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GPA3.9+,横扫斯坦福,CMU,伯克利!清华学姐申请总结!

2025-10-17

Pivot学员:X同学

学校及专业清华大学 计算机

硬件成绩GPA:3.9+  TOEFL:112  GRE:328

目前录取

Stanford-Computer Science    

Berkeley-EECS    

CMU-Computer Science    

CMU-Machine Learning

CMU-Information Networking    

UCLA-Computer Science    

ETH-Computer Science                                                                              

申请背景

我本科的科研主要是AI方向,在申请时已经发表的文章只有一篇本科学校实验室的顶会n作;另外有一篇大三暑研的顶会共一在投。总体来说,我的论文成果在所有申请者里并不算强,这也是我选择申请硕士而不是PhD的其中一个原因。

研究型&授课型硕士

硕士项目的话一般分为两种:一种是研究型硕士,一种是授课型硕士。大部分硕士项目都是授课型,研究型的项目稍微少一点,比较典型的研究型项目有MSCS@UIUC,{MLT,MSR}@CMU。大部分情况下,研究型硕士可以按照博士申请准备,对科研的要求更高。

授课型硕士最主要的要求还是GPA,申请者的GPA每上升0.1左右,录的项目的档次一般能升一档。我认为授课型硕士对科研和论文产出的要求其实没有大家想象的那么高。对顶级的授课型硕士项目而言,科研经历(比如海外暑研)是重要的,但它的意义更多的是通过在国外暑研的经历得到一封言之有物的推荐信、同时在科研项目中思考自己是否喜爱科研,暑研是否有顶刊产出对申请并不起决定性的因素(当然,如果有产出推荐信大概率会更强,但没有也不需要焦虑)。

申请心得

1.选校。合理安排彩票、冲刺、主申和保底,选校选的有层次,才能在防止失学的同时尽可能多地申到好的项目。中枢在一开始选校时就帮助我列了一些适合我的项目,之后我进行选校的筛选就变得容易了许多。

2.要注意项目是否match自己的经历。以我自己举例子,我被拒的大部分项目都有一定程度的背景不匹配。比如说普林斯顿的项目目的是招本科生助教,如果口语没有特别好、也没有助教的经验,就几乎不可能被录取。申请时可以多花时间在和自己背景匹配的项目上,在跟自己明显不搭的一些项目上可以节约时间。我记得我在申请季时经常因为看到标化很高的学长学姐莫名其妙地被某些项目拒而感到焦虑;但自己经历申请季后,我观察到周围这样的例子往往有特殊的原因(例如ddl后才交申请、文书和项目目标不符等等)。

3.文书。有很多人说硕士只看三维,文书可以随便写,但我觉得文书还是申请里一个重要的因素。文书可以写得贴近申请学校的风格(一个比较典型的例子是Stanford比较喜欢想创业的学生)。另外,如果同时申请研究型和授课型硕士,需要转变文书的风格,授课型在文书里可以着重写项目的课程十分吸引你、你未来的目标是成为工程师等,研究型可以在文书第一段就着重写Research interests、自己有哪些导师想要合作、哪一个实验室你很想去,不用提到找工的内容。在申请过程中,中枢帮助我修改了几版文书和CV,及时的反馈和详细的批注在申请中让我受益良多。

对学弟学妹的建议

我在申请季觉得比较好用的一个trick是,对于每一个想要申请的项目,搜索它往届的handbook(例如Stanford MSCS handbook)。handbook里面会详细介绍项目的课程要求,读完之后可以对这个项目有更深的了解,辅助选校。另外, handbook里或者项目官网上经常会有项目培养目标、项目优势的介绍。阅读之后,文书就可以尽量贴近培养目标写,突出自己对项目感兴趣、也想取得培养目标这样的成就。项目优势也可以写到Why School里。

另外,海外许多学校出于diversity的考量,不会录取太多同一个学校的申请者。如果有时间,大家可以了解学校有多少人准备申请,如果偏少的话选校可以略微激进一些,但不必太焦虑自己和其他竞争者相比水平如何。在我个人经验里,同校有一个跟你一样强的竞争者也并不意味着你们只有一个能录取,所以大家还是专注于提升自己,祝大家好运!