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全球50所大學AI產出能力基準評估報告 |
| - 2026/09/22 | |
根據5W AI Communications近期發佈的一份報告，史丹佛大學（Stanford University）、麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）和卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）在首次全球50所大學人工智慧（AI）產出能力基準評估中位列前三。第一梯隊共八所大學，其餘五所分別為： University of California, Berkeley、Tsinghua University、University of Toronto、Peking University和Princeton University。
《2026年5W AI高等教育指數》 衡量的是各大學在源頭層面的AI產出情況。六個權重相等的維度——前沿實驗室核心密度、AI研究成果、AI課程深度、創始人與資本管道、計算與基礎設施，以及模擬AI引用份額——合併為0–100分的綜合得分。
Stanford University是唯一一所六個維度均位列前三的大學。Stanford AI Lab（SAIL）和由李飛飛（Fei-Fei Li）聯合主導的人類中心人工智慧研究所（HAI）擁有美國所有大學中規模最大的AI師資隊伍之一。Christopher Manning、Andrew Ng、Percy Liang、Chelsea Finn、Dan Boneh構成了其研究團隊的中堅力量，既產出基礎研究成果，也培養了大量進入前沿AI公司的技術校友。Stanford校友包括OpenAI首席執行官Sam Altman和Nvidia首席執行官Jensen Huang。
MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory（CSAIL）是全球按師資數量計算最大的AI研究機構。2019年，Blackstone董事長Stephen Schwarzman承諾捐贈10億美元，成立了Stephen A. Schwarzman College of Computing，將AI嵌入到更廣泛的機構運營結構中。Regina Barzilay、Josh Tenenbaum、Antonio Torralba構成當前研究團隊的中堅力量。校長Sally Kornbluth已將MIT定位為當前週期內AI政策領域的標杆機構。
CMU擁有全球按人數計算最集中的AI活躍師資，分佈在Machine Learning Department、Language Technologies Institute、Robotics Institute、Human-Computer Interaction Institute。CMU於2018年在美國率先開設了AI學士學位，比所有同類院校早了三年。報告發現，CMU的校友遍佈各大前沿實驗室的應用AI團隊。
UC Berkeley Artificial Intelligence Research Lab（BAIR）、RISE Lab、Sky Computing Lab在過去五年中產出了該領域大量被引用次數最多的研究成果。Pieter Abbeel、Trevor Darrell、Sergey Levine、Stuart Russell構成當前研究團隊的中堅力量。公立大學的經費結構在開源AI基礎設施方面形成了獨特優勢——TensorFlow的早期淵源、與PyTorch相關的研究，以及目前業界廣泛使用的強化學習框架，均可追溯到UC Berkeley或其周邊的研究社區。
University of Toronto是現代深度學習革命的起源機構。Geoffrey Hinton——2018年與Yoshua Bengio、Yann LeCun共同獲得圖靈獎——曾領導的實驗室產出了2012年ImageNet突破性成果。Ilya Sutskever、Alex Krizhevsky、Ruslan Salakhutdinov均出自該多倫多實驗室。Cohere聯合創始人Aidan Gomez是多倫多大學畢業生。2017年在多倫多啟動、初始資金為1.5億加元的Vector Institute構成了當前生態系統的核心。報告發現，多倫多大學的人均AI產出量在全球僅次於灣區。
