个人背景
本科：上海交通大学
申请方向：AI/ML
GPA：90.93/100
TOEFL：105 (R28/L28/S23/W26)
GRE：V148+Q170+AW3.5
推荐信：Turing Award Laureate (授课),ACM/AAAI/AAAS Fellow (暑研), 科研导师
Publications: EMNLP x 2 (1st author x1), EACL x 1 (2nd author), 多篇在投
科研经历：交大 (1 yr)、Cornell (0.5yr)
申请结果：
Admission: Princeton CS Ph.D. (w/Fellowship) <- Final Decision, Cornell CS Ph.D. (w/ GRA), Purdue CS Ph.D.(w/ Fellowship)
Rejection: MIT EECS Ph.D., StanfordCS Ph.D., UC Berkeley CS Ph.D., etc.
关于实习
扎实的海外科研实习经历几乎是目前国内AI方向PhD申请者的标配。形成这种现象的原因主要有两点。一方面是海外科研实习对申请者profile的提升有非常重要的帮助，名校实习可以帮助我们拿到大牛的推荐信，在dream school的实习经历或许还能自己拿到return offer，这都是非常诱人的。另一方面是AI方向科研的迭代速度快，有不少海外名校的博士生或者导师需要指导本科生来具体实现他们的idea，以实现大量的论文产出。所以申请海外科研实习基本上是一个互利的过程。但是也有需要注意，虽然现在top school的实习机会很多，但不建议盲目地扎堆去某个组实习，建议结合自己的特长和之前的研究经历，选择自己最合适的。
我是在大三上学期开始的海外科研申请，大概11月左右，这个时间相对来说偏早了，在那个时候很多教授还不能决定自己明年暑假或者下一个秋季学习是不是有时间。但由于学校的一些特殊情况，我需要在大三下学期开始前决定海外实习的去向，所以不得不提前开始联系。联系实习主要还是通过自己学校的导师，或者是已经毕业学长学姐的connection，获知那些感兴趣的组是否有实习机会，在主动邮件教授或者senior的博士生，寻求实习机会。有的教授会告诉你应该和某个博士生聊一聊，这实际上就是面试了，要好好表现；有的教授会亲自约面试时间，一般来说这样的机会非常难得，侧面说明你在那边的实习经历会相对受重视；有的就是senior的博士生从头到尾负责，包括面试，科研项目确定等等，只需要教授最后拍板做决定就可以了，这说明那个博士生就会是实习期间亲密的合作伙伴，你们或许会有很好的产出，但是可能到实习结束都见不到教授。我联系了Cornell, MIT, CMU一些组的实习机会，方向以自己相对熟悉的NLP和RL为主，这三种情况都碰到过，最终选择了去Cornell，方向是非常general的AI，主要是因为那个组的教授和高年级博士生一起，在百忙之中安排时间亲自视频面试，相互的交流也比较深入，感觉是一个相当难得的机会。
实习期间除了肢体勤奋和思维勤奋，更重要的是珍惜每一次和导师还有博士生交流的机会，条件允许的话一定要好好准备，因为这直接决定了你在他们心中的印象。每一次的组会，或者和教授约好的汇报，需要把时间控制在5分钟左右，直击主题，挑最核心的讲，如果教授感兴趣，再有15分钟时间介绍一下重要的技术细节。我的运气比较好，遇到一个比较有耐心的教授，而且非常关心学生的成功，确定科研方向后第一次汇报我就讲了快两个小时，之后的组会上我又占用了大家的时间长篇大论自己的科研项目，这其实是非常不礼貌的。后来这位教授在下次开组会前就发邮件限制每个人最多讲三分钟，还重点点了我的名字，非常尴尬。如果遇到脾气不好的教授，我的推荐信估计已经凉了。开学后教授一般会非常忙，没有空关心实习生的科研情况，这时候不要抱怨。博士生找教授汇报科研进展还得排队，这是非常正常的情况。要多和组里的其他同学交流，有时候也能碰撞出一些新的想法，可以合作产出一些论文。教授对这种主动交流合作的学生是非常喜欢的，但是切记不要表现得paper hungry，论文数量在如今AI方向PhD申请中已经基本不加分了，让教授和博士生们觉得你做科研太功利，得不偿失。
关于选校
