留学中介

我在大二上的时候报名了学校的SRT计划，通过SRT联系导师进入了实验室，做NLP相关的方向。进组之后，我用了大概一个学期的时间来学习一些AI的基础知识，读了一些NLP的经典paper。大二下这段时间，我开始做自己的项目，具体是做图到文本生成任务的模型。第一次做科研的过程不算很顺利，我在开始做时也犯了很多错误，比如实验代码写到后续已经无法继续再修改，只好从头重构了一遍等等。虽然困难比较多，但我自己心态还是比较平稳，反正困难都是可以解决的，大不了就从头来一遍。最后在尝试了一些方法之后找到一个可以work的，于是补了一些副实验，写了paper并投了稿。因为平时课业压力比较大，能够用来做科研的时间其实不是很多，所以这个项目做完已经是大三暑假了。

CMU暑研

在做第一段NLP科研的时候，我逐渐觉得自己没有特别喜欢这个方向。AI相关的研究似乎很多时候需要依赖直觉来判断一个idea是否有价值，再用实验去验证idea是否有效；但我自己更倾向于用比较确切的因果关系来考虑问题。因为想尝试一些和实际工程结合更紧密的方向，所以在大三下学期我申请了系里和CMU的暑期研修项目，去CMU做SE4AI的研究。

暑研期间，一开始我做的是一个有关预测LLM 泛化性的项目，结果发现要么一开始的假设不成立，要么因为测试数据污染所以根本没法验证结果。在和导师、mentor商量后，我换了题目，具体来说是做自动测试数据切片，也恰好是我在上一个预测泛化性的项目中遇到的一个问题。到暑研结束时，这个项目有了一些初步的结果。

关于实习

我是在大三的暑假，也就是暑研期间开始找大四秋季的日常实习。我找实习主要有两个原因：一方面是考虑到之后如果申请SE方向PhD的话会比较看中实习，暑研的经历也让我觉得工业界的经验对软件工程的研究比较有帮助；另一方面是因为之前从来没有过实习经历，希望通过实习来进一步确定未来更希望读MS后找工作还是读PhD做研究。我找实习主要是通过公司的官方渠道投递简历，因为一般软件相关的日常实习门槛不算很高，所以找实习的过程还是挺顺利的，最后选择了一家离学校很近的公司，做自动驾驶模型的嵌入开发工作。

我申请时主要考虑的是SE4AI这个方向的PhD，选校参考了CSRankings，根据方向match程度选择了一些导师之后，综合考虑导师情况和学校排名申请了CMU，UCB，UIUC，UCLA，Purdue，ETH和NCSU这几个学校，没有申请太多。此外还申请了一些找工向的MS，包括Stanford的MSCS，CMU的MSCS，MSML，MSE，UCSD CS75，USC CS28等等，主要关注的是项目对找工的支持、地理位置、和项目毕业后的一般去向；这样如果PhD申请全拒德，就计划先读MS，毕业工作积累一些经验之后再继续申SE方向的PhD。最后选择了CMU的SE PhD，因为学校和方向都很不错。

未来职业规划

目前我更倾向于毕业之后走学术研究的路线，因为比较喜欢做创新性的工作；但具体的职业发展我会更多地考虑毕业的时候的工作机会和行业形势，走一步看一步，综合考虑工作地点、工作内容、生活条件、WLB、薪资等等再做决定，没有一个很具体的一定要达成的目标。

Pivot在暑研和申请过程中都提供了很多帮助，从生活、出行上的签证办理、帮找暑研室友，到申请上的选校定位，CV/文书修改润色，以及套磁技巧、面试技巧、邮件规范等等都有很详细、有效的指导，帮助我省下了很多搜集信息的时间。

一句话来说，很感谢帮助过我的所有人。科研上几位导师和mentor都非常关照我，提供了非常多宝贵的指导，也很感谢老师们的认可；学业上感谢所有老师助教和同学，没有你们本科四年真的活不下来；中枢的老师们也为我的申请提供了非常多帮助。最感谢的还是家人和朋友们一如既往的支持和理解ヾ(๑╹◡╹)ﾉ"

对学弟学妹的建议

我觉得对我来说准备申请中最重要的大概是搞明白我想做什么、以及为什么想做这件事。因为想要去更好的学校、体验不一样的生活，所以决定了要出国，才会有动力为了出国准备标化/GPA等等；因为想要了解做科研是什么样，所以进入实验室；因为想要做自己喜欢的研究，所以换了研究方向；因为想要了解不做科研是什么样，所以去实习。我觉得出国深造需要准备的事情其实还是挺多的，如果我没有做这些事情的很坚定的理由或者动力，我想所有这些准备都远远不如睡大觉对我的吸引力大。