兰州大学2026考研歧视双非？笔试401高分被刷，318分却被录取！

近日，兰州大学信息科学与工程学院公示了2026年拟录取硕士研究生名单，其中在初试中排第十三名分数为401分的考生未被录取，复试笔试84分（复试笔试前几），但在复试中面试成绩仅得46分（60分合格），被一票否决惨遭淘汰。

很多网友表示，兰州大学好像一直不太喜欢双非考生，过去几年就有很多关于兰州大学高分考生被刷的帖子。

今年的这位考生初试和复试笔试都是高分，但最终还是被淘汰，让人感到非常可惜。

为此不少网友调侃兰州大学，说兰大是双非最严厉的父亲，985、211、双一流最慈祥的母亲。

短视频平台上有很多网友都替这位考生鸣不平，也有观点认为，学生有选择学校的自由，学校也有选择学生的自由。

理论上考研400多分被刷只有两种可能： 面试表现太拉 Or 本科学校太烂——上不了台面的后者，显然才是主要原因。

兰州大学这次事件主要是因为，一名初试取得 401 分、复试笔试拿下 84 分高分的考生，在复试面试环节仅获得 46.43 分的不及格成绩，最终以 67.07 分的总成绩被判定为不合格，无缘拟录取名单。

与此同时，初试仅 318 分的考生，凭借复试笔试 69 分、面试 85.71 分的稳定发挥，以 72.98 分的总成绩成功上岸。

单看成绩差距，401分考生初试超 318 同志 83分，复试笔试又超15 分，按理说已经可以开香槟了，最后却跌在面试环节——仅 46.43 分，及格线都够不到...于是这名初试仅考了 318 分的考生就这样“阴差阳错”地美美上岸了。

该专业考的是数二英二，按今年的考题难度和竞争状态（电气电子控制类专硕 400 分扎堆，系均四五十个起步），考 318 还能上岸985，确实有点东西...

如此熟悉的剧情，一石激起千层浪，在众多网友的“恶意回忆”之下，兰大随即被冠上了“双非最严厉的父亲，92最慈祥的母亲”称号。

兰州大学作为考研B区（内蒙古、广西、海南、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏、新疆等10省(区）中唯一的985高峰，兰大在学术界有着「孔雀向东飞」的悲壮，却在调剂市场有着「收割机」的霸气。

每年兰大会接收大量来自顶尖名校的调剂生。这在客观上挤压了双非考生的录取空间。

导师在短短十几分钟的面试里，很难彻底看透一个人的潜力，院校背景往往是一种过滤方法。因为地理位置偏远，兰大迫切需要通过高质量生源。

先例在前，网络 舆 论 普遍认为，面试环节的不透明给不公平操作留下了空间。

毕竟400多分被刷，而318分却被录，大家更愿意相信初试高分同学的学习能力和学习态度，初试318虽然也不是很低很低，但比400还是差了太多，也不怪他人联想，但事实真的如网友说的那样吗？

在“事实”已近乎板上钉钉之时，当时的学生站出来回应了。

也有兰大的朋友说，这个人奖项一大堆，初试分数都很高确实是事实，但问他的问题他一个都答不上都答不上而且转移话题，所以面试分数很低，结合当时学生自己的回忆，当时他的面试发挥的的确不理想。

根据该考生的回忆，最开始，他向考官介绍自己的项目，提到了自己主要负责计算机视觉+模块，并且自己主动提到了光电传感器。于是考官顺着他的话往下问光电传感器的原理，他却觉得这是考官在刁难他，因为他认为自己做的是计算机视觉，不应该被问传感器的原理。可是在面试中，有一个非常基础的原则，那就是考生自己写在简历上或者从自己嘴里说出来的每一个专业名词，面试老师都有权利进行盘问。

既然项目用到了光电传感器，哪怕你只是负责写代码的，了解硬件的数据采集原理也是基本要求。如果连数据是怎么来的都不清楚，只在应用层调接口，那面试老师很可能会质疑你对整个项目参与的深度。

