（上接3版）入到邓老师的科研讨论班后，每到周五下课仲海天都会坐校车去城关校区参加讨论，这是仲海天大三学年的常态。
在讨论班里，同学们针对同一数学难题各抒己见，思想的激烈碰撞考验着思维敏锐度。仲海天发现那些自己原以为理解的知识点，却很难向别人表达清楚。他开始反思自己对问题的切入点是否有误、细节是否遗漏，这大大帮助他查漏补缺自己的专业知识。
仲海天现在还记得，一次他上台讲论文中出现的三角剖分格式中的单纯形重心表达式时，讲台下的同学都没什么反应。他以为自己说的方法出了差错，正慌乱时，一位师兄突然站起来，肯定了他的思路，并加入讨论。两人一起补充观点，很快将原本看起来棘手的问题顺利解决了。讨论班的经历让仲海天对数学的严谨性有了新认识，他感到更加敬畏数学学科。
得益于前两年竞赛打下的良好基础，仲海天很快适应了竞赛向科研的转变。在仲海天看来，竞赛是不断积累旧题以破解新题，重在创新；科研则是在前人的研究基础之上，寻找新的突破点做研究，重在洞察。竞赛题总有一个标准答案，但科研更像是是摸着石头过河，该怎么找答案、到底有没有答案，都得靠自己一步一步探索。“我认为不论是学习、竞赛，还是科研，都是不进则退的。如果只待在原地不动，就相当于是退步，去做是最关键的。”凡事尽早开始行动，一点点培养自己的行动力，这是仲海天“多线作战”的心得，也是他对抗焦虑的方法。
仲海天明白在本科期间做成数学科研是难度极大的，所以他早已做好心理准备，无论结果如何，他觉得能有一段科研学习的经历本身就是非常值得的了。大三下学期，参加完北京大学的夏令营后，他更加坚定了要突破自己的想法。“参加完夏令营，我意识到自己在竞赛方面的优势，但科研确实很薄弱，我得把这个短板补起来。”于是仲海天又加入了好友徐子扬发起的科研项目。有了讨论班科研训练的基础，他和徐子扬一起合作的科研项目“Identification of phos-phorylation sites enhanced by protein PLM8embeddings”经过长期的研究探索，得以顺利完成，并在“IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics”（中科院一区，IF=7.7）发表。“这个项目其实不完全属于数学学科的研究了，简单概括是‘用AI研究生物问题’，数学在其中扮演的角色更多是解决一些基础性的问题。”仲海天介绍道，“这个尝试对我今后的研究方向有了不小的启发，我的眼光不会只局限于数学这个角度了。”
大四推免阶段，得益于前三年的努力和成果，仲海天成功斩获了中国科学院大学、清华大学、北京大学的offer。综合考虑了导师和研究方向，仲海天最终选择了前往中国科学院大学深造，研究大语言模型的安全与可信方向。尽管此行收获满满，仲海天觉得还是留了一些遗憾。“第一场面的就是北大博士，觉得自己主要是在经验和心态上吃了亏，没有发挥好，还是比较可惜的，但是好在有了第一次的经验，后面就放松自然多了。”
确定保研去向后，仲海天选择前往中国科学院自动化所实习并在那完成了自己的毕业论文。当他回顾这段经历时，他觉得这是一个很正确的决定。他表示，在自动化所实习的半年，自己幸运地遇到了优秀的师兄，跟着师兄一起工作，被师兄高效率、高执行力的品质感染。他会和师兄一起讨论科研项目，将项目拆分成各个小点推进合作。仲海天在这半年内尝试了许多以前从未尝试的新领域，开拓了视野，同时也顺利完成毕业论文。
结束中科院自动化所的实习后，仲海天因表现优异，导师推荐他可以向微软亚洲研究院投简历试一试。通过一层层的笔试和面试，他顺利拿到了微软亚洲研究院的实习机会。一进微软，仲海天就感受到其浓厚的科研氛围，他负责对接的工作涵盖了学术最前沿的内容。经过又一次的科研实习，他觉得过去像摸黑一样的科研变得更加清晰和明朗。
对于未来的研究方向，仲海天怀有自己的理想和期待。大语言模型是人工智能AI的一个分支，与数学有着密不可分的关联。仲海天希望凭借自己的数学专业背景，推进大语言模型的研究寻找新的切入点。“我希望我们的研究能用数学解释AI，帮助大家从这个角度看待AI的性能和安全性，为社会提供一个更理性的交代。”