留学中介

学员录取

北大数院G同学-哈佛统计博士

2025-05-21

Pivot学员:G同学

学校及专业北京大学 数院

硬件成绩GPA:3.96  托福:109  GRE:335

目前录取

Harvard-Statistics博士全奖  

CMU-Machine Learning博士全奖

Stanford-Management Sciences and Engineering博士全奖

UPENN-Wharton Statistics博士全奖

UIUC-Computer Science博士全奖    

UW-Computer Science博士全奖

等名校录取

Part/01

个人申请背景

我是北大数院21级的,GPA3.96,方向是ML理论和理论计算机科学交叉,我其中一个方向是做图论和图神经网络。另一个方向是强化学习博弈论。论文的话,2024年的时候ICLR Oral,同时也是最佳论文提名,然后还有2025年ICLR Oral和ICML。

我的科研经历主要包括三段。第一段是在北大校内跟北大校内的老师合作一些图论和图神经网络方面的一些论文,产出是一篇ICLR最佳论文和一篇ICLR Oral。我也很幸运能够跟北大很出色的一个博士生,同时也是理论圈最优秀的一个博士生一块合作。另外就是我跟Princeton和CMU 的两个老师,做一些强化学习理论的一些工作,推荐信主要就是来自于过去的三个科研经历当中的4个合作的教授。

我主要是申一些CS项目,同时也申了Berkeley跟Harvard的统计,另外还申了MIT运筹,最后也是CMU ML,Harvard统计和Stanford MS&E都拿到了。

Part/02

申请规划&规划建议

我自己关于比如说申请当中比较重要的一些英语、绩点,还有科研的一些建议,还有我自己一些心得。

首先是关于英语,我觉得有两点比较重要的。第一点就是英语考试要尽早去考。最好在大三解决。第二点就是,英语考试只有一个Bar,就是托福不能低于100。除此之外,其实没有其他的硬性要求,包括像GRE,其实都没有硬性的要求就是基本上都是有分就可以。

对于 GRE 来说的话,基本上所有的 CS 项目都是说可以不用交GRE,但像统计的一些项目,它可能是option,当然商学院的一些项目,可能它是要求必须交GRE,但它也是没有硬性要求的。如果想申一些应用数学的项目就是比如说是Stanford,还有 MIT的一些应用数学项目,那可能就要考一下这个GRE Sub,GRE Sub其实也非常好考。

关于绩点的理解,首先这个绩点的排名到底重不重要,就是我个人觉得绩点的排名是不重要的,相对于北大学生来说的话,一个大家常说的说法就是绩点的一个Bar就是3.8,只要高过3.8,大家其实没有太大差别的。在老师看来,大家更关注的可能还是推荐信,科研这些。我觉得对于绩点的一个比较好的处理方法就是大一大二的时候多专注于提高绩点,这时候也正好可以打到一个比较好的基础,另外也是让自己在其他领域,比如科研、推荐信上的压力可以小一些。

在一些学校,比如说哈佛、普林,他们可能会比较认这个rank 1的绩点,所以如果你是院系第一,可能申那些项目会有一些优势。另外如果这个老师他自己在他的求学当中,他自己的成绩比较好,他们可能会比较认可年级第一这种排名。但总的来说,这个绩点其实必要性不太大,比如北大同学来说就是一个3.8的成绩可能会比较不错。

Part/03

科研建议和心得

做科研的时间其实不用非常着急。比较好的就是大二下大三开始其实就是完全来得及的,像我自己基本也是大二下才开始的。大学前两年的时候大家可以去尝试一些不同的方向,探索一下兴趣,比如说打牢一些基础,多卷一卷绩点,其实都是没有什么问题的。

