黄思远，上海交通大学致远学院计算机科学与技术John Hopcroft班2026届本科毕业生，毕业后将赴香港中文大学计算机科学与工程系攻读博士。四年致远求学路，他以扎实的数理基础为起点，在荣誉课程、科研训练、前沿机构实习和朋辈传承中践行自己的志向：把个人兴趣扎根于人工智能前沿问题，把求学选择连接国家科技发展与青年责任担当。
刚进入致远学院时，黄思远面对的是一条开放而高强度的成长道路。John班的培养强调数理根基、跨学科视野和自主探索，也意味着每一次选择都不能只依靠惯性。他在课程学习和专业认知中逐渐发现，自己真正着迷的不是单个算法或工具，而是复杂智能系统背后可被理解、可被建模、可被改进的结构性规律。数学分析、线性代数、最优化方法、机器学习、图像处理与视觉等课程，构成了他认识人工智能问题的底层语言。一次次推导、编程、复盘和讨论，让他逐渐把“学好知识”推进为“用知识解决真实问题”。
对待学业，黄思远始终坚持深挖底层的学习思路。本科全部课程平均绩点排名第一；近世代数、线性代数（荣誉）、图像处理与视觉、在线算法等课程取得100分。成绩的背后，不只是投入时间，更是方法的逐渐成熟：接触新知识先划定适用边界，完成作业复盘解法可迁移性，主动打通不同课程知识脉络，避免碎片化学习。扎实的课堂训练也为后续科研提供了支撑，使他能够在面对多模态学习、强化学习等复杂问题时，保持清楚的建模意识和严谨的实验习惯。
长期稳扎稳打的学习也收获诸多认可：连续两年获得国家奖学金、三年度本科生A等优秀奖学金，同时斩获何宜慈博士纪念奖学金、含英咀华优秀学生奖学金。这些荣誉对他而言并不是“刷本”，而是提醒他继续把“优秀”落到每天的具体行动中：认真对待每一门课、每一次合作、每一组实验和每一次公开表达。
求学目标的真正清晰，来自科研实践的持续磨砺。
2024年6月至2025年6月，他在校内开启科研训练。起初，阅读论文、复现实验、理解任务设定并不轻松，许多问题无法通过课堂笔记直接找到答案。面对不熟悉的方向，他选择把任务拆细：先读懂背景，再梳理假设；先复现基线，再分析误差；先完成可靠实验，再追问是否有更本质的改进空间。正是在这一阶段，他以第三作者参与的工作入选NeurIPS 2025 Spotlight。这个经历让他第一次真切感受到，科研不是对已有结论的重复，而是在不确定中寻找可验证的新路径；也让他更加坚定地把博士深造作为毕业后的选择。
2025年6月至2026年4月，黄思远进入上海AI Lab前沿探索中心开展长期科研实习，科研训练从校园进一步走向更高密度的前沿环境。在这里，他接触到更开放的问题、更复杂的协作链条和更严格的成果标准。围绕多模态智能与推理能力提升，他以第一作者发表ICLR 2026论文《Spotlight on Token Perception for Multimodal Reinforcement Learning》，并以一作1篇、共同一作2篇投稿 NeurIPS 2026；同时以共同作者身份参与发表ICLR 2026、CVPR 2026、ICML 2026相关工作，研究内容涉及长视频推理、测试时扩展、多智能体记忆、视频自监督强化学习、多模态推理等方向。不断推进的论文列表背后，是日复一日的实验失败、结果波动、代码检查和方案重构。黄思远逐渐理解，真正的科研能力不仅体现在提出想法，更体现在把想法落到可复现、可解释、可交流的结果中。
2026年4月起，他又进入阿里ATH 事业群千问事业部开展长期科研实习，在产业前沿继续探索大模型与智能系统的真实需求。
校内科研、上海AI Lab实习与阿里千问实习，构成了他本科阶段目标探寻的三段递进：从学习如何进入科研，到理解如何做出有贡献的研究，再到思考研究如何进入更广阔的技术场景。也正因为这样的积累，他选择赴香港中文大学计算机科学与工程系攻读博士学位，希望在更系统的学术训练中继续深耕人工智能方向。
课堂、实验室之外，各类学科赛事成为他检验综合能力的实践场。面对需要综合建模、工程实现和团队配合的竞赛，他选择走到真实问题中接受检验。2024年华为软件精英挑战赛上合赛区一等奖、第十六届全国大学生数学竞赛（非数学A类）一等奖、全国大学生数学建模竞赛上海市二等奖均是他实战沉淀的证明。
竞赛让他进一步体会到，优秀的方案往往来自对问题约束的准确理解、对团队节奏的有效协调，以及在压力下快速迭代的能力。这些经历反过来滋养了他的科研：既要敢于提出新想法，也要尊重数据、规则和工程细节。
感念一路走来学院、师长、同窗给予的帮扶，黄思远主动投身致远朋辈传承分享工作。参加北大成长伙伴暑期学校期间，他因分享表现获“最佳分享伙伴”；在实习期间，他向前来参观的学弟学妹介绍科研实习经历和学习规划；在致远学院传承活动中，他多次分享课程学习、科研入门和未来规划经验。
于他而言，分享不是展示个人成果，而是把自己走过的弯路、形成的方法、获得的资源再传递出去，帮助低年级学子减少迷茫，更早看见可能的路径，少一些盲目，多一些笃定。
回望大学四年，黄思远完成的蜕变是多维的。入学时，他更多关注如何把课学扎实、把任务完成好；毕业时，他已经能够在更开放的问题中独立判断方向，在团队协作中承担责任，在不确定的科研过程中保持耐心和韧性。他从“会学习”走向“会研究”，从“追求个人成绩”走向“带动共同成长”，从“回答题目”走向“提出问题”。这份变化，来自致远学院重视基础与创新的培养环境，来自老师们在学习、科研和生活中的关心指导，也来自他在一次次选择中对自己的严格要求。
毕业后，黄思远将赴香港中文大学计算机科学与工程系继续攻读博士学位，围绕人工智能前沿问题开展更深入的研究。他希望把本科阶段形成的数理基础、科研习惯和责任意识带入新的学术阶段，在多模态智能、大模型推理与智能系统等方向持续探索，努力做出经得起检验、具有实际价值的研究成果。面对更长远的道路，他将继续以高标准要求自己，把个人理想融入国家科技进步和社会发展需要，在智能时代的浪潮中保持清醒、踏实与担当。
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如果要给学弟学妹留下一点建议，黄思远的答案很朴素：把基础打牢，把问题想深，把每一次尝试都变成下一次前进的依据。大学不是一开始就要知道所有答案的地方，而是在不断学习、实践、反思和选择中，逐渐找到值得长期投入的方向。对他来说，优秀不是一枚证书或一个称号，而是在看见更大的世界之后，仍愿意从今天的具体事情做起，向着更深处的智能之问，写下属于交大学子的笃行答案。