Zhuanlan.zhihu.com p 157633072
2023.1更新：
我做了一些可能非常不利于武大校友们的事情，这些事可能会间接导致武大今后被人大高瓴拉黑。所以请有意申请人大高瓴的2024届及以后的武大本科毕业生们做好相应的预期调整，谨慎安排保研日程。
2022.8更新：
首先我要感谢读者们的阅读与点赞支持，尤其感谢所有与我在评论区和私信咨询或交流的读者。我也随时欢迎所有保研er和我交流。
但保研对我个人来说已经是非常久远的事情了，有很多细节我已经无从回忆，我深感无力为最近咨询的部分读者提供有效的帮助。为了最大限度的节约彼此的时间，这里为有潜在咨询需求的读者补充一些观前提醒：
- 因文章时间久远，评论区将关闭，请需要咨询的读者私信联系我；同时，请在选择私信咨询前检查自己的私信相关设置，避免无法收到我的回复；
- 欢迎读者向我咨询人大高瓴保研的相关问题，但针对其他学校夏令营的提问，我不会进行解答。对于这部分问题，我的相关认知的置信度并不高。
因为本人不定期查看私信，所以回应可能会有较长延迟，希望没有及时收到回复的读者理解。
原文：
众所周知，2020年保研因受疫情与川皇双重影响开启地狱模式。因绝大多数院校选择线上举办夏令营，给了各大海王多线程运作的空间，各大热门院校夏令营竞争堪称惨烈。能从这样前所未有的混战中成功上岸，我也深感幸运。这里谨将个人经历中具有参考价值的内容提炼并记录下来，同时也祝愿学弟学妹们保研时有更友好的大环境，都能顺利拿到心仪的offer。
一. 本人基本情况
· 武汉大学软件工程卓越工程师班，年级排名前1.5%
· 四级607分，六级594分
· 竞赛：数模国赛省一、美赛H奖
· 项目经历：大二暑假参与某竞赛时负责NLP相关应用落地；大三在武大国重参与了一CV方向省级项目；此外还有一两个拿得出手的课内小工程项目
· 无论文无专利、无软件著作权
· 最终选择：人大高瓴人工智能学院
二. 保研前期准备阶段相关经验与建议
1. 大一到大三上的两年半时间，应该做哪些准备？
我是属于保研意志非常坚定、从大一就开始着手准备的那部分学生。虽然忙忙碌碌三年过去，除了GPA以外也没拿到什么过硬的加分项，但也算是有了一些相信对各位学弟学妹有参考价值的心得。
（1）尽早确定目标
虽然有一部分人从大一开始就确定了保研或出国的目标，但还有很大一部分人是单纯为了逃避社会毒打，才在大三考虑保研的问题。私以为对于保研这种持久战，越早确定参战，就越能尽早确定战略，未来保研就越有优势。所以我建议大一和大二正在摇摆不定的同学先考虑以下四个问题：
a. 自己将来更想在哪里工作？学校或科研机构、海内外私企、国企、政府机关，还是军队？自己更偏向于从事纯开发向工作、纯学术向工作，还是开发与研究兼具的工作？
b. 35岁以后的大致职业规划方向？
c. 读研对自己未来的职业规划帮助有多大？这种帮助将会主要体现在学历、工程能力提升，还是入门学术界的原始积累？
d. 读研期间的预期自我提升能否抵消选择直接就业情况下的能力与金钱收益？
希望大家不要抱着单纯的理想主义去看待读研这件事，读研是一个很现实的博弈问题。如果你更偏向于从事纯开发向工作，并且没有在体制内就业的打算，个人建议本科期间多深入学一些技术、多参加软件设计类竞赛，或者找老师做一些有含金量的工程项目，本科毕业直接去大厂工作，毕竟就开发岗而言本科生与研究生并无明显区别。否则的话，可以通过尽早联系老师进组，尝试参与科研活动，以充分考虑读研的选项。
确定选择以后，就可以有针对性地积累材料了。加分材料方面的内容我将在后面说明。
（2）高绩点是入场券
虽然这一点所有保研人都已经反复强调过，但我还是想再多说一句，希望大家认识到能够做到绩点、竞赛、科研论文、女朋友（误）大丰收的人，永远是凤毛麟角。如果你真的有保研的意向，一定要踏踏实实学好专业课，认真对待并高质量地完成每门课程的平时作业、期末考试，保证GPA。
