关于科研/实习和GPA
对于能兼顾超高绩点和完整科研的同学，自然不在讨论范围内~
鉴于目前AI方向对学历的要求，我先默认同学们会选择深造。对于AI方向的同学，强烈建议GPA达到一个bar（3.7+，3.75+，3.8+，信院到后期超过这些bar的学生其实是不少的）后就不要再过拟合，无意义的GPA刷点带来的收益是递减的。把这些时间省出来，至少去做一段较完整的科研，也方便能找准日后想做的AI细分方向。当然能产出顶会论文甚至一作顶会论文更好。AI领域论文通货膨胀大家有目共睹，因此尤其对于要出国的同学来说，虽说论文也不一定是决定性因素，但是赶在申请前有论文在手可以避免”人有我无“的尴尬。
关于科研怎么去找，我知道的途径主要有：校内导师、校外导师、工业界research实习。本人当时思路没打开，只局限于本校导师了。学弟学妹们尤其是有志于保外的同学，可以考虑能否找校外导师实习（相比其他一些工科，AI远程搞科研还是方便的）。我之前就看到过清华叉院有老师招实习生，而且不限定校内学生还是校外学生。工业界research实习，恕我直言，本人没找过，只是知道有这种路径，但是知道的例子好像都是因为学校导师和工业界有connection然后把学生推去实习；我确实见过快手、华为诺亚方舟、腾讯 AI Lab等的research实习招聘JD，但bar应该不低，感觉不适合初次科研的同学。
关于为什么要搞本科科研，刨除“人有我也得有”的竞争观念，这可以帮助检视自己是否适合做科研，以及帮助自己在深造时选择合适的细分方向。前者不必多说。后者的话，一个是由于，如果不深入AI的某一个或者几个细分领域，其实是不容易搞清楚这个领域在干什么以及这个领域的发展前景以及自己是否真的喜欢这个领域的；另一个是由于，经历了今年秋招的惨状，如果日后目标是去工业界的话，那么细分方向的匹配显得愈发重要，已经不是那个只要有AI顶会就能收割offer的时代了；就算以后目标是去学术界，那也有难发和好发paper的领域之分。
根据本人夏令营、预推免以及陶瓷海外导师的经历，国内基本过了初审，复试就不怎么看GPA了，还是主要看科研经历和基础知识掌握情况；国外的话，由于之后也不想出国了，因此面试的经历十分有限，但是为数不多的面试经历中，几乎没问过GPA，全程都是讨论做过的科研和以后想做的科研。所以说，可见课程之外经历的重要性。
再浅谈一下实习方面，由于本人并没有考虑过本科就业的事，因此对这方面更多是道听途说，因此欢迎看官们补充。本科就业，最有用的经历应该非实习莫属，IT相关企业没怎么听说过找工作时问GPA的，而且就算问了，GPA也不是什么决定性因素。国企可能会看重成绩一些，甚至还有问高考排名的。
以上论断均有科大前辈的实例支撑，而且每个的对口案例都不少。有GPA不那么高（比如说并没有达到上面提到的bar或者达到上述bar但是没有极高的3.9+/4.0+）但是科研充实、有推荐信去到海外名校深造的；有本科计算机然后大厂后端开发就业的；有本科统计然后量化投资策略研究员就业的（不过今年找工寒冬的行情估计确实没有这么好了）。
