各位考官，大家好。我是来自 XX 大学的研究生 XX。今天站在这里，我不想用那种像背课文一样的“标准答案”去介绍自己，出于考研不只是是找一份工作，更是想找个能跟我聊得来的伙伴。

故此，我想把自己当成一个平常的大学生来聊，咱们就从这几个点慢慢唠。 我本科是在一所相对一般/平平的师范学校读的，那时候我最大的感觉就是“学数学忒难了”。记得那时候我在班里，数学成绩一直垫底，每次做应用题都认定像是撞墙，我就连想过是不是自己笨。

后来我意识到，原来难题不在脑子，而不在方式。便我疯狂地啃基础理论，每天刷题做到凌晨三点，那种枯燥实际上挺有魅力的，起码能堵住嘴。 目前的我，数学已经能考到 140+ 了，特别是逻辑推理和数学二，是我认定自己最拿手的科目。但这不代表我厌恶它们。

说实话，刚启动学概率论的时候，我连公式背不下来，看着那些符号都认定是符号鬼。

后来我强迫自己像侦探一样去推导每一个定理，而不是死记硬背。有一次备考现场，我对着卷子发呆了一整晚，最终发现那题实际上早就在书上见过，只是被涂成一个算子罢了。目前回头想想，那时候的“痛苦”，实际上是我成长最快的时期。 在研究生阶段，我选择持续读研，是出于我想把数学的“严肃性”和“应用性”结合起来。我本科修了师范数学，后来考公黄了，也意识到数学不能只用来做题。我就拍板往“应用数学”要么“量化金融”方向发展。我看了一下这个方向，发现它正缺那种能把复杂模型转化成实际算法的人。 比如，我最近在看一个关于供应链优化的案例，里面用的是经典的随机匹配模型，可是传统算法跑不通，出于变量忒多。我就试着用强化学习去做微调，通过对抗训练让模型学会在库存不足时提前预警，预测准率从 80% 提升到了 92%。

这种从理论到代码再到数据落地的过程，确实比单纯做题有意思多了。自然，我也意识到自己还在探索期，有时候面对复杂的优化难题，还是会卡壳，比如连续变量的处理，需求大量的经验去调参。 自然，学习数学不只是是为了工作，也是为了丰富自己。我比较喜爱算法领域的“设计感”，比如写代码的时候，看着一个函数最终能解决一个实际难题，那种成就感确实挺治愈。

比如我最近在做一个小型的视觉感知算法，为了优化注意力机制，我尝试过多种不同的损失函数，有时候为了一个 0.01 的增益，还要调试半天。

这种反复试错的过程，让我认定科研的乐趣就在于这种不确定性。 在团队配合上，我也不是一个一直冲锋陷阵的“军师”，我是一个愿意倾听并能快速解决难题的执行者。出于我发现，有时候把难题拆解成小步骤，让队友去负责特定模块，比一个人扛着干效率高得多。

比如在之前的项目中，我负责数据清洗局部，发现原始数据里有不少噪声，我就让一个专门负责前端的同学帮我设计过滤规则，最终把数据质量提升了 30%。

这种分工搭伙的方式，让我认定团队协作的滋味实际上挺美妙，每个人都在发挥自己的长处，最终拼成一张大网。 自然，我也知道自己还有大量不足。

比如我的学术英语实际上还停留在“能看懂”的程度，间或还是会在论文里出现语法小瑕疵。

还有逻辑表达上，有时候忒爱用形容词去修饰，害得观点不够犀利。

这些我都在努力改，比如目前我会强迫自己每天写一篇不带形容词的纯逻辑分析，哪怕有点干瘪也要写。 总的来说，我就是这样一个在数学世界里摸爬滚打、愿意打破常规的同学。我不求完美无缺，但求真。

要是能有幸进入贵校，我希望能加入新的课题组，和更前沿的研究者一起，把那些看似枯燥的数学模型，变成解决现实世界难题的钥匙。 谢谢大家。