如果保研本校，一般维持绩点在年级前10%-15%即可；但如果有意向保研到清北华五等强校，众所周知，除中科院系统外的其他院校大概率会通过机筛卡排名与学校，就近两年经验来说，绩点底线是年级前5%。大家可以根据各自学校往年相关数据与自己实际情况确定院校目标。
（3）慎选竞赛、慎选科研导师
保证了绩点以后，我们再来谈加分项的问题。加分项无非就是竞赛、科研项目、论文、实习经历。对于保研来说，含金量大致为高质量论文>科研项目>=竞赛>=实习。根据我的个人经历，我总结了以下几点：
a. 强烈建议所有有志于保研的CS同学尝试参与ACM竞赛培训选拔与CCF CSP认证考试。 ACM是少有的全国各大高校通吃的竞赛，CCF CSP认证也是全国大多数高校都认可的技能测评考试。ACM属于典型的高风险、高收益竞赛，虽然一般没有高中NOIP经历很难拿到奖项，但ACM培训本身干货很多，即使拿不到奖项，如果坚持下来，受到的算法训练也能在后期参与CCF认证、其他竞赛乃至保研考核中发挥很大的作用。
b. 建议最好不要参加除美赛之外的其他数学建模竞赛。与ACM相反，数模是低风险、低收益的典型案例，且国内顶尖院校CS类专业普遍对数模竞赛认可度较低。个人认为除美赛确实比较考验人的发散思维和解决问题的能力之外，其余我国举办的数模竞赛都并不能给人带来很大提升。
c. 建议大二上学期开始联系本校科研导师，进组学习。这一点其实对所有CS同学都是成立的，因为进组学习不仅有助于开拓视野、快速而有针对性地丰富技术储备，还有可能利用课题组资源为自己争取更多参与领域内有较高认可度的学科竞赛、参与国家级重点项目的机会。并且如果找到了偏重科研的课题组，本科期间发表高质量论文也是非常可能的。关键问题在于避免水竞赛、水项目、水论文，划水不仅不利于自我提升和自我定位思考，这些所谓的加分项还可能在面试考核中变成减分项。
这里建议有意向尝试学术研究的同学在选择导师时给予各类重点实验室和重点工程中心中的年轻老师更多关注，因为年轻老师一般有更强劲的科研动力，一般也会对学生给予更多指导。尤其要注意意向导师的个人主页以及在谷歌学术、dblp中的论文、引用量等学术水平相关信息，并且尽可能咨询组里的学长学姐了解组内工作与老师口碑。一定要慎选导师，尤其是对有意向保研的同学来说，牛导与坑导的性价比差距是极其大的。
2. 夏令营开始前的半年，应做哪些冲刺性准备？
这一阶段，绩点和所有加分材料都已经基本成型，关键点就落在了确定目标院校、申请材料准备、联系导师，以及准备机试、复习专业课上。我非常不建议在这半年中继续参加竞赛（Kaggle这种除外）来积累加分材料，但如果有未完成的科研任务，最好还是继续跟进。
申请材料相关内容网上已经有很多介绍的很详细的经验贴，这里不再赘述。我就其他方面问题做简单阐述：
（1）各院校保研选拔通知信息收集
这里向大家推荐保研交流qq群605176069，每年保研季该群都会有学长创建夏令营与预推免信息共享仓库，仓库内全国各院系通知更新非常及时，各位学弟学妹届时关注该群内的消息即可。
（2）机试准备与专业课复习
对于没有ACM基础的同学，建议先系统复习一遍数据结构与算法、敲熟所有的基础算法和数据结构代码后，刷leetcode题库。leetcode题库已经基本可以满足大部分院校的机试要求。对于具备一定ACM基础的同学，建议刷POJ等各校OJ系统中的题，并且可以直接尝试百练中的北大机试原题。因为机试一般是OJ形式，所以建议各位在正式机试之前一定要做几道POJ中的题，熟悉OJ系统。
专业课方面，一定要复习的是高数、线代、概率论三门数学课，此外重点复习算法、操作系统以及自己主攻的计算机语言的基础内容。其他基础课程，如离散数学、数据库、计算机网络等，根据自己实际情况决定复习精细程度即可。
（3）简历准备
