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从去年开始，在一些同学跟我沟通“想申请的项目”中，我就发现了一些“无中生有”的项目。
这些压根不存在的项目，学生到底是从哪里听来的呢？
它们或一手、或二手地，来自AI的幻觉。
我们今天就用幻觉率很低的gpt-5-thinking模型，看一下现阶段最靠谱的AI选校，能有多靠谱。
为了不欺负AI，我不会选取特殊学校（比如清北华五这样很好的学校；或两财一贸、五院等在自己的领域有卓然地位的学校；或者双非院校，因为双非的择校难度很高）。
也不会选取有隐藏特殊要求的专业领域（比如要求工作经验的、对雅思小分有隐性要求的）。
就是普通985、211高校，很常见的专业、正常均分，申请对口项目，来看看AI能不能完成最最基础的选校任务。（至于如何利用各项目的特殊偏好和捡漏机会，实现逆袭，我们就不要求它了）
【案例一：软科排名50-60的211高校的学生，会计专业，均分86，有两段会计相关实习，雅思7分。想申请港三新二商科和泛商专业】
gpt-5-thinking给出的建议：
HKU：MSc Finance；（校研院TPG一般线：IELTS 6.5，单科≥6，个别项目或更高）
HKUST：MSc Finance；MSc Business Analytics（项目普遍接受IELTS≥6.5）
CUHK：MSc Finance；（商学院TPG统一IELTS≥6.5）
NUS（需IELTS≥7.0才达线）：MSc in Finance；MSc in Marketing Analytics & Insights（同属商学院，要求一致）
HKU：Master of Accounting（MAcc）；Master of Global Management；MSc Marketing（多数项目以6.5为参考线）
HKUST：MSc in Accounting（IELTS≥6.5（各单项≥5.5））
CUHK：MSc in Accountancy；MSc in Information & Technology Management（商学院IELTS≥6.5）
NTU：MSc Accountancy（需提供英测；常见参考为IELTS≥6.5）；MSc Marketing Science（要求提交线下版IELTS/TOEFL，网考不再接受）
CityU：MSc Marketing；MSc Business & Data Analytics；MSc Business Information Systems；MSc Management & Innovation（这些项目普遍IELTS≥6.5）
PolyU：MSc in Accountancy；MSc in Marketing Management；（理大TPG校级最低线多为IELTS≥6.0，但个别项目会设更高如6.5——例如供应链与物流管理方向）
我们来看一下这份方案，可以说，争取档和匹配档，基本都是炮灰。甚至有一些很基础的事实错误（比如对雅思成绩的要求）。
其中有两个项目可以勉强争取：分别是港中文的会计和信息科学与技术管理（后者的专业名称还给错了）。
而港三真正能作为主申的商科和泛商项目，一个都没有出现。
在稳妥档，港城和港理的市场营销，都是需要工作经验的；港城的MSc Management & Innovation也偏好有工作经验的申请者。
另外港城的语言要求有事实性错误。
其实这个背景，在城理完全申请到更好的项目，不需要这么“泛”。
商科的试完，我们再用理工科做一个测试：
【案例二：软科排名20左右的985高校的学生，数学专业，均分81，雅思6.5分。想申请港三新二数学、统计、数据科学之类的专业】
NUS – MSc in Data Science & Machine Learning (DSML)｜官方英标IELTS≥6.0；侧重CS/ML，筛选很严。
HKUST – MSc in Big Data Technology (BDT)｜IELTS≥6.5（各单项≥5.5）；工程/计算味重。
HKU – Master of Data Science (MDASC)｜需高数/代数+编程+初级统计先修；英语遵从校级TPG线（见下）。
CUHK – MSc in Advanced Studies in Statistics & Data Science (ASDS)｜英语遵从研究院通则IELTS≥6.5。
NTU – Master of Science in Data Science (MSDS)｜项目页未写死分数；计算/数据学院硕士常见线IELTS≈6.5（校方FAQ口径）。
NUS – MSc in Statistics｜IELTS≥6.0；数学底子对口。
CUHK – MSc in Data Science & Business Statistics (DSBS)｜IELTS≥6.5；统计/数据双轨。
HKU – Master of Statistics (MStat)｜遵从港大TPG英语线（IELTS≥6.0，单项≥5.5；部分学院更高），以统计建模为主。
NTU – MSc in Analytics（CEE学院）｜IELTS≥6.0（项目页）；偏应用分析。
这套方案看下来，最直观的感觉就是gpt只注意到了学生的专业和雅思成绩，院校背景和成绩是一点不看（也可能是不懂），反正冲就完了。
对于这样背景的学生，NUS的项目中，DSML没有可能，统计也属于争取，数学才算是有希望。
港科BDT，对于中游985，均分一般要87+。
港大的数据科学和统计学，会有笔面机会。但是这两个项目笔面淘汰率都不低。
南洋理工的两个项目，都是有希望的。
主攻档里港中文的项目，纯属杜撰。
这套方案比上一套略好，9个项目算是有6个有效项目（包括有可能争取成功的）。但真正稳妥且对口的项目，是一个没选。
最常规的背景、用低幻觉率的gpt-5-thinking给出的方案尚且如此，其它平台能做出的方案，质量就可想而知了。
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