Pivot微记录 | MIT暑研，Berkeley全奖录取！学长分享计算机领域申请与海外暑研经历

我在MIT做的是计算机视觉和机器人相关的研究，我之前在交大主要做的也是机器计算机视觉相关的研究，所以两者是比较相关的。我在MIT之所以能够有暑研的机会，主要还是因为实验室学长的推荐，就是有个学长他也去了同样的实验室，最后他就留在了MIT，所以学长就推荐了我。

我相信可能大家也听了很多关于暑研申请的一些讲座，暑研的话我觉得主要有两个来源，第一源于实验室的一些conncection，比如说像我这次就是因为学长的推荐，得到了这个机会；另一个的话就是自己去海投，其实我觉得两者也没有孰优孰劣，因为如果说你有connection的话当然是最好的，但是可能你选择也会受限一些。如果说你去海投的话，可能你自己也能够去选择一些自己比较想做的方向和心仪的一些老师或者老板，因为暑研的话其实我们最终的目的就是要获得一封能够让自己申请中能够stand out的一个推荐信，推荐信在PhD的申请是非常重要的，所以我们暑研的唯一目的就是获得一份很好的推荐信。

在MIT的暑期科研给我的感觉，第一是科研的氛围非常的浓，因为身边人都是来自各个国家非常出色的一些人，氛围浓的同时也给你带来了非常大的压力。在MIT的科研生活，因为我那个实验室可能产量也会偏高一些，所以在MIT的那段期间虽然收获很大，但是其实精神压力也是比较大的。我在MIT主要做的是计算机视觉和机器人学，当时主要参与了两个项目，总体来说我在MIT的产出并不是非常的高，因为有些人可能已经发了一两篇一作的文章，最后也得到非常强的推荐信。

在MIT这段经历还是带给了我很多的东西。首先是一个应对科研压力的一个handle的能力，其实我觉得在顶尖的地方做科研的话，你要面临的压力是非常大的；另一点的话是我觉得在MIT真正见到了什么是世界顶级的一些科研，比如说我们在交大的时候，我们计算机视觉的领域，大家可能也会发一些像CVPR、ICCV之类的顶会，但是我在MIT的感受是大家所思考的问题和在国内所思考的问题，层级你能感觉到是很不一样的。

在MIT的话，大家其实往往思考的都是去如何定义一个问题，比如说我提出了一个非常有意思的事情，有意思的问题，我觉得应该被研究，我大致的粗糙的提一些我觉得比较好的研究的一些方向，可能的方式和方法，这可能是MIT的人的研究的风格。但是在国内的话其实就很不一样了，我觉得在国内的话，包括会议的论文，还是期刊的论文，大家可能都会稍微功利一些，所以我个人感觉在MIT的话，能让我见识到了真正世界顶级的一些researcher，他是怎么思考问题，和他们的思维方式是怎样的。

还有一个收获，就是我在MIT发现科研的圈子是一个非常小的圈子，其实真正领域里面的几个大佬，他们都是互相认识的，或者总是有一些乱七八糟说不清道不明的connection，所以说如果你能够得到一封领域内大佬的一个推荐信的话，其实在你的申请中它是非常占优的，因为美国它就是这种推荐制度，如果说一个大佬觉得你好，其他人都会觉得你好，然后在你不管是PhD还是master申请的时候，委员会一旦看到了你的推荐信是来自于一个大佬，而且给了你非常postive的一个评价的话，那大概率也会认为你这个人非常postive。这个就是我在MIT暑期科研期间，我的一些收获和体会。

总结起来的话主要就是几点，第一点是在顶尖的学校做科研压力是真的非常的大，所以我觉得大家也要有比较好的一些心理预期。第二点，圈子其实很小的，就是你如果能得到非常大佬的推荐信的话，对你的申请非常有用，但是同时如果你被一个大佬说你不行的话，那你申请基本也就废了。第三点的话就是说在MIT期间，我是真的见识到了什么是世界顶级的研究，我觉得这对打开大家的眼界是非常有帮助的。