Princeton University是第一梯隊中唯一的常春藤盟校。Anthropic首席執行官Dario Amodei及其總裁Daniela Amodei均持有普林斯頓大學學士學位。Sanjeev Arora的理論電腦科學研究團隊和統計與機器學習中心持續產出與前沿相關的研究成果。普林斯頓大學校長Christopher L. Eisgruber已成為當前週期內AI政策領域被引用最多的大學領導人之一。
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LSE新設四碩士科系，部分英國院校學費減免同步來襲 |
| - 2026/09/19 | |
倫敦政治經濟學院近期宣佈新增了四個授課型碩士，分成四個不同方向，裡面三個還是和海外名校合作的雙學位，合作學校分別是韓國延世大學、加拿大多倫多大學，還有紐約大學坦登工程學院，只有經濟史高階研究這個項目是 LSE 本校一年制學位。先分別說下這四個科系。
第一個是高階經濟學碩士MSc in Economics (Advanced Topics)，歸經濟系管，和延世大學聯合培養，適合大學讀經濟、數理金融，想研究亞太經濟，同時拿兩所學校學位的同學。
第二個是高階研究經濟史碩士MSc in Economic History (Advanced Research)，在經濟史系，只有倫敦本校就讀，偏向學術研究，適合打算讀博、去智庫做研究的歷史或者社科背景學生。
第三個是國際移民與公共政策碩士MSc in International Migration and Public Policy，屬於歐洲研究院，和多倫多大學合作，主要研究全球移民相關政策，適合公共政策、國際關係、法學這類背景，想去國際組織、政策顧問行業的人。
第四個是金融工程、隨機方法與機器學習碩士MSc in Financial Engineering, Stochastic Methods and Machine Learning，隸屬於統計系，對接紐約大學坦登工程學院，數理和程式設計要求較高，目標是量化、金融科技相關崗位，適合數學、統計、電腦專業的學生。
打算申請這幾個新科系的同學，有幾點一定要提前留意:
第一，新科系第一年申請是有紅利的，現在報的人比老牌熱門科系少，競爭壓力小，學校為了招滿首屆學生，審核標準會寬鬆一點，條件匹配的話一定要早點準備文書、儘早遞交。不過這個優勢只針對第一屆，後面申請人數多了，錄取門檻肯定會拉高。
第二，四個科系對大學課程、數理基礎的要求差別很大，金融工程、經濟學這種量化方向門檻明顯更高。LSE 經濟和量化類科系基本都建議提交 GRE 成績，社科類科系也要對照往年錄取要求提前準備標化考試，先修課不夠很可能直接被篩掉。
第三，三個雙學位項目都是跨國兩年制，一般第一年在倫敦，第二年去合作院校讀書，畢業能拿到兩份碩士證書。但需要分別辦理英國和對應國家的簽證，兩地簽證材料、辦理時間都不一樣，得提前規劃；另外兩段學習的學費、生活費標準完全不同，獎學金申請管道也是分開的，確定申請之前，一定要查清楚分段就讀時長、兩地學費和整體開銷，做好完整規劃。
部分英國大學集體降價搶人
以前申請英國院校，獎學金基本都是擇優發放，名額特別少，還得單獨提交申請、額外寫文書，競爭特別激烈，普通學生想拿到基本很難，但今年情況有點不同。知名顧問公司研究了英國 90 所大學，逐一核對了各校官網資訊，現在至少有 22 所英國大學推出了國際生自動學費折扣，算是一波大範圍的留學降價潮，羅素集團名校、老牌院校還有各類綜合大學都有參與，學士和授課型碩士都能享受福利。
這個自動折扣政策有三個優勢。第一是零門檻就能享受，跟傳統獎學金不一樣，不用單獨遞交申請，不用額外準備文書，也不用跟別人激烈競爭。第二是拿到錄取就能享受，只要你達到學校入學要求，按時接受 offer、繳納押金，學費會直接抵扣，帳單上會同步更新減免後的金額。第三覆蓋人群特別廣，絕大多數自費國際生都能享受，學士、授課型碩士，還有一部分研究型碩士全都包含在內。
