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在刚刚结束的保研季中，有很多热心的学长学姐帮助过我，因此我也想尽我所能地减少学弟学妹的一些疑惑。遗憾的是，我并没有拿到很多顶级 offer，经历的考核也相对较少，因此不能够给予学弟学妹足够充分的成功经验，但我可以结合在保研路上对周围同学的观察，将我个人总结的教训分享给学弟学妹，希望能够对后来人的保研之路起到一点帮助。个人眼界所限，想必这些想法有不少纰漏，望批评指正。 ## 个人情况 ### 个人背景 * GPA：计科前 2 % * 比赛：NLP 相关比赛奖项、若干国奖、国创 * 科研：几乎没有，参与过外校老师的开源项目，做的工作比较简单，但认识了非常非常好的学长们。很大的教训是，我的很多竞赛奖项背后并没有 solid 的工作，而事实证明不够 solid 的奖项在保研申请中的作用是微乎其微的。 ### 入营情况 #### 投递北大信科博/茶园、清深 CS/AI/大数据、中科院计算所/自动化/软件所、南大 AI/CS、人大高瓴/信院、北理工 CS、上交 CS 专硕 #### 入营中科院计算所（霸面未参加）/软件所（未参加）、南大 AI（优营）、人大高瓴（优营，最终选择）、北理 CS（优营）、北大信科（未参加） #### 教训由于个人原因，我主要考虑北京地区的学校，华五夏令营投递较少，此外担心北航时间与人大冲突，没有在夏令营报名北航。可以看出我的入营情况相当不乐观，基本 bar 稍微高一点的学校都没进去。结合周围人的情况，我认为这主要归结于三点原因： * rank 不够高，对于强 committee 学校而言 rank 大过天，甚至每一名都很重要； * 没有系统、完整的科研经历； * 材料（个人陈述、简历）没有认真打磨。根据周围人的经历，我认为做好这三点的同学在入营中会有非常大的优势。 ## 前期准备 ### 两个问题 #### 读研 or 工作？之所以会在保研经验帖讨论这个问题，是因为我在大学生活前期从未考虑过读研之外的选项。而我希望和我同样情况的学弟学妹能够考虑一下另一种可能。但由于我既没有打过工，也没有读过研，观点基本是来自他人经验，考虑视角可能比较简单，以下讨论仅供参考。对于北邮计算机相关专业来讲，如果不是出于学术追求或者选调公务员，在实力允许的情况下，我认为本科毕业工作是一个非常好的选择。大部分互联网企业岗位是本硕同门槛竞争，且算法岗开发岗同薪情况普遍，如果本科毕业能在不错的平台就业，那么几乎相当于完全领先硕士毕业生三年。特别是满足某些特质（例如动手能力强但不喜欢应试）的同学，选择毕业工作可以摆脱绩点、德育分内卷的痛苦，这在[学长的博客](https://ipotato.me/article/65)以及 [laike9m 的博客](https://laike9m.com/blog/suo-yi-dao-di-yao-bu-yao-du-yan,119/)中有非常清晰的讨论，我认为这两篇文章越早读到越好。而抛开学术追求，我想象中读研的好处在于给予不足以在本科获得好 offer 的同学时间、跨越一些门槛以及在科研训练中获得珍贵的研究能力，后者是博士非常突出的优势。不过，我也发现身边很多已经有过多段大厂实习的同学仍然会选择继续保研或考研，工作和读研大概是两座围城，考虑清楚之后不后悔自己的选择就好。 #### 直博 or 硕士？同样需要说明的是，我既没有读过硕，也没有读过博，但这个问题是需要仔细思考的。我只能讲讲最终我自己的判准：我认为在缺乏科研经历的情况下选择直博是非常有风险的事情，想象和实践的差距是巨大的，可能只有尝试后才能知道自己是否能够获得科研能力。对我而言，我没有科研经历，拿不起直博这个选项。根据我上岸后进入实验室短暂的实习经历，**我认为自我驱动力可能是非常重要的特质，也就是不划水，不摸鱼，坚定不懈地尝试解决问题**。我强烈推荐有意向保研的学弟学妹早日参与实验室实习，扎实地做上一段时间，这样能使自己最终的选择不那么盲目。但在纠结的过程中，我了解了不少学长或老师的想法，以下我认为受用的资料： * [我的计算机保研夏令营经验分享【清华北大计算所自动化所】](https://bbs.byr.cn/#!article/StudyShare/192686) * [计算机系本科生开展科研学习的九问九答](https://zhuanlan.zhihu.com/p/139287474) * [直博还是学硕，如何选择？ - 赵鑫的回答 - 知乎](https://www.zhihu.com/question/373019585/answer/1853704826) * [直博还是学硕，如何选择？ - 忆臻的回答 - 知乎 ](https://www.zhihu.com/question/373019585/answer/1863648241) ### 科研实习科研实习是保研准备中非常重要的一环，一方面可以提升科研经历方面的竞争力，另一方面也可能获得录取优先权，最重要的是可以让自己对是否适合科研或者读博生活有一个理性的判断。越早开始实习越好，只有付出足够多的时间和精力，才能产出论文等成果，而这在保研中将占有非常大的优势。然而由于各种原因，我开始实习的时间节点非常晚，在大三寒假才联系老师开始写一些简单的代码和比赛。尽管时间仓促，我还是在实习中收获了比赛奖项、专业知识以及非常棒的学长们的指导。因此如果大三学弟学妹现在没有一段科研实习经历，不必焦虑这个节点是否已经太晚了，大胆陶瓷心仪方向的老师并坚持下去。不过如果发现自己不适合当前的导师、方向甚至科研本身，及时止损也是非常重要的。 ### 背景方面重要性比较在保研之前，其实我对不同方面背景重要性的认识是比较模糊的。有竞赛奖项就可以保去好学校？有没有必要刷德育分？GPA 要刷多高？而恰当的背景对于入营资格的作用至关重要。因此，我们需要了解什么样的人可以收获心仪院校的入营资格，才能清晰地为目标而努力。我们可以大致将背景分为 rank、科研、竞赛三方面，我想要强调的是，这里的科研不单单限于论文产出，我认为只要是可以**拿出来讲的项目**都算作科研，具体形式可以是论文、竞赛或实验室经历等等。需要注意的是，我认为三者的重要性比较不能在脱离学校情况下进行讨论，因此我们也需要将学校区分为强 committee 和弱 committee 两种。强 committee 指的是入营和录取资格学院说了算，弱 committee 则指老师说了算。北京地区学校分类情况可以参见[学长的保研经验帖](https://bbs.byr.cn/#!article/StudyShare/197301)。以下排序具有很强的主观性。对于强 committee 学校（大多数），rank > 科研/ICPC >> 竞赛。对于学院主导的夏令营，为了提高筛选的效率，学院不可避免地需要鲜明的指标来筛选入营。因此，rank 是重中之重，其中小专业的第一名会比大专业相同比例排名的学生更有优势。对于弱 committee 学校，方向匹配的科研/ICPC > rank >> 竞赛。这种学校的老师通常有推荐入营的名额，甚至不需要入营资格也可以面试学生（俗称霸面，据我所知特指计算所）。老师更需要已经在本领域证明自己或者有扎实编程能力的学生，因此相较于排名，老师会更看重学生在自己方向的科研或项目经历。有着匹配且出彩的经历的同学在弱 committee 学校会非常吃香。而无论如何，我个人认为无法讲出 solid 工作的经历在大陆保研申请中作用很小，顶多凑一凑表格简历，加一加保研竞赛分。港校则会将国奖数量纳入背景考量。值得指出的是，保研排名或者奖学金排名所涉及的指标对外保影响比较小，北邮出三年综合排名非常晚，只有很少学校能够用到。没有必要为了奖学金或者最后保研有个漂亮排名就花大量时间刷德育分，**大部分时候能够使用的排名就是智育成绩排名**。 ### 复习我的入营情况过于惨烈，最终参加的少数夏令营考核又碰巧都是比较简单的，因此可能没有足够可信的结果作背书和参考。此外，由于个人原因，我的复习计划在期末后才开始，非常仓促，强烈建议学弟学妹尽早开始复习。复习越早、越全、越深自然越好。如果不幸和我一样只能临时抱佛脚，面经将是最有力的武器，我的做法是将见过的问题按学科整理并回答。 #### 简历简历是最好的重点，要对简历上的每个字负责。项目经历是重中之重，面试中经常要求介绍自己的项目，可以参考 STAR 原则讲述项目，做到用不同的篇幅把项目和自己的贡献讲清楚，同时要着重复习项目涉及到的基础知识点。 #### 数学 * 线性代数：考察较多，强推[线性代数的本质](https://www.bilibili.com/video/BV1ys411472E)和 MIT Linear Algebra，配合[笔记](https://github.com/yizhen20133868/MIT-Linear-Algebra-Notes)食用更佳。 * 概率论：考察较多，我选择用考研材料过一遍基础知识，其中中心极限定理和三个大数定律非常爱考。 * 高等数学：考察较少，主要是概念，我采用了面经复习法，时间充裕肯定是过资料或教材为佳。 #### 专业课 * 数据结构：考察极多，我参与的夏令营为甚。我完整地复习了王道考研资料及其习题。 * 操作系统/计组/体系结构/计网：人工智能类专业考察较少，其它学院考察问题也比较固定，建议过一遍王道并做好问题整理。 * 数据库/离散：对于数据库方向强势的学院自然要复习数据库的相关概念，离散数学的概念会被某些面试范围广泛的学校光顾（例如北航计算机院） #### ML/DL 由于我主要申请了 AI 方向，ML/DL 也需要纳入复习范围。机器学习部分老师通常会考察常见模型，包括 SVM、逻辑回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、K-Means、KNN 等，最好了解模型的优缺点、适用场景、数据分布要求。推荐资料包括 yyds《统计学习方法》和[机器学习面试干货精讲](https://zhuanlan.zhihu.com/p/32877396)，具体面试问题可以参考《百面机器学习》。深度学习部分通常与简历项目或报考老师方向挂钩，针对性复习即可。 #### 机试我参与考核的学校都没有机试，我在 CSP 后也没有进行系统练习。强烈建议在保研申请开始前认真准备 CSP 考试，北航计算机学院可抵机试，人大高瓴 300 分以上可加分，之后也可能有更多学校给予优惠。**不过这也说明，如果编程能力并不是很强，针对性投递没有机试的学校也能收获不错的 offer**。机试的参考资料推荐如下： * 《算法笔记》及 PAT 题库，非常适合没有经过系统算法学习或机考训练的同学系统学习和刷题。 * AcWing 的相关课程，无广推荐。 * LeetCode top 100/《剑指 offer》，某些面试需要口胡算法题的学校经常会考到。 * 学校往年真题，百炼 OJ、POJ 等。 ### 投递注意事项 #### 尽早准备材料和投递大部分同学应该都可以比较好地处理材料的投递问题，但我还是想提醒一下像我一样拖延症晚期的同学，**材料投递要尽早**，对于有可能重复填写的材料要及时归档维护，提高投递效率。我和某些朋友在北大投递截止前到处弄材料、寄材料，非常狼狈，请学弟学妹引以为戒。 #### 亲自检查心仪院校 DDL 得益于学长学姐和同学的帮助，计算机保研有 [Github](https://github.com/hit-thusz-RookieCJ/CSSummerCamp2021) 来收集、维护各学校的夏令营和预推免通知。然而大家精力毕竟有限，从今年的情况看，Github 上的 DDL 信息多次出现错误，这也导致我和我的室友错过了目标学校的投递，这种低级失误在保研中是绝对要避免的。因此**一定要亲自去官网检查夏令营通知**并做好记录。同时，一些紧急情况（例如投递通道提早关闭）也会在官网进行通知（指今年网研夏令营）。 #### 积极了解小众学院我身边很多优秀同学的最终选择是一些好学校的小众学院或项目，例如北大未来学院、汇丰、清华全球创新等等。这些项目可能不会出现在学长学姐维护的仓库中，因此需要特别注意收集这一类信息。了解赛道的存在，才能参与竞争。 ## 夏令营经历 ### 北京理工大学计算机学院今年在线上举行，考核没有我参与的其它学校那么正式，只有面试，包括 1 min 英语自我介绍和 5 min PPT 介绍（中英皆可），随后老师自由提问。从夏令营名单来看，我校同学很少会考虑北理 CS。我报名的主要原因是有感兴趣的老师，之后也和该老师有一些愉快的交流，最后还得知老师和我最终去向的导师是同门+大学室友233 ### 南京大学人工智能学院南大计算机院和人工智能院不能同时报名。大名鼎鼎的 LAMDA 实验室有部分老师会在人工智能学院招生，另一部分在计算机院招生。LAMDA 的录取要求是先通过实验室考核，再通过学院考核，实验室录取结果会在两院夏令营报名截止前发布，因此可以根据自己在实验室的考核情况选择报名学院。获得优营资格后需要在比较短的时间里确定双选导师，如果确实以南大 AI 为目标，最好提前联系心仪导师，导师应该会进行额外的考核，优营资格外还有候选名单。由于出结果当天我也获得了心仪 offer，因此收到优营结果就放弃了资格。南大 AI 的夏令营考核包括笔试初筛和面试，均在线上举行。