港科大（广州）学子吴乐毅：以AI为翼，竞逐卓越青春

榜样如灯，照亮前行之路；青春似火，燃烧奋进激情。在2024-2025学年国家奖学金评选中，香港科技大学（广州）人工智能学域大三学生吴乐毅，凭借在学术、竞赛、科研领域的全方位亮眼表现脱颖而出，成为国家奖学金获得者。让我们一同走进他的成长故事，解锁藏在荣誉背后的奋斗密码。

意外之喜：“国奖”是成长路上的“惊喜馈赠”

谈及获得“国奖”的第一感受，吴乐毅直言“激动又意外”。在他看来，学校“国奖”名额珍贵，与其说是刻意争取的结果，不如说是大学期间持续深耕的“意外馈赠”——“国奖”并非出类拔萃的唯一标签。

真正的优秀，藏在每一次主动探索的坚持里。

不到两年半的本科期间，吴乐毅已取得一系列丰硕的荣誉与成果。

直面挑战：在未知与忙碌中破局成长

对吴乐毅而言，大学路上的挑战多源于“未知”与“多任务并行”。创业公司实习时，全新的工作内容、未知的挑战，需要他从零开始摸索；在学术、科研与竞赛的三重压力下，攻克复杂算法、备战高水平编程赛事、打磨论文细节，每一步都充满挑战。而最考验人的，是时间的平衡——期末考试前，他曾同时推进课程总结报告（final report)、图形学课程作业及两项科研项目，五重任务压身却从容应对。

应对挑战的关键，在于他的“破局思维”：面对全新领域，主动查阅文献、请教前辈，在试错中积累经验；面对多重任务，先按截止日期和重要程度分清轻重缓急，再优化任务组合（如编程与论文写作交替进行，避免大脑疲劳），最后根据不同时段的状态分配任务——清晨处理数据整理、邮件回复等轻松事务，精力充沛时攻克算法设计、模型训练等高难度工作，让效率最大化。

学习干货：实践与输出是高效秘诀

聊起学习、科研与竞赛的核心技巧，吴乐毅分享了两个关键方法：一是“在实践中学习”（learning by doing），学习算法不仅要理解理论推导，更要通过编程落地验证，在实际项目中发现问题、解决问题；尝试新的技术方向时，跟着教程独立完成demo开发，远比单纯记忆知识点更扎实。二是“以输出倒逼输入”，无论是给同学讲解算法逻辑，还是撰写论文、整理项目文档，都能倒逼自己吃透核心原理，同时在交流中碰撞出新的思路。

同时，他还向学弟学妹们推荐了许多优秀的学习资源，如斯坦福大学、麻省理工学院（MIT）等高校的开源课程，以及GitHub上的优质开源项目，这些资源能为AI领域的学习提供专业指引。他建议同学们勇于探索，善用这些资源，在学术、科研与竞赛路上拓展视野，提升能力。

未来规划：深耕AI，探索无限可能

谈及未来，吴乐毅计划继续深造攻读博士学位，深耕人工智能领域的计算机视觉方向，聚焦生成模型与具身智能的前沿研究。他认为，大学是探索自我的舞台，不必急于定下标准答案，唯有深耕当下，在每一次学习、竞赛和实践中积累力量，才能在未来拥有更多选择的底气。

榜样寄语：专注自我，在成长中遇见更好的自己

“不要和别人比，只和昨天的自己比”，这是吴乐毅最想分享给学弟学妹的话。他表示，每个人的成长路径、兴趣方向各不相同，不必因他人的成就感到焦虑，更不应否定自己的价值。专注自身成长，明确自己的节奏和目标，同时主动汲取身边优秀同学的闪光点，在良性竞争中互补成长，每天比昨天进步一点，就是最棒的成长。

大学不是一场“军备竞赛”，而是一段自我探索的精彩旅程。吴乐毅用AI领域的科研深耕、编程赛场的屡获佳绩、学业上的持续精进告诉我们：优秀并非刻意强求的执念，而是以热爱为驱动，以高效作支撑，练就从容之心态，在每一次挑战中成长，在每一次坚持中沉淀，自然会收获属于自己的精彩。

愿每一位学子都能以榜样为鉴，不负时光，不负韶华，在青春的赛道上奋力奔跑，遇见更好的自己。