第一梯隊：高額折扣型（£5000以上）：
1. 亞伯丁大學（University of Aberdeen）
• 折扣金額：授課型碩士£8,000學費減免
• 適用對象：所有全日制自費國際碩士新生（授課型和研究型均可）
• 申請方式：自動發放，無需單獨申請，直接體現在CAS上
• 條件：2025—2026和2026—2027學年入學，亞伯丁主校區就讀，自費國際學生
• 排除：DPLP、PGDE、牙醫等科系
2. 東安格利亞大學（University of East Anglia, UEA）
• 折扣金額：
• 學士：£4,000—£10,000/年（工程、物理、環境科學類科系可達£10,000/年）
• 碩士：£5,000—£7,000國際卓越獎學金
• 早鳥獎勵：額外£500—£1,000
• 適用對象：所有全日制自費國際學生（學士、授課型碩士）
• 申請方式：自動評估，offer發出後不久即確認
• 條件：2026年9月入學，達到學術入學要求
• 大學折扣可連續領取多年（不含實習年），碩士為一次性減免
3. 謝菲爾德大學（University of Sheffield）折扣金額：
• 學士：£2,500/年，四年制最高£10,000
• 碩士：£3,000
• 適用對象：所有全日制自費國際學生
• 申請方式：自動發放，無需單獨申請
第二梯隊：中等折扣型（£3000–£5000，羅素集團/知名院校）
4. 諾丁漢大學（University of Nottingham）
• 折扣金額：授課型碩士£3,000
• 適用對象：所有2026年入學的全日制自費國際授課型碩士新生
• 申請方式：自動發放，no application needed
• 條件：諾丁漢主校區，自費國際學生，無其他全額資助
5. 里茲大學（University of Leeds）
• 折扣金額：
• 國際地區獎學金（學士）：£5,000—£6,000自動發放
• 國際卓越獎學金（學士/碩士）：£3,000、£6,000或£16,000（需單獨申請，競爭型）
• 申請方式：地區獎學金自動發放；卓越獎學金需申請
• 條件：2026年9月入學，自費國際學生
6. 埃克塞特大學（University of Exeter）
• 折扣金額：
• 學士：£3,000或£5,000/年（自動型）+ 卓越獎學金（需申請，最高£10,000），疊加後最高每年£8,000
• 碩士：首年最高£10,000（自動型+卓越獎學金疊加）
• 適用對象：全日制自費國際學生
• 申請方式：部分自動發放，部分需申請
• 條件：2026年9月入學
7. 約克大學（University of York）
• 折扣金額：學士全球影響力獎學金£5,000/年
• 適用對象：國際大學生
• 申請方式：自動獲評，無需單獨申請
LSE新開設的四科系搭配多元賽道，由於第一年申請優勢較大，同時英國二十餘所大學宣布無門檻自動學費折扣，不用競爭獎學金就能直接減免留學開支。但這兩類紅利都具備時效性，新科系後續申請熱度上漲後錄取標準會收緊，各校學費優惠政策也存在調整可能，建議符合背景的同學盡早梳理自身條件、籌備文書與標化測驗材料，儘早遞交申請。
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電腦科學還能不能申請？ AI時代，誰能成為最後贏家？ |
| - 2026/09/15 | |
美國國家學生資訊交換研究中心2026年春季報告顯示，曾經連續多年霸榜熱門的電腦科學（Computer Science）科系大學入學人數下降8.1%， 研究生入學人數下降14.0%，是近年來的最大單年跌幅。與此同時，CompTIA最新就業報告指出，全美基礎軟體開發職位招聘量較去年同期縮減逾9%。曾經被視為就業鐵飯碗的CS科系，正經歷一次結構性降溫。
與此同時，人工智慧（AI）課程卻正在快速滲透到商科、工程、醫學、人文甚至藝術等多個領域。UT Austin電腦科學系主任甚至公開定調——“就像人人需要數學和讀寫，人人都需要AI素養”。這背後的真正變化，並不是電腦科系過時了。