本来我的方向应该是CS方向的，但是因为后面我知道伯克利EECS非常的难，特别是AI方向特别难，然后我当时就申请了ME一个做机器人的实验室，相对来说可能竞争会没有那么的激烈。我个人申请的时候是一共是有三篇论文，第一篇的话是一篇一作论文，是发表在AJCI上面,是一个人工智能的不能算顶级的一个会议。第二个的话是以二作发表在了ICR上应该是人工智能领域一个比较顶级的会议，第三个的话是有一篇第四作者的，是机器人领域一个比较顶级的一个期刊。

我的推荐信有一个是MIT老板写的，就是他给我的强度据我了解可能不是最Top的，但是可能是比较靠前的。然后第二封推荐信的话是找交大校内的一个老板写的，当然这些可能都没有什么。就像我刚刚说的，现在北美的申请的话，其实主要就是看你的推荐信，如果你的推荐信能够比较好，且你的推荐人是领域里边大佬的话，其实在你申请里面是非常加分的。其实如果你都没有这些的前提下，你能拿到一封领域里面大佬的推荐信，基本上你的申请也不会有任何的问题。

因为我在伯克利这边的话，可能认识的很多都是来源于我自己实验室的，我就跟大家介绍一下就是本实验室的一些录取的情况。首先我老板的话，他每年会从国内某大学招收实验室的学生，这是源于一个固定的connection，国内的老师会每年输送一个他觉得比较好的本科生到我老板的实验室里边读博士。

总体来说的话，我认识的一些从国内高校申请，然后到伯克利的一些同学里边，大多数有很多清华北大，复旦浙大交大，还有一些国内的比较好的学校的本科生，他们都是有一段海外的经历的，并且这段海外经历可能都做的比较不错。其中有很大的一部分可能他们就是在伯克利做的暑期科研，然后老板觉得他们比较好，然后顺势把他们留下来了。

所以说就现在的情势而言的话，在人工智能竞争这么激烈的情况下，其实机器人本身也就是人工智能方向的。所以大家如果说想要在申请中得到一个比较好的结果的话，其实还是需要多去尝试一下，看自己是否能去申请到海外的一些实验室里面做summit对自己的履历的增长是有非常大的帮助的。

我在MIT期间也是知道，像比如说计算机科学系，航空航天系，还有就是机械工程系，主要这三个系里面研究机器人都会比较多。所以的话其实因为大家有不同的背景，其实都可以去申请机器人的一些项目。通过和他们的交流，来对自己进行一个定位。因为机器人申请本身就是方向比较杂，所以说可能做这个方向的老板都会比较多。

我觉得尽可能早的去开始你们的一个本科期间的科研的探索，因为其实你在前期的话，在你知识技能储备不是那么多的时候，你其实是很难去判断自己到底是否适合一个领域，或者是否喜欢一个领域的，因为你对这个领域其实了解得非常少。所以说其实在这种情况下，如果你要想找到一个非常适合自己的领域的话，你势必就需要不断的去试错。

你如果尽早的开始的话，给你试错的空间也就会很大，你就能去尝试着不同风格的老师，或者说不同风格的一些研究的方向。就我本人而言的话，其实我之前做过一些比较偏理论性的一些东西，然后最后发现其实自己并不太适合做理论方面的工作，所以我后面都做的比较偏应用。给大家一个建议就是大家一定要尽早的去开始本科期间的一些科研的生活的安排，因为我身边也有很多同学，他可能是大三下才开始进老师的实验室，或者大三上才开始进老师的实验室，这样的话他其实能选择的空间就已经很小了，因为你本身你投入了解一个领域就需要可能几个月的时间。

另一点的话就是说，我给大家建议就是要尽量的尝试着均衡好自己的科研和自己的课业方面的一个平衡，就我个人的风格而言的话，我其实是平时不太喜欢上课的，因为我觉得很多东西都能够通过突击然后能够把考试给混过去，所以我个人的话平时都基本不怎么去上课，但是这个只是给大家提供一个参考，因为其实在上课的时候你也能够学到很多基础性的一些数学的知识，所以说其实是很难评判到底是优还是劣的。

当然这些的话可能都需要大家稍微衡量一下利弊，如果大家是想申请一些学术型的研究生项目，我个人感觉可以选择性的把更多的精力放在自己的科研上面。

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