笔试部分题量巨大，考察内容广泛，包括概率论、线代、408、ML/DL，我重点复习了数据结构和线性代数，粗略扫了一遍概率论的考研资料，答下来感觉不是非常困难。体感而言，初试筛人不多，据往年资料，70% 营员可以获得面试资格。面试部分流程严格，包括 4 分钟英语面试和 8 分钟中文面试。出题范围灵活，但提问会考虑主动提起的内容或者擅长的科目。前期准备时，可以深入准备某门课程作为自己“学得最好的课程”。 ### 中国人民大学高瓴人工智能学院人大高瓴是 2019 年新成立的学院，由高瓴资本创始人捐资创建，迁入信院大数据分析与智能实验室的同时招募了很多学术成果累累的学者，在信息检索方面有着非常雄厚的实力，AI 领域研究方向多样，每位导师都有很好的学术背景。详情可以参考[师资主页](https://gsai.ruc.edu.cn/addons/teacher/index.html)，这里也是我的最终选择，欢迎学弟学妹报考！高瓴在 2020 年的入营难度极大，尤其是学硕，这导致很多同学出于录取难度考虑选择报名直博。但今年大幅度扩招，入营和优营名额都急剧增长，录取难度回归理性，个人猜测未来名额应该会比较稳定。考核包括笔试和面试部分。笔试考察数据结构和算法设计，我个人的复习方式是刷一遍王道数据结构并看每章的答案。面试流程非常严格，在等待面试中不允许做任何事情，由于面试顺序靠后，我煎熬了几个小时才开始考核。需要等好几个小时首先会进行 10 分钟的论文摘要翻译，我抽到的摘要比较困难，最终并没有翻译完。进入会议室后抽题号进行提问，包括英文和中文面试。题目均为抽取，题目少，导师似乎不会进行自由提问。比较有意思的是，由于高瓴老师平均水平不低，九推最后时刻也很可能找到很好的老师，因此挺适合很多志在清北的同学作为九推失利的备选。高瓴，永远滴家！人大高瓴和信院都没有预推免，夏令营会公布优营和长长的候选名单，高瓴和信院的录取资格都是学院主导，但早联系老师在几乎任何情况下都是适用的。 ## 总结最后留一些碎碎念，希望对学弟学妹有帮助。 ### 放平心态，尽力而为这一点是强者舍友 Zebgou 对留言。我们认为保研学校去向并不会很大程度地影响轨迹，研究生阶段主要看自己的努力和成果，而不是学校平台的高低，因为包括北邮在内的很多学校，都给予了我们足够的平台。只是导师的选择的确需要多思考，尽可能找到和自己想做的事情相契合的导师。 ### 任何时候都不晚，任何时候都不早作为一个拖延症患者，我非常频繁地怀疑自己是不是已经错过了某些事情。我觉得大二已经过了决定找工作或读研的时机，大三已经过了找科研实习的时机，大三暑假已经错过了复习和冲刺好学校的时机。但从身边人的经历可以发现，其实从当下开始，这些事情都不能算晚。但同样，如果在一个自己觉得来不及的时间点开始做事情，过程自然会非常狼狈。因此对应地，任何事情都不算早，越早了解不同的赛道，越早开始思考选择，越早开始为目标努力，就越占得先机。 ### 坚持我不知道有没有学弟学妹和我一样，非常喜欢开始某件事情，非常希望能够尽快完成，但很少能坚持到结束。对我而言常见于一门名校网课、一段科研实习或是一场比赛。本科教会我很重要的事情是靡不有初，鲜克有终，细水长流。 ### 保研不只是专业能力的比较保研是一场比较综合的考核，除了个人专业能力外，信息获取能力、社交能力、表达能力、包装能力等等都可能影响最终的结果。同样是强者舍友 Zebgou 的留言，可以多请教学长学姐帮改简历或者分享信息，当然首先要学会如何提问，也不要吝啬自己的感谢。 ### 对保研制度合理性的质疑我个人认为，现阶段的保研制度远远称不上合理。如果我们的大学以保研为主要目标，就会发现很多荒诞的事情。比如，任何事情都不再是易事，我们层层加码，在内容之上不断粉饰包装，内卷工作量，让自己挤掉别人，甚至影响了我们对专业知识的正常学习。更极端的，我们中的一些人使用各种手段换取利益或者排挤对手。当保研工作接近尾声时，无良学校会随意辜负录取承诺，学生也会为了更好的机会连锁鸽人，部分学校的保研招生可以说是一团乱麻。我不能给出更好的方案，但现有制度应该存在很大改进空间，不知道国外或港澳研究生申请有没有参考价值。最后想感谢所有在我的保研路上对我有所帮助的人。感谢 wxl 学长、zk 学长、学分学长等等的指导，感谢 zebgou、kyzhang、ljunius、sgg、linyxus、ztqakita 等等等等小伙伴的帮助和带飞。感谢一直陪伴我的最好的 kathy！

计算机保研经验帖（人大高瓴/南大AI/北理工/各种碎碎念教训）