准备个人简历非常重要，无论是夏令营考核还是联系导师，简历都代表了第一印象。一般情况下简历套用网上模板即可，简历内容上要秉承精简和真实两个准则。精简，主要在于用概括性的语言描述自己本科期间的荣誉与项目工作，最好按条罗列；真实，在于不过分夸大自己的工作，只根据自己做过的内容加以适当包装。这一点对个人陈述、面试自我介绍的准备也是同样需要注意的。
拟好个人简历后，需要对简历中列出的项目和论文经历做一次仔细的梳理与排查，回忆项目/论文中用到的技术细节、算法以及主要实验结果，整理算法的基本原理，复习用到的参考文献内容，拓展了解强关联领域基本知识，并针对所有可能被提问的漏洞进一步查缺补漏、深入思考，为面试答辩做尽可能充分的准备。
（4）联系导师相关建议
联系导师是很重要的一环，这一点其他经验贴也强调过。但联系导师并非越早越好，这里我根据个人实际经历给各位提以下建议：
（术语解释：强committee=学院权力>导师权力，弱committee =导师权力>学院权力）
a. 保底学校不到万不得已最好不要联系导师。保底意味着低选择概率，在大概率不会选择某校的情况下占用该学校导师名额，尤其是好导师名额，并不合适，并且导师也很可能将你作为备胎。
b. 强committee院校强组牛导与弱committee院校导师一定要尽早联系。尽早并非越早越好，一般4-5月份，或夏令营报名开始前一个月以内最为适合。牛导牛组一般都会组织提前面试，对于弱committee的院校，这有时可以起到决定性的作用；而对于强committee的院校，这至少能让老师提前过目自己的简历、为自己争取预订名额的机会。需要注意的是，如果联系导师比较早，在夏令营报名正式开始后一定要向导师再次确认其招生意向，因为你的简历有可能被新涌入的简历淘汰，这样也好为自己争取联系新导师的时间。
c. 强committee院校普通导师可以选择不提前联络。普通组名额竞争一般没有强组激烈，可以选择夏令营报名前后或拿到入营资格后再去联络相应导师。最迟应在拿到预录取后立刻联络导师。
d. 一定要坦诚地和老师交流自己的想法。切忌为了有学上随意向老师给出承诺，当你确有意向冲击更高层次院校或更好的老师时，一定要和老师说清楚自己的想法，这样在鸽老师的时候大家也能好聚好散，也能给其他同学留出机会，否则这可能对后续联系其他导师引发负面影响。
此外，因为存在部分老师套磁学生或老师招不到学生的情况，大家遇到“点击就送”的导师时一定要三思，多收集相关信息再做定夺。
注：弱committee院校举例：中科院计算所、北大信工、清华软院等。另外，对于最顶尖的清北本部，即便学院权力较大，提前联系老师也是很必要的，可以增加自己被捞入营的概率。
3. 保研三大选拔阶段
虽然夏令营很重要，但夏令营并非唯一的保研生选拔方式。夏令营在每年的6-7月份举办，筛选标准最为严格，有夏令营的学校一般都会在该阶段招收当年名额的一半以上；预推免在每年8-9月份举行，筛选标准会有放宽，一般会将所有空余名额招满；最后是九推，即9.28填报国家推免系统后（今年，即2020年是10.12），如果志愿院校仍有空缺名额，该院校会组织复试选拔，该阶段以捡漏为主。
需要注意的是，部分院校没有针对硕士的夏令营选拔，比如浙大；还有部分院校在夏令营招满后不再举行预推免，只在九推时进行补录，比如人大。各院校的具体选拔流程还需要大家自己收集信息。
这里特别提醒，即使夏令营期间拿到了offer，除非有完全的把握确定学校不会无端收回offer、联系好了接收老师并且Ta不会无故背弃双选契约（进组是相对最有保证的），否则预推免期间如果有学校还有合适的坑位，一定要去试一试，权当给自己留多一个选择，多一份保底，多一份安心。否则一旦夏令营的offer出了问题，事情会很难办，最终吃亏的还是自己。
三. 夏令营记录
1. 夏令营情况概览
入营：清华深研院人工智能、中科院计算所（霸面）、中科院软件所（放弃）、复旦计院、南大人工智能学院、人大高瓴、中科院深圳先研院数字所、北航计院、武大计院、上海科技大学信息技术学院（放弃）
