全球只录4个人，托福硬伤的我，却选择了Berkeley！

背景介绍

学校：同济大学

GPA: 89/100; TOEFL: 99 (S21)

Internship: CMU Robotics Institute, NUS School of Computing

Publication: 顶刊一作1篇，会议一作1篇，会议三作1篇，3篇论文在投

Recommendation: NUS Professor一封，校内课题组一封，校内授课老师一封

Offer: UC Berkeley ME PhD(最终去向), UMich Robotics PhD

关于申请PhD：

从个人经历来看，本科是科研试错的最好阶段。学校课内的通识和专业教育一般对于想要做出顶尖科研成果是远远不够的，大多数科研过程中的成长和idea的产生来源于在课余时间大量阅读文献并和博士生讨论。因此对于想要申请PhD的同学来说，尽早加入课题组开始试水科研并尽可能降低无关课程占用的时间是十分重要的。我从大二开始加入课题组并曾经尝试过计算机视觉相关的研究，后来发现自己对Robotics更为热爱，于是转行研究Robot Learning。而所有校内的课程和考试压力，则放在考试周内集中解决，剩下的时间全部用来科研，这样的日子虽然很累但是收获很大。回过头来看，本科阶段的科研训练有助于学生尽早尝试不同的研究方向、作出选择并打下相应的知识基础，这为未来的PhD之路铺平了道路。
同时，我曾看到许多人因为认为PhD > Master而义无反顾地走上了出国读博的路。但其实二者之间并没有孰优孰劣之分，只是不同的人生选择。对于我来说，我尝试了3年泡在实验室，每天披星戴月的日子，仍然觉得十分开心，尤其是看到自己论文accepted的那一刻。但我想，这种感觉并非人人都有，业界和学界无论在培养模式、技能需求和研发目标上也都不尽相同，所以关于PhD or Master的问题，一定要在申请季正式开始前，给自己一点时间和空间认真想清楚。无论如何，身体健康，生活快乐是最重要的。

关于GPA，GRE和TOEFL：

事实上，我并非三维十分突出的选手。之前提到过，由于我不太希望自己的时间花在课业上，因此GPA的维持主要通过考试周的集中复习。需要强调的是，每一个人的学习习惯不同，这种方式不一定适用于每一个人，因此建议还是在前几个学期打好GPA的基本盘，排雷老师和给分不好的课程，给后面因为科研而导致的潜在降分一些缓冲。总的来说，在PhD的申请过程中，GPA并不关键，但你需要通过GPA展现出良好的学习功底；同时，一些相关性高的课程也能反映你在研究方向上的知识储备。
关于ETS的两个考试，个人认为TOEFL是无可争议的更加重要，其中又以TOEFL的口语考试尤甚。TOEFL分数主要展现的是你在日常听、说、读、写方面的基本能力。好的听说能力会直接惠利于PhD后续的interview，使你在面试中获得一个更好的分数。而GRE由于近些年除了一些私立（例如CMU, UPenn），大部分学校和院系直接waive或者变成optional，重要性相比疫情以前已不再那么重要，而且GRE的词汇和阅读题型分布对于理工科的学生并不友好，因此不建议花过多的时间在刷分上，达到100+320+3.5的线即可。

关于暑期科研：

事实上我遇到过很多学弟和学妹咨询暑期科研该怎么找。事实上，暑期科研的机会非常多，在此列出几个主要渠道：1. 来自校内科研老板的connection；2. 一些海外科研公众号的推送以及各种社交平台，例如某乎和某书；3. 世毕盟的mentor和老师会有一些内部的科研机会；4. 上目标院系的Faculty List自己一个个寻找、排除并套磁。我的两个暑研机会分别来自3和4，在此要感谢我世毕盟的培训师王老师分享了暑研的情报，最终我通过面试获得了一次额外的宝贵的暑期研究机会。关于暑研，最终是否产出publication其实并不重要，重要的是在这个过程中展现出科研潜力以及沟通、交流的能力，以此来赢得一封强而有力的推荐信。同时，良好的暑研表现有助于赢得老师的return offer。选择导师时，最好选择业内有影响力的老师或者容易给出strong recommendation的老师。

关于世毕盟：

世毕盟在我的申请中提供了很多很重要的帮助，在此感谢我的世毕盟培训师王老师和mentor (CMU CS PhD)在文书润色、关键时间节点的提醒和及时的反馈。在确立申请方向、寻找暑研和网申这一过程中，我的指导老师都非常及时、耐心地为我答疑解惑，任何时候请教问题她都能及时给予回复，申请的过程中有了她排忧解难，使我少了很多焦虑和困扰。
Let there be light. Go Bears!