作用。这正是我选择药物靶点预测作为第二个项目方向的原因。
从技术层面来看，两个项目存在显著差异。首个项目运用强化学习构建生成模型，旨在生成药物；而第二个项目则采用图神经网络与 Transformer 模型，构建预测性模型，用于判断药物与靶点是否存在相互作用。在机器学习领域，这两个项目分别代表了不同的研究方向，尽管均为 AI 制药研究主题，但是它们的技术层面还是有挺大的区别。
3.筑基破壁：跨越学科壁垒的征程
L同学坦言：“AI与生物医药的交叉探索之路从不是一帆风顺的，这两个项目均处于人工智能与制药的交叉领域，将两者有机融合，无疑对两个领域的专业知识储备提出了极高要求。”
我参与第一个科研项目时，正值九年级暑假，当时对生物化学这两个在制药领域至关重要的学科了解尚浅，仅上过一些初高中级别的课程。在数学方面，也尚未接触到对人工智能至关重要的线性代数知识。
针对这一情况，有方老师为我安排了预备课，帮助我系统学习相关背景知识。在相对较短的时间内，我迅速补充了知识短板，而后我们才开始下一步——进行真正的科研。
正是得益于这些预备课，我成功跨越了学科知识壁垒，所以我才能够全身心投入到更高层次的科研探索中，能真正在科研当中学到更高层面更高级别的一些知识，不再局限于基础科学知识。真正致力于创新，创造前人未曾涉足的成果。
赛途导航
因赛制宜的备赛策略
在科研竞赛的征程中，斩获奖项是对科研能力的高度认可。L同学表示：能在ISEF这类颇具影响力的赛事中脱颖而出，背后离不开专业导师团队的悉心指导。
针对不同赛事特点，对项目进行细致的调整与优化是取得理想成绩的关键！接下来，就为大家详细分享L同学的这段宝贵的备赛经历。
有方老师提到，ISEF区赛更看重项目的实用性及社会影响。基于此，我们在制作ISEF的 poster 时，大幅增加了关于项目在制药领域实际应用价值的呈现篇幅，着重展示我的项目如何使用在真正的制药领域。在ISEF备赛过程中，导师帮助我练习presentation、poster 制作等一系列备赛材料的准备工作。最终，我在ISEF区赛中收获了不错的成绩。
通过参与ISEF这个比赛，我深刻体会到，一个项目即便在技术层面完成得相当出色，如果不能有效呈现给评委，也难以在科研比赛中取得理想成绩。所以，不仅要在项目本身上下功夫，更要讲得清楚、讲得生动，精准抓住不同竞赛的特点，才能取得理想的成绩。
其实无论是ISEF、丘奖还是STS，尽管他们侧重的方面有所不同，评奖标准略有不同，但其实核心内容都是做项目，打比赛。而在这一过程中，有方老师会根据每个比赛的评审标准及侧重点，对学生的项目进行细致的调整与优化，确保学生的项目能够精准地契合不同比赛的特质。
有方教育-学生录取走向👇
除了以上同学，我们也曾经陪伴许多学子在学术的道路上深入探索，助他们拿下心仪的Offer！
- 有北京“奖王”男孩仅靠一个项目拿下丘成桐、ISEF、STS三个顶级科研赛事奖项；
- 从高中开始携手有方，凭借丰富的科研经历本科直博，一举拿下MIT/哈佛/斯坦福Offer；
- 有手握普林斯顿、耶鲁等8所顶校Offer的少年圆梦MIT CS专业的理工男孩；
- 也有从“零背提”到MIT录取的平凡姑娘……
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MIT/斯坦福
申请的“加分密码”
在申请MIT和斯坦福这两所世界顶尖学府时，L同学表示这两项科研成果发挥了举足轻重的作用，无论是在文书撰写还是活动列表的呈现中，它们都成为了展示自我的重要窗口。
在申请中，我觉得能够展现对科研的持续的热爱是很重要的，以我为例，从九年级开始做科研，一直做到十一年级，期间还分别在十年级春季和十一年级春季参加了相关比赛。这种持续的科研参赛表达对科研的热爱，我觉得是非常重要的。
