多模态情感计算是我这次申请材料里最核心的研究线索。本科就读于华南理工大学计算机科学与技术专业人工智能方向，GPA 3.95，专业排名3/186，大约前1.6%。英语方面，六级589分，雅思7.0分。
科研经历主要来自国家自然科学基金项目“基于深度学习的多模态情感计算研究”，我负责模态融合算法设计。已有成果包括1篇第一作者EI会议论文、2项发明专利申请和3项授权软件著作权。
项目经历也基本围绕AI展开。多模态情感智能交互系统是我准备最充分的项目，融合文本、语音、图像三种模态信息，情感识别准确率达到92%。我还参与过医疗影像AI辅助诊断系统，负责肺结节检测算法优化，F1值提升到0.89；另一个项目是大模型轻量化部署平台，实现Transformer模型推理速度提升40%。
竞赛方面，我有ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区铜奖、全国大学生数学建模竞赛国家级一等奖、中国高校计算机大赛人工智能创意赛国家级二等奖。奖项包括2次国家奖学金、3次校级特等奖学金、校级三好学生标兵、ACM竞赛专项奖学金和科研创新杰出贡献奖。
浙大计算机学院人工智能研究所和我已有的多模态方向比较契合，所以它一直是重点选择。最后去向是浙江大学计算机科学与技术学院人工智能研究所，吴飞教授团队，视觉与学习实验室。
这一轮一共拿到5所院校的保研offer。浙江大学计算机科学与技术学院、清华大学计算机系和中国科学技术大学计算机科学与技术学院都在夏令营阶段入营并拿到优营；上海交通大学人工智能研究院入营但没有优营；南京大学人工智能学院没有入营。
最后我放弃了清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室的优营机会，选择浙大，主要是考虑到吴飞教授团队在多模态、视觉与学习方向和我的研究基础更贴近。拿到浙大优营后，我没有继续参加预推免和九推。
浙江大学计算机科学与技术学院夏令营是我最重视的一站，顺利入营后参加线下面试，最后获得优营，并获得拟录取资格。
清华大学计算机系也给了夏令营入营机会，最终结果为优营。中国科学技术大学计算机科学与技术学院同样在夏令营阶段入营并拿到优营。上海交通大学人工智能研究院给了入营机会，但没有优营。南京大学人工智能学院没有入营。
简历前后改了10版，重点突出AI科研成果和项目实践。针对浙大视觉与学习实验室，我会把多模态情感计算、视觉模型、医疗影像和模型轻量化这些内容放在更显眼的位置。
个人陈述打磨了6版，主要结合浙大AI方向特色，写清楚自己对多模态情感计算的研究规划和学术目标。这个部分不能只写成果列表，还要说明为什么这些经历能自然延伸到研究生阶段。
推荐信需要3封教授级别推荐信，我提前联系了国家自然科学基金项目负责人、ACM竞赛指导老师和专业课院长。成绩单先准备前五学期盖章版本，夏令营期间又补充了六学期完整成绩单，核心AI课程基本都在90分以上。
奖项材料按国际级、国家级、省级分类整理高清扫描件，ACM和数模等竞赛放在重点位置。项目材料包括演示视频、技术报告、算法性能测试数据和论文预印本，并清楚标注我负责的模块和创新点。
浙大夏令营是线下面试，全程约40分钟，没有笔试。流程包括5分钟PPT个人汇报，其中含1分钟英文介绍，之后是专业知识深度问答、科研项目细节追问、研究生阶段规划问答和英文专业文献翻译。
AI基础问题包括Transformer模型结构原理、BERT与GPT区别、深度学习模型优化方法和多模态融合技术难点。因为我的项目和多模态直接相关，这些内容需要准备得比较深入。
专业深度问题涉及情感计算在人机交互中的应用价值、医疗影像AI伦理问题、大模型轻量化部署方案和小样本学习技术路径。项目问题则围绕多模态情感识别系统架构、肺结节检测算法选型、模型推理速度优化和应用场景展开。
综合问题包括为什么选择浙大AI研究所、对吴飞教授团队研究方向的理解、未来五年学术发展规划，以及如何平衡科研与生活。英语部分难度较高，除了1分钟英文自我介绍，还包括AI专业英文文献摘要翻译和用英文回答科研项目创新点、技术路线。
背景比较强时，材料反而更要有清晰主线。成绩、论文、专利、竞赛和项目很多，如果不围绕一个研究方向组织，老师看到的可能只是经历丰富，而不是研究兴趣稳定。
面试前一定要把项目背后的基础问题补齐。多模态情感识别、肺结节检测、模型轻量化这些项目都可能被追到算法原理、指标解释、实验设计和应用边界，不能只准备展示层面的内容。
选择offer时，我更看重方向和团队匹配度。清华的机会很好，但浙大视觉与学习实验室和我前期多模态研究积累更连贯，所以最后做了这个选择。
英语准备要贴近专业场景。浙大这类面试不仅问日常英文，还会涉及专业文献翻译和项目英文表达，建议提前用英文整理研究背景、技术路线、创新点和未来计划。