选校其实还是相当关键的。其实直到普林的offer下来之前，我都不太记得自己申过这所学校。因为作为主申的NLP/RL方向，普林的CS系在今年之前一直是空缺的。但是我最终决定去普林，而没有选择专业排名更高自己也更熟悉的康奈尔，是因为发现自己在普林除了可以和非常match的新老师紧密合作，或许也有机会尝试一下AI和神经科学的交叉，我便下定决心让自己做了这个一开始不曾考虑的选择。也算是人生轨迹一个重要的转折点。选校其实是一项蛮费功夫的事情。选校其实不在于数量和名次，更重要的是适合自己，了解自己的兴趣和特长，和不同学校的优势所在。难易程度，不代表日后拿到offer时做选择的优先级。有时候一个能给你保证的safe学校的教授，其实对你的生涯发展或许会更有帮助，因为他会比其他人更加关心你的成功，这点应该慎重考虑。选校的时候应该避期望过高，今年大部分AI方向的申请者拿到的PhD Offer的数量都不超过三个，包括一些本科期间成功发表了5篇顶会paper的同学。我今年申请了专排top 20学校中的13所，最后也只拿到3所，其中有两所还是因为connection。有一些学校从递交材料一直到4月份初没有任何消息，最后拒信就来了，说申请人数又创历史新高，很遗憾不能录取。所以AI申请的选校一定要充分收集科研导师关系网等情报，确保至少自己的材料会被认真地审一遍，对于弱committee的学校至少有人愿意把你的材料从申请材料的茫茫大海中捞起来看一看。对于那些对自己学校/班级/实验室有招生传统的学校，应该重点考虑。
选校的重点应该是看看这个学校有哪些教授的科研兴趣和你想做的方向可能是相近的，在写文书的时候就可以直接提到这几位教授。有的学校的网申系统就会让你填感兴趣的教授。一般来说，每所学校应该留意3～5教授，太少的话可能遇上那位老师今年恰好学术假之类的情况，太多的话表现的你没有明确的研究兴趣，都不太好。教授的主页链接一般都可以在学校cs系的网页上找到，选校的时候要看超过60个教授的主页，其实是一个不小的工作量。
关于GT
大家都说G/T过关就可以，在申请中影响微乎其微，经历了一场申请季之后，我发现的确如此。每个学校都有自己的TOEFL和GRE要求。有的学校明确说了minimal，那就是硬指标，有的学校说一般来说录取者的分数是多少多少，那就是没指标。只要过了硬指标，G/T对于PhD申请就不重要，如果有的学校不设硬指标，G/T不会影响申请，但是可能会影响到fellowship的发放。虽然不重要，早早考出G/T对稳定军心还是很有作用的，就可以更加专注于科研和其他材料的准备。一般来说TOEFL的硬指标是100以上，口语22以上，GRE没有硬指标，但推荐V153+。我的TOEFL是在在大三暑假出去实习前考完的，而GRE没有, verbal只有148，后来不得已在美帝考了多次，verbal还是只有148，但是数学一直是满分。把五次考试机会用完后只好安慰自己不重要… 但是那段时间确实是非常担心，我的mentor也给我一些鼓励，帮助我调整心态。
我认为G/T主要还是靠平时的积累，尤其是应对阅读和听力这种输入能力的考察。 输出也是可以积累的，比如写作，可以在平时写一些英文博客来练手。口语的能力可能就需要一个比较好的英语交流环境，比如去了海外实习后积极交流可以得到显著的提升。考试的成绩和真实的英语能力还是有一定的差距的，如果不准备各种题型就去考试，那结果肯定是很糟。必须要针对考试的题型进行准备，做真题训练，给自己安排模考，才是提分最有效的办法。如果一个月后就要考试了，现在开始背些单词那肯定是没有用的，除非你运气足够好。
关于文书
文书包括了简历，SOP（Statement of Purpose），和部分学校需要的PHS（Personal History Statement）。简历基本上从大三上申请实习的时候就可以做起来，然后再不断完善，这样到了申请的时候就可以有一份非常漂亮的简历。简历里主要涉及自己本科期间的成绩、获奖、科研经历和科研成果，还有一些学术相关的活动比如说翻译、审稿和参加/举办会议。其他东西如果版面不够可以舍弃。SOP的重要性其实蛮难衡量的，因为你永远不知道看材料的人是不是会认真地读，但是写SOP是申请中最为耗时，也最为重要的一步。通过写SOP我们能更好地梳理自己之前的研究工作，展望之后博士阶段的研究，更清晰地把握自己的学术兴趣和追求。PHS是为了diversity，有很多富爸爸穷爸爸的套路，对国内的申请者来说不重要，不强制要求甚至可以不写。