预录取：中科院数字所专硕、清华深研院专硕、武大计院、人大高瓴学硕（补录，最终选择）
2. 夏令营实际经历概要（按时间顺序）
南大AI学院（7.7-7.10）
往年南大无论CS还是AI都是机试定乾坤，但今年受疫情影响改成了笔试（所以这里提醒各位学弟学妹，如果有意向报南大，一定要好好刷算法题！），笔试成绩排前70%方能进入面试。
笔试120分钟，共160+题，只有选择填空，但做完是基本不可能的。考试涉及线代、概率论、数据结构、算法基础、信息论、机器学习基础等内容，以及少量计算机硬件基础与编译原理的知识点。综合来看笔试考察的重点还是在于数学基础（尤其是概率论）、数据结构（树，图）、算法（排序算法要非常熟练，重点关注二分、NP/P问题、动态规划、贪心等）三方面内容，同时对于常见的机器学习算法，如判别分类、聚类、SVM、决策树、Adaboost等，一定要有所了解。
因前期准备工作没做到位，我笔试发挥非常不好，最终没能进入面试，非常遗憾。这也给我敲响了警钟。
清华深研院AI（7.4-7.10）
清深的这个夏令营可以说是实打实的暑期学校，一周的时间里绝大多数时候都在上清华与华为诺亚合作推出的AI课程。先让大家感受一下我们这5天满满当当的课程安排：
课程设置很好看，但恕我直言，讲师团讲的有点过于泛泛而谈，甚至没有简单的代码演示，这种绪论性质的课其实对我们的帮助真的很有限。
除掉7.4报道+开营仪式，实际夏令营时间为6天。7.5-7.8共四个晚上用来完成一个个人作业+一个AI方向的团队项目，8-9人一组，7.9上午交完演示ppt后下午进行答辩，答辩成绩与个人作业成绩将作为7.10面试的重要参考。往年的项目选题偏CV，但今年华为方面鼓励我们做NLP方向的项目，我也选择了加入NLP方向的一个小组。这里就不再把我个人的组队、项目选题、构思、开发过程详细写下来了，只是针对项目考核给各位后来者提三个小建议：
- 务必在组队之前摸清同组成员的专业背景。这点真的非常非常重要，因为这直接影响后续的选题范围与合作顺利程度。强烈建议大家选择有相似专业背景的同学合作（比如计算机-电信），而放弃专业跨度过大的同学（比如计算机-机械），否则可能连最基本的沟通都会出现问题。
- 选题建议小而精，避免大而空。具体来说就是避免面面俱到而浅尝辄止，可以选择一个相对小的应用场景与基本领域问题，深入思考其基本解决算法、应用落地需要考虑的额外问题，以及可能的改进/拓展方向，这样会使评委更认可你的研究潜力，给评委老师留下比较好的印象。
- 作为团队项目，一定要注重团队精神，有任何想法一定要与团队成员及时沟通，组员任务执行不力时一定要及时指出、互相监督。这一点只是给少数人提个醒。如果不注意团队精神的话，很容易造成一些比较尴尬的境地，这里大家就自行脑补吧。
面试分为三个部分，3分钟自我介绍+3~5分钟英文文献翻译+专业知识问答，共20分钟。自我介绍环节相当于个人陈述的简化版，可以直接套网上的模板，建议介绍个人基本信息+获奖情况+科研经历+研究生阶段目标，同时尽可能控制陈述时间。英文文献翻译环节同时测试口语+阅读能力，由老师提供一段学术论文片段，要求先朗读文献，再进行文献翻译，并且面试老师可能进行口语加试。最后的专业知识问答完全围绕我的项目经历进行提问，因时间非常有限，老师只能提问一些比较表层的内容，但建议大家复习项目/论文时要留意一些关键的数据指标、关键的描述词，比如AI模型训练准确率。总之清深AI项目更偏向于考察学生的工程能力，对于数学基础和专业基础反而相对不太看重。
一周后收到了项目负责老师的电话，通知我被预录取了（当时已被四连拒的我简直像在做梦一样），并且最终面试排名比较靠前。原本确定了清华深研院作为我的最终选择，但因9月份时出现了一些意外，加上在清华没有联系到合适的导师，我最终决定放弃拟录取资格。
人大高瓴（7.12-7.13）
