347分，拟录取北京建筑大学智能科学技术学院人工智能专业硕士研究生——这是安徽科技工程大学信息与网络工程学院数据科学与大数据技术专业2026届毕业生孟庆洲交出的“上岸”答卷。从本科阶段埋首数据科学基础学习，到跨向人工智能前沿赛道，这名00后学子的考研路，没有“开挂”的剧情，却写满了“笃行”二字。

走进孟庆洲的备考笔记，不同颜色的标注密密麻麻：黑色是基础知识点框架，红色是高频错题陷阱，蓝色是阶段性复盘反思。“备考不是闷头刷题，更像在做一场长周期的‘科研’。”他这样定义自己的考研历程。

备考初期，他花了近两个月梳理完四门考试科目的知识图谱，把厚书读薄；强化阶段，他把近10年真题拆成考点模块各个击破，错题本从1本攒到3本；冲刺阶段，他每周模拟两次全真考试，把答题节奏精准到“每道大题不超20分钟”。遇到状态波动、模考成绩下滑的情况，他从不硬扛，“停下来复盘比盲目赶进度更有用，考研考的不只是知识存量，更是调整能力和心态韧性。”

在孟庆洲看来，考研从来不是“为了考试而考试”。本科期间参与的大数据处理课程项目，让他第一次感受到算法模型从“跑不通”到“精准输出”的成就感，也埋下了他深耕人工智能领域的种子。“本科的数据科学训练是地基，我想往更前沿的方向走，看看AI技术到底能解决多少现实问题。”他说。这份清晰的专业认知，也成为他择校时放弃热门院校、选择北京建筑大学人工智能专业的底气——“比起‘名校光环’，我更看重研究方向和我未来想做的计算机视觉、深度学习领域是否匹配。”

“现在很多同学备考容易陷入两个误区，要么盲目冲名校不敢评估自身基础，要么随便选个‘好考的’专业丢了兴趣。”谈及给学弟学妹的建议，孟庆洲坦言，考研的第一步是“认清自己”，结合本科积累、兴趣方向、职业规划定目标，比跟风报班、照搬他人经验更重要；其次是“落地计划”，“别把日程表排满到每分钟，每天完成80%的既定任务，比完美完成一天计划、后面连断三天更有意义”；最容易被忽视的是“复盘意识”，“错题不是负担，是帮你查漏补缺的路标，每一次改错都是在给考场上的自己‘排雷’”。

如今，孟庆洲已经提前联系了研究生导师，开始阅读实验室的前沿文献。“考研不是终点，是下一程的起点。”他说，未来想在人工智能与智慧城市交叉领域深耕，用技术做点“看得见、用得上”的事。（特约通讯员：陈凯 作者：孟庆洲 审核：李刚 蔡为青）