我的SOP大概是10月初完成的初稿，内容主要以自己的四段科研项目的经历为主，开头讲自己的科研兴趣和科研理想，收尾的时候讲自己为什么要申请这个学校，有哪些match的老师。借着介绍经历的篇幅也顺便表达了对相应background的了解，以及自己在哪些方面作出过贡献。可以把自己的论文都引用上，也可以引用一些经典的论文，显得正式一些。初稿完成后可以多找在读Ph.D.来改，因为他们不仅之前申请写过，也可能参与审⽂ 书，⽐较有经验，如果能找到导师改那就更好了。拼写和语法应该是自己就能搞定的，博士生和导师一般会提一些high level的意见，GGU也会提供非常认真的文书润色的服务，可以放在定稿形成之后。
关于推荐信
如果没有citation非常高的论文，那么推荐信是AI PhD申请中最最重要的一项因素。它的重要程度无论怎么强调都不为过，因为在目前申请竞争极其激烈，许多的申请者都手握好多篇paper，多段名校科研实习经历，推荐信是committee或者招生的教授唯一可以信赖且用来鉴别学生能力的客观参考。如果你有不错的科研成果，再加上一封来自知名教授，或者是与目标学校有联系的教授特别强力的推荐信，那么基本上就没有问题了。
在要申请信的时候，其实可以旁敲侧击地问问老师那封推荐信的强度，避免拿黑推。黑推的影响会非常大，甚至到了下次申请，学校仍然可以查到一年前的推荐信。国内老师因为常常让学生自己草拟推荐信，所以相对来说作用较小，除非是几个比较大牛，而且学校知道会亲自写推荐信的教授。顶尖的项目不缺乏有优秀的申请者，不但不能有黑推，连平推都不能有。因此凑不齐三封国外导师的强推时，应该选择国内老师的强推，而不是国外老师的平推。实习期间，给组内博士、博士后留下好印象，导师在写推荐信时一般都会参考他们的意见。写推荐信的人选可以是授课的老师，科研的导师，或者是有合作的其他教授。我的推荐信包括一封图灵奖老爷爷的，他教过我两门课，我的成绩都不错，据说他的推荐信只有一句话，感觉应该介于平推和强推之间。第二封推荐信是康奈尔科研导师的，据说她非常认真地写了两页纸，力度也蛮强，但可能算不上三年最好、五年最好这类。最后一封推荐信是国内科研导师的。你也可以选择多找一些教授写推荐信，一般来说学校会允许3-5封推荐信，但是注意如果多封中有一封不够强，可能就是减分项。
部分学校是允许迟交推荐信的，但是保险起见还是早交较好。这时候就要学会礼貌地去催导师。我就比较着急，ddl过后给导师连发了两封邮件，结果她开玩笑跟我说：我正在憋你的推荐信，是因为我想写封好的，你要是不想要，我现在就可以发一封又短又烂的。所以对导师写推荐信这额件事还是要有耐心，催的时候要讲一些技巧。至于推荐信的强度，就要考平时的表现和积累了。
关于 AI/ML方向
康奈尔今年据说收到了800份AI方向的申请材料，这个数字在伯克利可能要翻一倍。大家都赶这个热潮，那会是未来吗？除了传统的CV/NLP/Robotics，一些新兴的方向，AI+Security /AI+System / AI+Biology 会是下一个突破吗。五年之后的job market上，AI背景竞争一样不会少，学术圈和工业界还会有今天那么大的需求吗？这些问题都值得大家思考。如果你觉得AI有趣，就算是冷板凳也愿意坐，那这些问题就无所谓；如果你把申请申请AI看作是一场投资，那么你只是买了一支高价股，请慎重考虑。
GGU的帮助
GGU是一家非常专业的留学中介，实力应该说远超市面上的其他中介。大多数中介的都是一些夸夸其谈的咨询师，只是提供参考案例，量身定制感比较差，更不要谈双方达成默契。GGU为每一位学员安排了一位来自名校的方向相近的mentor，和一位经验丰富的咨询师，这种搭配制度非常给力，能从学术角度和申请技巧角度两个方面给学员的指导。平时和mentor的交流会比较多，包括科研上的一些事情、文书的写作、未来科研道路的选择，都可以听到一些过来人的建议。而咨询师则从整体上把控申请的节奏，在每个时间节点到来的时候可以让我们从容不迫，而且经常分享一些很好的资源和有效的小建议。精心设计的课程系统从申请前到申请结束全覆盖，令人受益匪浅。大家选择留学中介，其实更多地是一种“买保险”的心态，包括我自己也是。但是中介除了一份心理保险，其实能提供很多实在的价值，包括总体规划、选校套瓷的建议、网申的时间把控、文书润色、模拟面试等等。因为大家都是第一次做，很少有人能一次就做到完美的，所以找GGU会是非常明智的选择。
世毕盟上海：是由来自麻省理工学院、斯坦福大学、芝加哥大学、哈佛大学、清华大学、北京大学的学子共同创建, 定位于美英顶尖名校申请的高端留学咨询机构和个人发展平台。
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