人大高瓴人工智能学院19年刚刚成立，据说非常舍得砸钱（看高瓴招聘老师提供的待遇就知道这个学院有多壕了）。并且从今年的宣讲情况来看，高瓴在原基础上又新招了一批老师，涵盖NLP，CV，IR，理论ML以及其他交叉领域，其中不乏学术界新星与牛导，又兼有某北大青年才俊的新近加盟，发展潜力非常可观。我个人非常推荐有志于NLP、信息检索的学弟学妹报考人大高瓴。不过人大总招生名额、以及留给外校的名额向来很少，尤其是学硕名额，这一点还是需要大家要做好心理建设。
回到夏令营，7.12进行宣讲+笔试。笔试分填空、简答和编程，其中填空和简答均为数据结构相关基础知识内容，而编程主要涉及二分法以及部分数学计算。总体不难，但如果基础知识广度不够的话填空题可能会吃亏。
7.13进行面试，面试序号为报到当天随机抽签生成。进入面试会议室之前我们被要求首先用10分钟翻译一长段英文文献，并将中文翻译拍照发给面试秘书（目测10分钟内以手写方式不可能翻译完）。人大的面试比较与众不同，首先是口语测试，进行1分钟左右的英文自我介绍+开放性问答，并要求简述刚刚翻译的文献的主要内容；然后是专业部分面试，首先需要从10个问题中抽选一道专业相关的开放问题进行回答，然后由老师抽两道专业基础题提问。和其他学校不太一样的是人大面试根本不问项目和科研经历，而且对于提出的问题老师也不会深挖，即没有压力面环节，只要基础过关，基本没有太大问题。
总体来说，人大的考核比较友好，但如果复习不到位的话确实会比较吃亏。尤其提醒有意向报考人大的同学一定要注意复习KMP算法，我笔试和面试都被问到了KMP算法（着实不太明白为什么人大对这个算法如此情有独钟，不信邪的我也因此吃了两次亏，2333）。
我最后被列入waiting list，并且位次相对靠后。但幸运的是，经过漫长的等待，我最终在9月末拿到了人大高瓴的直博补录资格，并且很快顺利转到学硕（这里要特别感谢人大教务李老师的帮助，人大教务的态度应该是我面的这些学校里top2好的了）。因为被补录时时间已经比较晚了，同时我没有参加其他的预推免，所以我毫不犹豫地推掉了其他所有的夏令营offer，选择了人大高瓴。
中科院先研院数字所（7.13）
数字所知名度和整体实力相比帝都三大所是差一些的，但有一些实力很强的团队，比如乔宇所长带领的MMLAB（或者说是多媒体中心），并且因为在深圳，所里一些老师和大厂的联系比较紧密。夏令营分两期，第一期即7.13的面试，第二期是7月末的线下营活动——这可能是今年唯一一个办线下营的院校了。
面试共10分钟，1分钟英语自我介绍+专业问答。专业问答这个部分个人感觉老师思维比较跳跃，经常在项目经历提问中穿插专业课程提问，这种突然袭击的确比较考验人的心态。老师们主要问的还是项目经历相关内容，但专业基础也有涉及（问了我多元回归分析以及缓存页面置换算法）。其他细节这里不再赘述。
复旦计院（7.13-7.15）
首先一定要表扬一下复旦的贴心举措：
是的，复旦千里迢迢把纪念衫和其他纪念品邮寄到家了，这点我真的很感动，五星好评+1 _
7.13学院宣讲+各方向老师招生宣讲，这个就不必多说了，宣讲结束后当晚需要再次确认志愿。早已听说复旦的夏令营offer发的特别少；果然，和往年一样，复旦的夏令营优营名额依旧少的可怜：
这里没来得及在填报截止时截取第一志愿人数的分布情况，总体来说学硕各个方向竞争都十分激烈，报录比在5：1以上，人工智能方向甚至达到了7：1，而专硕和直博相对来说情况要好很多。
7.14进行机试与口语测试。机试共150分钟，3道题，离线考试，不设监控，允许使用自己的IDE，并且最终提交时要提交代码+解题思路+测试用例，由复旦老师进行人工测评。题目难度中等，三道题分别考察拓扑排序、动态规划和dfs，但因为题目完全没有提供数据取值范围，数据量和值可能都非常大，所以我们需要根据自己的实际情况为自己设置合适的数据参考范围。可以确定的是，如果程序设计适用的数据范围太小，分数会很大程度上受到影响。