找老师的话,一个比较好选的就是直接去找之前学长学姐们找过的老师。但这个有一个小问题,就是说找这些老师的人也会比较多,所以他们的学生会稍微多一点。另外一个选择就是可以去自己去海投。如果海投的话,其实一个比较好选择就是去关注几个比较大的组,这些组他们之前一些找教职找的比较好的一些学生,同时这些组也在这个领域也比较有影响力,所以关注这些组里今年有没有兴趣找教职的老师,可以去定向去海套他们。如果想要一些比较手把手的帮助的话,就可以关注一些刚入职的一些新的助理教授,他们可能会对学生会提供比较多的帮助。最后就是不要找收学生特别多的组,比如说有些学校的一些组,他们可能会收10个学生以上,最后大家申的都不是很好,甚至有的老师会给大家在推荐信上排名,这样可能就是推荐信的话就会很差。

关于做科研的目标,一段科研最好的目标就是能够在这个科研当中去写出来一篇,甚至投出来一篇文章,中不中甚至可能相对来说都不是那么重要。写没写出来和投没投出来,这个可能差别会很大。很多老师他判断一个学生好坏也是,看你能不能在这几个月之内去写出来一篇论文决定他能不能写一个比较好推荐信的一个比较好的标准。所以一个科研的最终目标,最好能够去写出来,甚至投上一篇论文。

Part/04

推荐信和面试

第一点就是推荐信是大于一切的,论文数量反而不是很重要。以前的时候有个说法就是说你如果有三篇三大会的一作,就一定能拿到“四大”CS 的offer。那现在来看,这个其实是没有什么道理的。真正决定一切的是推荐信。这个推荐信不仅包括这个推荐信的好坏,还有就是你推荐人,他跟committee招生老师,还有就是你要申的老师的熟悉程度,这个可能会是更大型的一些因素的事情。

说一下面试,面试对申请结果到底能够起到作用,这个事其实是情况是比较复杂的,但是一般来讲的话,这个是面试是非常重要的,像CS项目都是有面试的,统计就可能不一定有面试。面试的话有的是闲聊性质的,但是那个大部分的面试还是就比较正经的。

对于一个面试,开始的时候我们可以先概述一下自己的背景(从哪里来的,以前做过哪些,主要研究方向是什么),然后详细讲一个project,自己未来想要干点什么。对于面试中可能会问到问题,可以去看一下往届学长学姐的一些总结,还有自己总结一些自己之前被问的问题,去针对性的准备一下。一般来面试的老师很大可能是未来会考虑要不要招你的,所以需要仔细考虑介绍哪个 project,还有就是你这个 research 到底要说点什么。还有比如说UMich,Caltech等一些学校需要到现场去面试的,就是他会给你报销一些钱,让你去坐飞机去他那里面试,如果你觉得这些学校、也比较有机会的话,可以提前办一个B签,后面访校的时候可能会用到。

Part/05

Pivot助攻

在我申请当中我也非常感谢中枢对我提供一些帮助,首先是在我自己找科研的过程当中,为我提供了可以套磁的一些老师的list 然后同时也告诉我一些往届我们学院还有一些跟我方向比较接近的一些学长,他们做科研的一些情况,以及找的老师。

另外就是在我在整个的从我大二直到申请这段时间给了我一个很清晰的时间线脉络安排去什么时候该做什么,同时也督促着我在对应的时间做对应的事情。

在选校的时候也能够告诉我,我的背景大概适合去选哪些项目,同时在我准备申请的当中帮我改文书和CV,还有给予全面的一些建议和指导。

对学弟学妹的建议

做科研相对于比如说学习专业课这些绩点相比,科研的随机性会大很多,所以你要承受这个过程当中的一些不确定性和一些可能的发生的失败。你其实没有办法完全的去自己去 handle一个整个的科研过程,所以你或多或少的可能要依赖于一些其他人一些相应的帮助,比如说合作者的帮助。可能有很多事情,会有很多你决定不了的因素在里面,这也有可能会导致一些随机性。所以这个时候你其实要承受一些失败,慢慢的能够从中去学习到一些经验,能够去除心中的一些浮躁,能够去变得异常的冷静和沉稳。