模拟数据 · Harvard 校友面试 30-45 分钟典型问题 · 中英对照 · AI 评分
Harvard — 模拟面试
面试官:哈佛校友志愿者 · 时长 30-45 分钟 · 形式:线上 Zoom / 线下咖啡馆
面试流程(典型 4 段)
- 寒暄 + 自我介绍(3-5 分钟)
- 学术兴趣(10-15 分钟)
- 个人故事 / 文书深挖(10-15 分钟)
- 关于 Harvard 的具体问题(5-10 分钟)
常见问题(12 道 + 你的模拟答案 + AI 评分)
Q1. Tell me about yourself.
中文:请介绍一下你自己。
我今年 11 年级,在北京读高中。我从小喜欢数学和编程,10 年级时和同学一起创办了学校的 AI 社团,目前 30 多个活跃成员。去年暑假我去云南一所乡村中学教 Python,那些孩子改变了我对"教育"的看法,所以我想研究 AI 在低资源场景下的应用。
评分:8/10 · 简洁、有故事性、有具体数字
Q2. Why Computer Science?
中文:为什么是计算机?
我第一次感受到 CS 的力量是在云南。那些孩子的问题不是"能不能学",而是"用得起吗"。我当时意识到一个算法如果在 4GB 内存的机器上跑不起来,那它对 90% 的世界是没用的。CS 在我眼里不是"造最聪明的 AI",而是"让 AI 在最普通的硬件上也跑得动"。
评分:9/10 · 强动机、具体场景、独特的视角
Q3. Tell me about a time you failed.
中文:讲一次你失败的经历。
高一时我参加 USACO,第一次铂金组月赛我交了卷才发现用了错误的输入格式,连续 3 道题零分。备赛的两年里我第一次怀疑自己是不是不够聪明。那次以后我学会了"先写测试再写代码"——这听起来像老生常谈,但只有真正被它咬过的人才知道价值。
评分:8/10 · 真实、具体、有反思
Q4. What do you want to study at Harvard?
中文:你来 Harvard 想学什么?
我想进 SEAS(工程与应用科学学院)学 Computer Science,特别想选 Prof. Cynthia Dwork 的算法公平性课程,以及 Prof. Finale Doshi-Velez 的可解释 AI 课程。我对 NLP 和 fairness 的交叉最感兴趣,希望本科就能参与相关研究。
评分:10/10 · 提到具体教授 + 具体课程 + 研究方向
Q5. What's a book that changed you?
中文:哪本书改变过你?
Mindstorms by Seymour Papert。它讲的是"孩子和电脑的关系",我读的时候正好在云南教课。Papert 写的 Logo 海龟画图那种"通过创造来学习"的哲学,正好解释了我在云南看到的现象——孩子们不是不能学,是没人给他们一个可以"创造"的工具。
评分:9/10 · 选书非大众、能连接到个人经历
Q6. How would your best friend describe you?
中文:你最好的朋友会怎么形容你?
他可能会说"那个会为了一个 bug 熬到凌晨,但第二天请全队吃早饭的人"。或者"开会时最安静,但说出的话往往是最后被采纳的"。
评分:7/10 · 有画面感,但可以再具体一个例子
Q7. What would you do if you didn't get into Harvard?
中文:如果你没被 Harvard 录取你会怎么办?
我也在申请 MIT、Stanford 和 Cambridge。说实话,无论去哪里我都会继续做"低资源 AI"这个方向。我更在意的不是哪所学校,而是哪个实验室能让我做出对真实用户有用的工作。如果都不行,我会先工作两年积累实践经验再申请 PhD。
评分:8/10 · 诚实、有备选方案、不卑不亢
Q8. Tell me about a time you worked with someone very different from you.
中文:讲一次你和与你很不同的人合作的经历。
在 CMU 夏校,我和一个来自巴西、不会编程的队友组了队。最初我以为这是劣势,但他在社区调研上比我强 10 倍——我终于学会"评估队友的优势而不是缺陷"。我们最后拿了项目最佳奖,我学到的是"团队里没有人是多余的"。
评分:9/10 · 文化差异、合作学习、具体结果
Q9. What's your favorite class and why?
中文:你最喜欢的课是什么?为什么?
AP CS A 不只是编程课,更是一节"教我怎么想"的课。陈老师让我们用递归重新理解数学归纳法——以前我一直觉得归纳法是"很巧的证明技巧",但用代码写一遍以后我才真正理解:递归是"让问题自己展开"。这种思维方式改变了我做所有事的方式。
评分:8/10 · 有具体科目、具体老师、思维层级的反思
Q10. If you could have dinner with anyone, who would it be?
中文:如果你能和任何人吃一顿饭,你选谁?
Fei-Fei Li。她从 ImageNet 时代到现在的"以人为本的 AI",一路走来她关心的不是 AI 有多强,而是 AI 应该为谁服务。我目前在做的低资源 AI 工作深受她影响,我想问她"在学术和影响力之间你怎么取舍?"
评分:9/10 · 选人具体、能连接个人方向、有具体想问的问题
Q11. What do you do for fun?
中文:你平时玩什么?
下棋、跑步、读非虚构。我从 6 岁开始下棋,11 年了。我妈说我下棋时最像我自己——安静、专注、不怕输。跑步是因为 IMO 备赛压力很大,跑步是少数能让我"不想数学"的半小时。
评分:7/10 · 真实,可以补充"你从下棋学到了什么"
Q12. Is there anything you'd like to ask me?
中文:你有什么想问我的吗?
您当年在 Harvard 最受益的一门课是什么?如果重来一次您会在哪些社团上投入更多?我对 Harvard 的 HPAIR(亚太学生会议)很感兴趣,您对它的评价如何?
评分:9/10 · 3 个问题都开放、有深度、与 Harvard 紧密相关
面试综合评分
- 学术准备:9/10
- 个人故事:9/10
- 与 Harvard 匹配:10/10
- 沟通与镇定:8/10
- 综合:9.0/10(Strong recommend)
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