英语口试基本不用担心，只需要准备好英文自我介绍即可。老师会针对自我介绍的内容进行提问，同时也会和学生闲聊一些问题（比如了解一下你的本科学校），总体氛围还是很轻松的。
7.15开始专业面试。与纪念品暖心举措截然相反，频繁掉线+全损音质给我的面试体验带来了极大的负面影响，不过相信各位学弟学妹以后应该用不到这个糟糕的远程面试系统了。专业面试内容主要还是中等难度算法设计题+项目经历提问，并且面试官更关注原创的算法内容（我自己的NLP项目就因为对底层算法的思考还不够深入被hxj大佬怼的很惨）。
最终拿到了复旦waiting list通知。个人猜测面试期间糟糕的网络环境对最终分数有很大的影响。不过鉴于此时已经拿到了不错的offer，我也就不再给予过多关注了。
北航计院（7.16-7.18）
7.16上午机试。机试系统和CCF认证的考试系统很像，提交代码文件后系统只返回编译信息。机试两小时，共两道题，比较简单，第一题是完全二叉树遍历，第二题是模拟题，只要刷题量足够就能做完。通过机试后方能参与面试，且机试淘汰率达到了50%。
7.17综合面试，共20分钟。首先是政治题陈述，然后进行英文自我介绍以及附加的英语口语测试。随后的专业课测试部分提问了离散数学（欧拉回路、等价关系）、人机交互（你对人机交互的理解）、编译原理（编译型和解释型语言的区别）的相关内容，同时针对项目提了一些问题。此外老师还问到了深度学习项目中工程开发思维和科研思维的区别。
武大计院（7.17）
因为是本校，我参加面试时的心理压力小了很多。面试共20分钟，由英文自我介绍+心理测试（一般是让考生分析自己的性格）+专业知识问答组成。因为武大面试分7-8组进行，不同组的老师考核侧重点不同，面试风格也不同，所以不同组面试内容的差异比较大。我被问到了C++、操作系统、机器学习、软件测试、软件工程等方面的内容，据其他组同学反映还有被问到数电和计组等硬件方面的内容。并且武大面试老师并没有提问项目相关内容。可见武大面试内容范围非常广，所以有意向保研到武大的同学还是要注意尽可能多的复习本科课程内容。
中科院计算所（7.19-7.21）
因为今年计算所改变赛制，入营名额基于导师推荐制分配，不单纯取决于报名材料，加之报名人数基数增长和霸面机制的存在（即无论是否入营，只要能拿到实验室考核资格就有平等的录取机会），所以今年计算所的竞争，尤其是强组的竞争异常惨烈。因为我只提前联系了VIPL的wrp老师，并且在夏令营开始时我已经拿到了清华深研院的offer，所以我决定孤注一掷面VIPL。但需要提醒大家的是，第一志愿实验室失败以后实际上可以继续联系其他导师争取霸面机会。
VIPL作为计算所最热门的实验室之一，竞争向来异常激烈，单是入营前各导师的单独考核关就有非常高的淘汰率。即使有幸得到了参与实验室统一考核的机会，很多非常厉害的同学也没能拿到入营资格，只能以霸面形式参与考核。VIPL每年招生名额仅20+，但最开始共110多人拿到了考核资格，即使是最终实际参与笔试的同学也有将近90人，其中不乏清北华五的强者，所以最开始我也没抱太大希望。
VIPL第一阶段考核为笔试和机试，只有两者综合排名前70%的同学才能进入面试阶段。笔试共三个半小时，考5个科目，分别为数学、算法、计算机视觉与机器学习基础、中英文写作、智力综合测试，由报名的导师亲自监考。题目是基本不可能做完的，但大部分题目难度基本相当于书本例题，所以只要认真复习，通过概率还是很大的。其中计算机视觉与机器学习基础考察平时对领域相关知识的积累与关注程度，中英文写作含中英文翻译及文章摘要写作两部分，智力综合测试主要由推理问题组成。机试共一个小时，5道题，都是很基础的模拟、排序和动态规划题目，还有部分改错题目；但机试的形式比较新颖，是由监考员提供VS项目，项目中为每道题提供了完整的main函数实现，需要我们填补文件中空缺的函数代码。个人认为机试并不能拉开差距，主要还是取决于笔试成绩。虽然自觉笔试考的很惨，但还是非常意外地收到了面试通知。
