GRE没有考，我去MIT，全奖！

背景介绍：

清华 能源与动力工程系

方向：机械工程 燃烧与数据驱动方法

GPA：3.7/4.0

Toefl：103

GRE: 无

科研：大二一段+大三一段+MIT暑研

Pub：一作申请时在投+一个oral

推荐信：校内导师+MIT暑研+班主任

交换：大四上一段在UofT

MIT SM（去向）， UPenn PhD， UMN PhD， UW MS， JHU MS

01

申请时间线

我是2021年8月决定出国深造的，也就是刚刚读完大二。在大二一年中，我跟随本系的一个研究组做关于使用深度学习方法进行电力载荷的预测方法。我们当时使用的方法是强化学习，通过设计损失函数使得在不同系统上均能训练获得较好的预测结果。我在这段经历中获得了代码能力的训练，可惜的是最后没有产出。我大二时并不确定未来的发展方向，一度想过转行。期末考完后，我总结了自己的兴趣与志向，最终决定在磕盐路上走到黑。

 

不过，我当时粗浅地认识到，对我来说，如果过早地开始研究深度学习在工程、科学上的应用的话，会欠缺对学科的理解，也就欠缺了我相较于科班人员的比较优势。于是，我决定在新的一年中尝试做“正规”的研究，扎实基础，锻炼学术水平；也避免心浮气躁。

 

大三我通过班主任的推荐进入中心教授的SRT项目，研究侧重爆轰波中的化学反应。大三上我在导师师兄帮助下参与了一篇文章的写作，锻炼了作图能力与文献调研能力，积累了对爆轰波的理解；同时也对投稿流程有了初步的认识。大三下，我作为主要的完成人，对爆轰波中的熵增做了研究，最终在国际会议上作了口头报告并形成了一篇申请时在投的一作论文。如今我的毕设也在同一位老师门下；和他以及组内两位师兄的接触给我了重要的精神力量。

 

在大三寒假期间，我意识到需要尽早确定暑研。因为对化学反应的刚性问题感兴趣，我在读论文的过程中发现了我的暑研老师，并进行了陶瓷。暑研有两部分，一是熟悉实验室已有的对NeuralODE的研究，二是尝试通过生成式模型达到高效的不确定性量化，二者聚焦的是简化的化学动力学系统。虽然没能去成线下暑研，但是由于工作由模拟组成，因此开展比较顺利。暑研期间我对TF和PyTorch均有了更好的掌握，对Julia语言也初步上手。

 

在大三下准备完前往多伦多的签证材料之后，我签约了世毕盟。当时我还没有取得英语成绩，所以大三暑假一边自学英语一边做暑研，比较忙碌。所幸在加拿大的考试顺利过了口语23的小分。机械工程在我申请时不需要GRE成绩，所以没有考。加拿大期间上课任务较为轻松，平时的时间都由提交申请材料与科研组成。从大四上开始，我养成了阅读论文的习惯；在国外独立生活的体验也非常难得。

 

大四在多伦多按照计划应该再找一个UofT的实验室进行科研，以期获得一封推荐信。不过暑研还没做完，于是经过和老板的讨论后，我继续做了下去。从现在看来，正是这样一段长时间的连续思考、工作给我的MIT老板留下了较好的印象，最终捞我过了录取委员会。

 

02

Offer选择

我申请的研究组方向均与CFD、反应流相关的，有两个风格：一是大规模计算偏重数值方法，二是案例探究偏重AI方法的应用。在选择offer时，我与各位老师均有积极的交流，同时也和实验室的在读博士取得联系，从他们那得到了特别宝贵的信息。现在选择的是MIT MechE的SM项目（MechE不提供本科-博士的项目），正是我的兴趣所在（将AI与science相结合）。除开我的兴趣，一个建议是学校的综合排名是重要的因素，能够为未来提供更多的选择。

 

03

世毕盟

非常感谢我在世毕盟的培训师王老师和mentor（普林斯顿大学博士）的指导！我签约的世毕盟的半DIY方案，申请环节中语言、文书的书写均得到了细致认真的交流建议。和Mentor以及培训师，开了很多次会，选校、套磁等等环节均得到了Mentor第一手的经验，无私的帮助。一个常被忽视的点是，除去纸面上的辅导，世毕盟的工作人员对学员的心态调整有很好的作用，这也是我推荐世毕盟的理由。

 

04

总结与建议

我的申请故事开始于一个深思熟虑后的念头，结束于MIT老师的一把捞。从我的时间线可以看到，我在大二和大四上有两个比较明显的错误。大二的科研效率不高，浪费了比较多的时间，没有成果；大四上去交换占据了时间，造成了时间安排上的不便利，心理压力变大了。不过我也有很多次好运的时刻，现在总结起来，我的建议是锻炼搜集信息的能力以及利用资源的能力是非常重要的。然后读博毕竟是一个重要的人生选择，我觉得我们应该在思考完成读博的意义、衡量完利害得失后，下定决心；避免随波逐流。