CS光環褪色？背後是人才需求的升級
過去十多年，美國大學最受國際生追捧的科系之一就是電腦科學，原因很簡單：高薪、就業機會多、科技行業需求旺盛。根據美國教育部國家教育統計中心的資料，電腦與資訊科學是美國大學階段增長最快的科系之一。自2010年代中期開始的“人人都轉碼”浪潮，曾讓全美CS科系入學人數連續十年高速膨脹，師資、課程和科研資源嚴重向該領域傾斜。
然而隨著GPT-5、Claude 4等大模型在基礎程式設計任務上的表現逼近甚至超過初級開發者，雇主對只會搬磚式寫代碼的畢業生需求驟然收縮。美國勞工統計局將2024-2034年軟體開發人員職位增長預期從25%下調至17%，並首次在職業展望中加入“受AI自動化影響”的標註。因此，美國大學也在調整培養方向：從培養“電腦科系學生”，轉向培養“所有科系學生的AI能力”。過去，人工智慧屬於電腦學院；未來，人工智慧可能像數學、寫作能力一樣，成為所有學生需要掌握的基礎技能。
UT Austin推動面向非電腦科系學生的AI課程，課堂上心理學系用AI分析共情對話，建築系學生用擴散模型推敲設計方案，音樂系學生訓練旋律生成器探索風格遷移。系主任解釋說：“AI素養和數學、讀寫一樣，是跨職業的基礎能力，我們刻意將這門課從電腦系的語境裡剝離出來。”
西北大學因過去CS熱潮大幅擴大的師資，如今大量轉向教授音樂、傳媒、社會科學等外科系學生，並同步增設AI主修、簡化跨院系先修課要求。哈佛大學在Harvard College Writing Program課程中將大語言模型融入課程大綱，要求學生用GPT-5完成文獻梳理與初稿生成，並撰寫反思論文，審視AI輔助下的論證弱點和倫理陷阱。普渡大學更直接將AI素養設為全校畢業要求，自2026年秋季起，無論主修哲學、農業還是工程，所有新生均需修讀一門整合了機器學習原理、提示工程與倫理判斷的AI基礎課程。
2027、2028的申請者若仍僅為高薪而硬轉碼，風險正在累積；但若能在熱愛的領域疊加計算與AI思維，機會反而在爆發。CS降溫的本質，是技術紅利從生產者向應用者的擴散。
跨界者：給任何科系裝上超級引擎
很多同學與家長看到CS降溫的新聞，第一反應可能是：是不是電腦科系不能申請了？其實答案並不是。真正發生變化的是：單一技能型人才的競爭力正在下降，未來更具優勢的方向，是“AI+行業”。例如：電腦+生物醫學，可以進入AI醫療領域；統計學+金融，可以進入量化分析和智慧投顧領域；心理學+AI，可以參與人機互動、用戶研究；傳媒+AI，可以探索智慧內容生產；工程+AI，可以進入機器人、自動駕駛等領域。美國大學近年來不斷增加跨學科項目，本質上也是為了適應這一趨勢。
心理學系學生馬庫斯·歐文透漏自己輔修AI的原因很務實：越來越多臨床機構用AI做初診分析和進展監測，我想成為那個知道如何向AI提問、並判斷它是否出錯的治療師。音樂系學生則希望通過AI探索生命與意識的哲學問題，生物學學生試圖從類比大腦的角度逆向理解AI的決策機制。這些選擇背後，沒有一個人提到轉行做程式師。
申請者的策略重構：如何跑出優勢
當美國大學紛紛將AI素養納入通識框架，當跨學科“AI+”能力成為錄取與就業的新焦點，申請者的傳統優勢領域正在被重新定義。我們需要一場清醒的策略重構。
(1)選校邏輯的重心轉移
過去同學與家長選校的核心指標往往是CS專業排名，這套在單一技術賽道上行之有效，但在AI通識化時代略顯局限。新的選校重心或許要考慮到：這所大學在AI融合教育上的準備有多深？ 比如是否為非CS科系學生提供有學分認證的AI輔修、證書項目？學校的AI通識課程是走過場還是真融合？
(2)背景提升的新敘事：從技術炫技到問題驅動
申請者長期依賴的競賽獎項、科研論文和標化高分，在AI通識時代面臨敘事效力的衰減。招生官不再只關心會不會寫代碼，而是追問用什麼工具解決了什麼問題。比如熱愛歷史，嘗試用AI工具分析某段歷史時期的文獻語料庫，尋找前人未曾注意的敘事模式；核心不是調用了多複雜的模型，而是如何定義問題、如何判斷AI給出的結論是否可靠、以及用這些發現做了什麼。
(3)不同背景申請者的差異化路徑
