这次申请里，我的材料比较集中地指向人工智能和计算机视觉方向。本科就在大连理工大学计算机科学与技术学院，计算机科学与技术专业，GPA 3.91/4.0，专业排名 5/187，约前 2.7%。英语六级 603 分。
科研经历是申请里的重点。我参与过国家自然科学基金项目《面向复杂场景的多模态智能感知与理解》，负责 Transformer 模型轻量化优化；以第一作者发表过 CCF C 类会议论文《基于知识蒸馏的轻量化目标检测算法》；还主持过省级大创项目《智能医疗影像辅助诊断系统》，并优秀结题。
项目方面，我主导研发过工业视觉缺陷检测系统，基于改进 YOLOv8 算法实现实时检测，准确率达到 97.2%；也参与过多模态数据融合科研项目，把模型推理速度提升了 45%；另外独立开发过校园智能安防系统，实现异常行为自动识别与报警。
竞赛包括全国大学生数学建模竞赛国家一等奖、ACM-ICPC 亚洲区域赛铜奖、中国高校计算机大赛人工智能创意赛国家二等奖。奖项方面有 2 次国家奖学金、大连理工大学特等奖学金、校级三好学生标兵、连续 4 年一等学业奖学金和人工智能领域优秀科研个人。
去向是大连理工大学计算机科学与技术学院人工智能与机器学习实验室，进入郭雷教授团队。整个申请里 offer 统计为 6 个，其中明确进入最后选择的包括大工、哈尔滨工业大学计算机学院和上海交通大学人工智能研究院等机会。
最后我放弃了哈工大计算机学院和上交人工智能研究院的夏令营优营，选择留在本校继续做 AI 方向。这个决定主要是因为前期已经和本校实验室、导师方向有较深连接，继续深耕计算机视觉和模型优化更顺。
夏令营阶段，大连理工大学计算机科学与技术学院入营并获得优营。哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院同样入营并拿到优营，上海交通大学人工智能研究院也是入营后获得优营。
我也尝试投递了清华大学计算机科学与技术系和北京大学人工智能研究院，但这两个夏令营都没有入营。顶尖项目筛选非常激烈，即使科研和成绩都比较完整，也不代表所有学校都会给机会。
因为夏令营阶段已经拿到满意结果，我后续没有参加预推免和九推。对我来说，7 月之后更多是在比较方向、导师和未来研究连续性。
简历前后改了 15 版，核心是突出 AI 科研项目、竞赛成果和模型优化的量化数据。像检测准确率 97.2%、推理速度提升 45% 这类数字，我会放在项目描述里，让技术贡献更具体。
个人陈述改了 10 版，主要贴合大工计算机学院 AI 实验室研究方向，写清楚自己想在深度学习和计算机视觉领域长期做什么。推荐信准备了 2 封，分别来自计算机视觉专业课教授和大创项目指导导师。
成绩单在大三下学期开学第一周办理教务处盖章版，并重点标注人工智能、深度学习、数据结构等核心高分课程。奖项材料按国家级、省级、校级分类整理，论文、竞赛和科研证书扫描件都做了目录。项目材料则包括模型代码、实验数据集、系统演示视频和项目结题报告。
考核包括线上编程机考和面试。机考是 2 道算法题，时间 120 分钟；面试部分包括 5 分钟英文自我介绍、20 分钟专业知识问答和 10 分钟科研项目深度答辩。
专业问题主要围绕深度学习、机器学习和计算机视觉。老师问到过 Transformer 架构细节、注意力机制原理，也问过 SVM、随机森林、梯度下降优化等机器学习基础。计算机视觉部分则涉及目标检测、图像分割的最新进展。
科研项目答辩会追问创新点和实验难点。比如知识蒸馏为什么能做轻量化，YOLOv8 改进点在哪里，模型实时检测如何保证准确率和速度，多模态数据融合项目为什么能提升推理效率。这些问题都需要结合实验结果回答。
英语部分包括完整英文自我介绍、约 200 词的 AI 领域英文文献摘要翻译，以及用英文回答科研项目中的技术挑战和解决方案。因为我六级分数还可以，但科研英语仍然需要单独准备，尤其是模型、实验和结果相关表达。
AI 方向申请里，量化结果很重要。只写“做了目标检测”不够，最好能写清楚用了什么模型、改了哪里、指标是多少、速度或准确率有没有提升。
本校保研也不能掉以轻心。虽然对学院和导师更熟悉，但面试仍然会认真问基础、论文和项目。尤其是写了 Transformer、知识蒸馏、YOLOv8、多模态融合这些内容，就要能解释到机制和实验层面。
如果夏令营阶段已经拿到比较匹配的结果，后续选择时可以多和导师沟通研究方向。对我来说，留在熟悉的实验室继续做计算机视觉和模型优化，比单纯追求外校机会更符合长期规划。