更何况，考生主动把话题引到了传感器上，却无法回答基本原理，在面试初期就给考官留下了一个基础不扎实的初印象。

紧接着是关于论文和机器学习的问答。

他的论文里写了使用了机器学习技术，老师问他写了什么算法，但他似乎没有给出明确具体的回答。这时候老师退而求其次，问他写个机器学习是什么意思，并直言论文是计算机人的脸面。

这位考生可能没有意识到，老师后面问“机器学习是什么意思”其实是在给他台阶下。当一个学生在简历上写了高大上的名词却答不出具体细节时，面试老师就会怀疑这个学生是“水”了论文或者干脆就是个挂名的。

这时候考官问一个最基础的定义，其实就是想看看你到底懂不懂皮毛。结果他没能抓住这个自证的机会，反而觉得老师是在针对他。

做机器学习算法的人都知道，只提机器学习，而不提具体的算法细节，就跟跑到医院挂号，跟医生说“我生病了”，却不肯说到底是头痛、胃痛还是发烧一样，只有特别小的孩子这样自述病情才能被原谅......感冒药治不了高血压，随机森林也解决不了所有的时序预测问题。

随后的通信原理提问环节，老师问了一个三个英文字母组成的专业名词，根据后文他自己的补充，这个词是QAM+，也就是正交幅度调制。

老师问QAM是什么，他没有直接回答定义，而是开始拆解字母，向老师解释Q是正交，AM是幅度调制。

他觉得这样回答很讲逻辑，但在初印象已经不好的面试老师听来，这就是在绕弯子。

面试时间非常紧凑，短短时间里面对几十个学生，老师希望学生听到QAM，直接说出它是一种将两种正交载波的幅度进行调制的调制方式，以及它的应用场景。

考生去拆解字母组合，就像是别人问你“什么是高铁”，你回答“高是高速，铁是铁路”一样，自以为有逻辑，却并没有触及专业核心。

老师打断他说“问你什么就答什么”，其实也算是正常的节奏控制，并不包含他所认为的人身攻击。

到了第二个老师提问因果系统+相关的问题时，老师问了一个信号与系统里的经典问题，关于因果系统频域实部与虚部的关系。这个问题的标准答案指向的是希尔伯特变换+，属于一个连我都听过的明确的知识点。如果知道就直接回答，如果不知道就坦诚说不会。

但这位考生在脑子里从时域的定义式开始，硬推傅里叶变换的实部和虚部分解，并且把推导过程念给老师听。还是那句话，面对一个并不难的问题，老师只是想看看你的基础，并不想听你从零开始推导一个基础公式。

老师想考查的是考生脑子里有没有建立起这层知识结构的映射，听考生推导了一会儿，发现他并不能直接给出结论，于是才说了一句"算了，下一个问题吧”

最后，在展望未来的环节，这位考生在前面几个基础问题和项目细节没有答好的情况下，开始大谈特谈自己在本科阶段阅读过多智能体强化学习与车联网权重卸载。这几个词汇在通信和计算机领域都属于目前非常前沿且宏大的方向。

几位面试老师在经历了前面他说不清自己论文里的机器学习算法、不能直接给出QAM的准确解释、基础公式答不出来的情况后，听到他抛出这么一堆一看就是在炫的前沿词汇，立刻叫停是非常自然的反应。

此时老师们其实已经基本在心里给这位考生定性了:这是一个喜欢堆砌前沿高级词汇，但基础知识并不牢固，且对于实际项目参与深度不够并缺乏思考的考生。

在这场面试中，老师一直在围绕他自身的经历和本专业的本科核心课程进行提问，并且在部分问题回答不出时，还尝试换用更基础的问法去引导他。

之所以落榜，小编觉得根本原因在于考生展示出来的学术习惯与研究生阶段的要求背道而驰，研究生导师需要的是踏实、基础牢固、知之为知之不知为不知的学生。

初试的高分证明了考生具有极强的学习毅力和做题能力，但这也并不能掩盖在面对真人连番专业追问时暴露出的短板。

最后，也期待一个兰大的公开回应。

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