最近DeepSeek殺瘋了，無論國內國外，都成了熱點，又催生了一波CS學習熱潮，對於申請美國大學的高中生來說，無疑又是一波強大的動力。但是，由於CS一直以來都是比較熱門的專業方向，導致不少學校對轉CS專業進行了限制，比如UIUC、UCB、佐治亞理工等CS強校都出臺了限制（或收緊）轉專業的政策，於是很多申請者不得不申請時硬鋼CS，但是，這是不是明智之選呢？
1、CS專業的申請難度
過去幾年，CS（計算機科學）專業的申請難度不斷飆升，已經卷到極致。
斯坦福、MIT等頂級CS項目錄取率低至 2%，競爭比藤校文科更激烈！
UC伯克利、UIUC等CS強校申請人數激增，分流政策越來越嚴格。
高分、競賽、科研……這些曾經的“殺手鐧”已經很難讓你脫穎而出。
毫不誇張地說，能以CS背景拿到名校錄取的學生，無一不是把背景刷到了極致，難度絕對是天花板級別的。
如果孩子確實最新的還是CS方向，只能“硬鋼”，有沒有辦法降低這種競爭難度呢？（前20的學校學術自由度都很高，大部分學校都可以從其他專業轉CS專業，本文不討論曲線救國，有些CS方向的孩子真的只能硬鋼。）
答案是有的，那就是：CS+X！
2、CS+X才是未來
曾有招生官這樣說：“我們找的不是程式設計師，而是‘學科規則破壞者’…"”名校不缺會寫程式碼的申請者，它們更需要的是能用程式碼改變世界的人！
DeepSeek、GPT-4的崛起，讓AI取代基礎程式設計已經是必然趨勢。未來，比起“最強程式設計師”，更有價值的人才是“計算思維+跨學科創新者”。
招生官在找什麼樣的學生？
MIT教授：“最好的計算機科學家，往往不是單純的技術高手，而是懂得如何用技術解決更大問題的人。”
斯坦福招生官：“我們要找的是能挑戰規則、拓展學科邊界的學生，而不是隻會刷演算法題的工程師。”
如果你還只是在刷演算法、拼競賽、做科研，而沒有建立獨特的“CS+X”故事，你的申請將會變得平庸，甚至被淹沒在成千上萬份CS大牛的申請中。
DeepSeek創始人梁文鋒在釋出DeepSeek之前，創辦幻方量化，就是利用AI進行全自動量化交易，即CS+金融。
3、如何找到你的獨特方向X
CS+X = 計算機科學（CS）+ 你的興趣領域（X）
名校青睞的CS申請者，往往能結合計算機與其他學科，創造出真正有影響力的跨界專案。例如：
CS + 語言學，用AI破譯甲骨文，CS+歷史背景，錄斯坦福；
CS + 心理學，研究AI如何理解人類情感，被MIT人工智慧實驗室錄取；
CS + 社會學，研究演算法如何影響公平性，斬獲耶魯CS+公共政策Offer；
CS + 藝術，結合深度學習與音樂，被哥大計算機+藝術項目錄取；
以上都是國內學生按CS+背景成功錄取前十的案例，如果這些學生單純以CS背景來申請，大機率與這些學校無緣。
因此，如果你的專業興趣是CS，你也可以找到自己的CS+X？
喜歡數學/物理 → 研究量子計算、計算機視覺
喜歡生物/醫學 → 研究生物資訊學、醫療AI
喜歡經濟/金融 → 研究區塊鏈、演算法交易
喜歡人文社科 → 研究AI倫理、計算社會科學
喜歡藝術/設計 → 研究計算機圖形學、AI創意生成
不要只是“興趣”停留在表面，而是深入挖掘，找到一個真實世界的問題，然後用CS去解決它！
但是！但是！如果你的專業興趣不是CS，就沒必要硬加CS背景了！
4、規劃CS+X路徑的要點
1）確定你的X方向。這個X不是隨便選的，也不要經常換，要找一個你真正感興趣，能深入研究的方向。最好能和你的個人經歷、成長背景產生聯絡，讓招生官看到你的長期投入。
2）活動的獨特性。你的專案不一定非常複雜，但一定要有現實意義和思維深度。比如你對歷史感興趣，可以用用AI分析古代漢字演變，幫助考古學家識別未解讀文字；對社會學感興趣，可以研究AI如何影響選舉輿論，探討演算法公平性問題；如果對生物醫學感興趣，可以結合計算機視覺和醫學影像，提高腫瘤檢測的準確率等等。
想清楚這個邏輯，CS方向的同學，就不用內卷USACO、ISEF、NIO等高難度競賽了，並且在展示CS背景的同時，更體現出你回饋社群的意願和社會價值了。
未來，最有價值的計算機人才，不是隻會刷題的“程式碼工人”，而是能用技術拓展新世界的創新者！
如果你正在規劃申請CS方向的申請，請記住：不要再單純卷CS了，聰明的人已經在“跨界”了！
對於就業而言，任何專業都可以從事CS+X方向的工作，不一定非要讀CS或相關專業，CS只是一種工具或者說技能，就好比英語，現在很少有學生把英語當一個專業方向了吧。
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