名校CS硕士申机器学习PhD三波“全拒得”，这么多人和他同病相怜？

铜灵 发自 凹非寺
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我也不差，可为什么就是申不到博士？

昨天，网友ubiquitous7733在Reddit论坛吐槽，自己想申请NLP和机器系学习方向的博士生，尝试过纽约大学、哥伦比亚大学, 斯坦福、MIT, CMU等8所学校，申请了三波至今未果，现在开始不断怀疑自己。

可能是戳中了很多AI er的心声，这篇帖子热度迅速飙升，引来多方网友激烈探讨。

一作3篇，学校排名前15，申不到的为啥是我

ubiquitous7733觉得，自身的条件并不差，NLP与机器学习科班出身，还能说是小有成果。

他表示，自己目前在一所排名前15的高校读计算机硕士学位，过去一年研究NLP在生物医学方面的应用，硕士期间作为一作发表论文两篇。

在读本科时，小哥也读的是相关专业，有过两年的机器学习研究经验，发表了6篇论文，其中一作一篇。要说小哥除了学术界，在工业界也积累了经验。本科毕业后，当了两年的软件工程师。

小哥表示，如论是本科还是研究生，GPA分数都还比较理想，本科4.0分，研究生3.92分，怎么看怎么没毛病。

这样的条件，为什么连续申博都失败了？

他推测，最可能的原因，是自己就错在了研究方向上。

自己虽然是计算机科班出身，但小哥目前的实验室与NLP关系不大，所研究的领域也多是在生物信息学期刊和会议上发表。虽然中途也尝试与一位NLP教授合作，但由于沟通风格的原因不久后也分道扬镳。

连续申请了3个学期的NLP/机器学习博士被拒后，困境来了。

是追逐自己的本心，进一步申请？还是就在现在的实验室里先读上博士，慢慢与NLP领域建立联系曲线救国？

网友听闻ubiquitous7733的求学经历后，也各抒已见。

有人对楼主的经历表示不理解，认为GRE和GPA的成绩在申博期间并不值得炫耀，成绩只是最低门槛罢了，申请人在某一领域足够优秀，学校也不会太在意成绩如何，顶会论文才是第一位。

网友soulslicer0也有相同的困惑，他已经发表了5篇论文，其中三篇为一作，甚至又一篇还发表在了机器学习顶会上，但仍然申请不到好学校的硕士，因为自己的本科成绩太差了。

还有在“深水区”的申请者给楼主鼓励，他共申请了3年半的时间，拒绝信都收了15封了，但终于苦尽甘来现在成为一名机器学习博士生。

AI领域博士生的门槛怎么这么高了？

申博难

申请AI相关专业博士难于登天，是这几年研究人员的普遍遭遇。

在知乎问题《如何看待AI方向PhD申请过于激烈的竞争》问题下，知乎大神周博磊表示，MIT AI方向的录取情况极为严峻的，共收到2000份申请材料，最终只有十几二十几个能通过筛选。

也不是MIT才出现过这种盛景。

据匿名知乎网友爆料，Berkeley去年PhD AI Track申请的也有两三千学生，很多几篇顶会一作的同学也都被拒之门外。

申请博士屡次被拒，真的是因为自身条件太差吗？在知乎上，多位已经过来的大神提出了自己的看法。

AI话题优秀回答者周博磊表示，推荐信非常重要，一篇大佬的推荐强推可能比一两篇顶会管用，甚至1篇CVPR+1篇北美圈内认识的老板推荐信 > 4篇CVPR。

深度学习编译器TVM的提出者陈天奇认为，推荐信一定需要牛人强推，否则会有负面影响。

陈天奇建议，写推荐信一定要找很了解你的人，可能的话直接问你的推荐人对你的评价。

除了推荐信，还有其他一些潜在的加分因素。

机器学习话题优秀回答者豆豆豆豆豆豆豆叶认为，如何体现自己独立思考问题的能力、英语好甚至年龄小都是你的隐形加分项。

出名还是得趁早啊。

路子多

条条大路通罗马，除了千军万马过名校的博士，还有很多其他的路子可以让自己更好。

周博磊认为，如果本科尽早去国内几家大的计算机视觉公司实习攒顶会论文，也是曲线救国的一种方式。在知名实验室积累一年半载的实习经验再重返学术界也未尝不可。AI产学研联合这么紧密，对自己的帮助也会不小。

知乎网友Xinru Yang的回答也获得了不少好评，他觉得非计算机专业四大名校（CMU、MIT、斯坦福和UC Berkeley）的博士外，其他学校也未尝不可，排名30~50的学校考虑一下？

Reddit网友Chemikill也持类似的观点，不要看整体排名，多关注下具体领域的老师们都在研究什么，对整个求学生涯的帮助更大。

量子位在这里也祝各位AI er，今年诸事顺利，学有所成。

— 完 —

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