第二阶段考核计划为25分钟的面试，形式为5分钟自我介绍+20分钟答辩&专业知识提问，其中自我介绍前2分钟需要使用英文，并需要准备ppt。我的面试时间出乎意料地短，在5分钟自我介绍之后，老师们并未针对我的项目内容深入提问，只是提问了几种attention机制的原理，此后便一直针对数学基础、算法基础以及深度学习基础进行提问，并且试探了我的政治倾向。我的面试共持续了15分钟，并在面试当晚收到了VIPL拒信。和其他同学交流后发现，大部分收到拒信的同学面试时间都比较短，我也不能确定这是否能作为一种判断依据。
针对VIPL面试准备，我有如下几个建议：
- 自我介绍ppt突出介绍一个项目或科研成果即可。5分钟的时间其实很短，只够详细介绍一段项目经历。如果选择了多个项目或论文略讲，虽然给老师们留下了提问的空间，但可能无法激起老师的提问欲望，这也是我失利的可能原因之一。并且注意，即使只介绍一段项目经历，也要想办法为老师们留出提问的空间，为自己争取主导面试进程的可能性。
- 对项目用到的模型、算法的底层原理一定要有尽可能深入的了解。VIPL是一个偏重学术研究的实验室，面试时一定要充分展现自己的科研潜力，除了要表现出对相关领域的强烈兴趣外，对做过的项目及其涉及的论文内容也要做到深入的思考，这在面试时会是个很大的加分项。
至此，我的计算所之旅就结束了，并就此决定上岸。正常来说，VIPL失败后推荐继续联系网数、前瞻、高通量等实验室，不推荐继续联系智信和国重的其他热门课题组以及泛在、专项中心。
四. 如何选择offer
研究生阶段，学校title固然重要，但在学校title本身差距不大的情况下，根据自己的实际需求，选择更好、更match的导师和课题组是更为重要的，对选择直博的同学更是如此。那么这里又回到了个人职业规划的基本问题上：如果想要试水工业界、为自己争取更多发展的可能性，就更多关注学校的title以及导师的项目经历，不必太在意专硕和学硕的区别；如果想要进军学术界，就多关注导师的学术水平与学术资源，并尽可能争取学硕乃至直博名额，同时可以在学校title差异不大时相对不那么注重学校地位。以清北华五这几所地位相差较小的院校为例，对于单纯想要就业、对学术不感兴趣的同学，建议尽可能争取清北的名额，同时尽量避开学术强组；否则，选择优先级建议：清北强组>华五强组>清北普通组>华五普通组，并且要充分考虑争取各大研究所的研究生名额。研究所的学术氛围一般是比较好的，并且其硕士相对更容易转博。
这里推荐全国计算机保研交流QQ群605176069，群里有诸多学长学姐能够为大家提供更客观的分析，帮助做出最佳选择。个人不太建议大一和大二的同学加入该群。
此外，在最终确认offer选择后，一定要尽早告知其他院校的导师和研究生办，释放offer，充分为他人和自己的学弟学妹着想，这毕竟关系到自己本科学校声誉的问题。不过，如果自己的第一志愿院校offer有填系统当日鸽学生、严重超发offer、无端篡改学生志愿等黑历史，务必要给自己留好保底offer，保证自己有学上是底线。
五. 写在最后
感谢保研鏖战三年以来家人对我的支持与指引，感谢各位中学与大学的好兄弟们对我一如既往的鼓励与包容，感谢这一个月以来与我保持积极交流的各位或实名或匿名的来自全国各地的保研群友，更感谢这三年来无时无刻不拼命奋斗的自己。虽然有很多遗憾，但好在最终的结果已经非常令人满意了。
感谢夏令营期间中科院先研院杨敏老师、中科院计算所王rp老师、清华深研院王hq老师对我的支持。虽然有缘无分，但我会心怀这份感激面对接下来的未知旅途。同时在这里我极力推荐对NLP感兴趣的同学考虑中科院先研院杨敏老师，人美性格好，学术资源以及和工业界的connection都很丰富，绝对是性价比很高的选择~