AI 总结作者本科中九数据科学与大数据技术，排名约 1/100+，六级 583、四级 618，有国奖、美赛 M/H、挑战杯省银等，两段科研无论文。夏令营投递自动化所精英班未过、清北多项目未过，参营复旦类脑复杂体系实验室获 B 类优营，清华深研院伯克利全英文简历面未获优营，上交生医工未获优营，南大人工智能学院（含 lamda 相关流程与笔试机试面试）获优秀营员，中科大大数据学院参营后被调剂专硕优营。为南大放弃人大高瓴、自动化所 AI 营等冲突项目。文中强调无论文在初审吃亏、心态与定位。夏令营在南京大学人工智能学院获优秀营员，叙述以此为主要去向结果。
我本科中九数据科学与大数据技术，rank 1/100+，六级 583 四级 618。竞赛有国奖、美赛 M 奖和 H 奖、挑战杯省银这些。科研两段经历，但零论文，这点后面吃亏吃大了。
最终去向：南大 AI 学院 lamda 实验室。
🔴 填报策略：交叉学科广撒网
专业是交叉学科，数学、统计、计算机都学过，所以报得杂，但核心还是计算机和 AI 方向。好处是选择面宽，坏处是精力分散，而且没论文打底，冲 top 学校底气不足。
🟡 初审被拒麻了的那个春天
清北华五全申了一遍，结果：
1/100+ 的 rank 申清北该拒还是拒，没论文就是硬伤。
🔵 复旦复杂体系：报名系统的坑
这个实验室和类脑院是平级关系，不是从属。夏令营报名系统里必须手动选对，两者代码不同。但营里活动 90% 是类脑院的老师在介绍，复杂体系就后面粗略提了一嘴，挺迷惑的。
面试和类脑院同流程，我报应数方向，老师逮着项目里的数学原理问。舍友因为用了微分方程数值解，被追着问那块的细节。保密协议，具体题不能展开。
但体验是真的好：食宿车费全报销，还有小点心，老师友善。
🔵 清华数信院伯克利 TBSI：信学长的话，寄了
两天流程，第一天开营，第二天面试。全英文面试。
去年学长说会给英文文献阅读，围绕文献提问，不会问专业英语。我信了，完全没准备英文专业知识。结果今年线下，老师拿着简历疯狂问英语专业知识，我直接懵掉。
本身对伯克利老师方向也不太感兴趣，被拒倒也没心态失衡。但教训是：清深一定要联系老师，老师话语权很重。而且数信院出结果特别慢，等得心焦。
🔵 上交生医工：跨专业的壁垒
想做医学影像报的，但前两天要参观实验室、找老师签沟通表。我那时候在清深，时间冲突没去成，可能影响了后续。
面试就一个问题：自然图像和医学图像有什么区别？ 回答得还行，但等了几天没邮件，默拒。后来了解到本科非生医工的优营很少，跨专业还是难。
🔵 南大 AI lamda：押宝押对了
为了南大，直接拒了人大高瓴和中科院自动化所。现在看是正确选择。
lamda 机制：三个志愿导师，导师对你感兴趣会安排 2-3 轮面试，通过发邮件让你承诺不优先考虑其他学校。我走到这一步，基本稳了。
今年线下新增机试，笔试 + 机试 + 面试共 300 分算总分，不像以前笔试不过直接筛人。
笔试范围：人工智能、机器学习、概率论、数据结构与算法。AI 和算法按考研 855 教材复习，机器学习西瓜书打底但不够，考的东西有些书上没有，看平时积累。概率论正常考研复习，数据结构王道够用，考得简单。
机试：两道，一道算法一道机器学习。建议 C++ 和 Python 双开，刷 OJ，复习经典 ML 算法怎么不掉包实现。
面试：网上说问很多机器学习，但我碰到的老师不是 lamda 的，反而没怎么问 ML，围着项目基本情况转，只问了 RNN 相关。准备了满脑子机器学习，结果没用上，很神奇。
7 月 13 日结营，19 日晚上出结果。那几天焦虑到睡不着，笔试机试面试感觉都一般，收到邮件才松一口气。
🔵 中科大大数据：热闹，但被调剂
所有学院一起办，十分热闹，食宿报销，体验第二好（复旦第一）。
数据科学的数学和统计方向要笔试，科目和数学学院一样。其他方向机试，3 小时 5 题，C++ 和 C，建议多刷 OJ。
面试按简历问项目，不难。但最终被调剂专硕，还是太菜。而且科大一定要夏令营期间或提前联系老师达成双选，我没做好这点。
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