對於傳統理工強校背景的申請者，優勢在於技術底子，但風險恰恰在於只有技術底子。需要在活動中刻意增加用技術解決人文或社會問題的案例，證明不是一個只會寫代碼的人，而是一個用代碼回應真實世界的人。
對於人文社科背景的申請者，正處在這次變革中最有利的起跳位置。美國大學的AI通識課程大量向藝術、社會學、心理學等科系傾斜，招生官渴望看到文科生如何用AI拓展本專業的邊界。差異化優勢不在於技術深度，而在於問題的獨特性和視角的稀缺性。
美國大學正在告訴我們：未來真正稀缺的是懂技術、懂行業、懂創新的人。對於留學生而言，與其糾結“CS還能不能讀”，不如提前思考如何證明：自己具備學習新技術、跨越學科邊界、解決真實問題的能力。
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布朗大學爆出史上最大作弊案 |
| - 2026/09/08 | |
2026年6月，布朗大學經濟學教授Roberto Serrano向媒體揭露：在他教授的高級數理經濟學課程中，至少50名學生在期中考試使用ChatGPT等AI工具作弊。Serrano稱這可能是常春藤盟校已知最大的一起學術欺詐案。而他將考試改為帶回家開卷形式的初衷是為了照顧學生的心理健康。因為2024年12月，布朗大學發生槍擊案，一名前博士生在複習課上開槍，造成1死9傷，其中2名傷者就在Serrano班上。卻沒想到一次出於善意的考試調整，換來了一場常春藤歷史上最大規模的學術欺詐。
40個滿分，96的平均分：一場考試暴露了真相
Serrano教授在布朗大學任教34年來，第一次將ECON 1170的期中考試改為帶回家、閉卷的形式。這門課是高級數理經濟學課程，向來以難度著稱，過去選課人數從未超過30人。但這一次或許是因為考試形式的變化，86名學生註冊了這門課。但3月5日期中考試成績出來後，結果令人瞠目結舌：滿分100分的考試成績全班居然有40名學生獲得滿分，且全班平均分高達96分，而往年這門課的平均分通常在65到80分之間。Serrano教授坦言，他故意把這次帶回家的考試出得比平時更難，因為學生有無限的時間來思考。正是因為這是一次更難的考試，這樣的分數分佈才讓我絕對清楚，發生了非常不尋常的事情。助教們在批改試卷時發現了異常。有些答案中包含了一些不尋常的段落，而這些段落恰好與把考題輸入ChatGPT後得到的結果高度吻合。更關鍵的是，ChatGPT對一個本應有更簡潔、更優雅證明的問題，生成了一個非常複雜的論證，而同樣的複雜推理，出現在了數十份學生的試卷中。
實體期末考，三分之一的人沒來
Serrano教授沒有直接作廢期中考試成績。他做了一件更聰明的實驗：他提前告知學生，期末考試將改為實體監考形式，且占總成績的50%。他還明確表示，如果期末考試的分數分佈與期中考試出現巨大差異，那麼將僅以期末考試作為最終成績的依據。結果並不樂觀，線下期末考試全班平均分驟降至48分。參加期中考試的86名學生中只有59人參加了期末考試，而缺席的27人中有22人在期中考試中拿到了滿分。Serrano教授說作弊的經驗證據是壓倒性的。他決定今後徹底取消帶回家的考試形式，也不再計算每週的問題集成績，因為這些都可以用AI完成。
校方的冷淡反應
當Serrano教授向布朗大學高層報告這起作弊事件時，他得到的是一盆冷水。他說校長的反應是絕對的沉默，院長也沒有任何回應，直到我把案件提交給學術規範委員會。直到案件被提交到學術規範委員會，校方才終於承認這是一次警鐘。但Serrano教授認為這遠遠不夠。學術誠信是一項值得捍衛的價值。如果我們想要保全高等教育的未來，教師就不能在這場決定性的戰鬥中孤軍奮戰。他甚至暗示，校方不願採取更強硬的行動，可能是因為對捐贈的依賴：這意味著孩子總是被給予懷疑的好處，我在其他場合也見過這種情況。
一次校園槍擊案奪走了一個年輕的生命，讓倖存者活在創傷中。一位教授試圖用善意治癒創傷，結果卻被當成了可以利用的漏洞。被摧毀的不僅是學術誠信，還有人與人之間最基礎的信任。而最諷刺的是，那些用AI作弊的學生，最後連期末考試都不敢來參加，他們拿到了40個滿分，卻連面對一場實體考試的勇氣都沒有。當AI替你思考的時候，你也把面對世界的能力，一併交給了它。
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