如何看待 AI 方向 PhD 申请竞争过于激烈的现象？
一、 AI 的“黄金时代”与巨大的吸引力：
技术爆发与应用落地： 近年来，以深度学习为代表的 AI 技术取得了突破性进展，并在语音识别、图像识别、自然语言处理、自动驾驶、医疗诊断等众多领域实现了令人瞩目的应用落地。这种技术变革带来了巨大的社会价值和经济效益，极大地激发了人们对 AI 的热情。
科学研究的前沿阵地： AI 被认为是21世纪最重要的科学技术之一，是连接计算机科学、数学、统计学、神经科学、心理学等多个学科的交叉领域。其开放性和探索性吸引了大量顶尖的学术研究者投身其中，希望在这一前沿领域做出开创性的贡献。
职业前景广阔： AI 领域的人才需求量巨大，并且待遇优厚。无论是学术界还是工业界，AI 领域的 PhD 毕业生都拥有非常好的就业前景，能够进入顶尖大学、研究机构或科技巨头公司，从事前沿的研发工作。这种吸引力使得越来越多的优秀学生将 AI 视为自己未来职业生涯的首选方向。
媒体和社会关注度高： AI 技术的每一次重大突破都会引起媒体的广泛报道和社会的高度关注，这进一步提升了 AI 的公众认知度和吸引力，使得更多年轻人了解并渴望投身于这个充满活力和潜力的领域。
二、 申请者数量的爆炸式增长：
全球性趋势： AI 的吸引力是全球性的，不仅在中国、美国等传统科技强国，在欧洲、亚洲其他国家，甚至在一些新兴经济体，都有大量学生希望攻读 AI 方向的博士学位。
本科和硕士阶段的普及： 越来越多的大学在本科和硕士阶段开设了 AI 相关的课程和专业。这使得大量学生在早期就接触并学习了 AI 的基础知识，并产生了继续深入研究的兴趣。
跨学科的吸引力： AI 的交叉学科特性也吸引了大量来自其他领域的优秀学生。例如，有数学、统计学、物理学、生物学、工程学等背景的学生，他们看到 AI 在各自领域内应用的可能性，也希望通过攻读 AI PhD 来实现跨学科的融合与创新。
“AI 热”的助推： 许多学生选择 AI 方向是受到了“AI 热”的驱动，希望抓住时代机遇。即使对 AI 的理解可能还不够深入，但出于对就业前景、技术前景的乐观预期，也加入到申请的行列中。
三、 优质资源的相对稀缺性：
顶尖导师的容量有限： 尽管 AI 领域的研究机构和项目数量在增加，但能够提供高质量指导、拥有良好研究平台和资源的顶尖导师数量是相对有限的。一个顶尖导师通常只能指导一定数量的学生，而申请者数量的激增使得供需矛盾更加突出。
研究项目和设备的投入： 顶尖的 AI 研究往往需要大量的计算资源（如高性能 GPU 集群）、高质量的数据集和先进的研究设备。这些资源的投入是巨大的，并不是所有高校和研究机构都能提供同等水平的支持。因此，能够进入拥有这些资源的实验室进行研究的学生，其竞争力自然更强。
研究声誉和成果的“马太效应”： 已经发表了高质量研究成果、在学术界享有盛誉的实验室和导师，会吸引更多的优秀学生申请，形成“马太效应”。这使得这些热门实验室的申请竞争更加激烈。
四、 申请策略和评判标准：
高要求的研究背景： 申请 AI 方向的 PhD 通常需要有扎实的研究背景，包括但不限于：
高质量的学术论文发表： 在 CCF A 类或 B 类会议（如 NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ICCV, ECCV, ACL, EMNLP 等）或顶级期刊发表过论文，这是最直接有效的证明。
丰富的科研项目经历： 参与过有挑战性的科研项目，并能清晰地阐述自己的贡献和成果。
相关的实习或工作经历： 在顶尖科技公司或研究机构的 AI 部门有过实习或工作经验，尤其是有实际落地项目的经验。
优异的学术成绩和标准化考试成绩： GPA 要高，GRE、TOEFL/IELTS 等成绩也要有竞争力。
强大的推荐信： 由熟悉申请者学术和研究能力的教授撰写的推荐信至关重要。
清晰的研究兴趣和规划： 申请者需要有明确的研究方向和未来规划，并能与导师的研究方向相匹配。
“软实力”的重视： 除了硬性的学术和研究能力，很多项目也会考察申请者的“软实力”，例如沟通能力、团队协作能力、解决问题的能力、独立思考能力等。这些往往通过个人陈述（SOP）和面试来评估。
对申请者的全面评估： 招生委员会通常会对申请者的所有材料进行全面评估，从学术背景、研究能力、个人品质等多个维度进行考量。因此，即使在某些方面略有不足，但在其他方面表现突出，也有可能脱颖而出。
五、 竞争激烈带来的影响：
“内卷”现象加剧： 申请者为了获得优势，往往需要投入更多的时间和精力在科研和论文发表上，导致“内卷”现象日益严重。许多本科生或硕士生在毕业前就已经积累了大量的科研经历和论文发表记录。
申请难度增加： 即使是优秀的申请者，也可能面临来自全球的众多优秀竞争对手，使得申请成功的几率降低。
对申请者心理素质的考验： 面对激烈的竞争，申请者需要具备强大的心理素质来应对挫折和不确定性。
AI 领域人才培养模式的思考： 竞争的激烈也促使高校和研究机构反思如何更有效地培养 AI 人才，如何更精准地选拔出真正适合从事前沿研究的学生。
总结：
AI 方向 PhD 申请竞争激烈是一个复杂现象，是技术吸引力、人才需求、资源限制和全球化竞争共同作用的结果。这既是 AI 领域蓬勃发展的体现，也给众多有志于投身 AI 研究的学生带来了巨大的挑战。对于申请者而言，需要充分了解这一趋势，尽早规划，努力提升自身的学术和研究实力，同时也要具备理性心态，根据自身情况选择最适合自己的发展道路。同时，这也在一定程度上促使 AI 领域的研究和教育体系不断优化和进步，以更好地满足社会对高素质 AI 人才的需求。
网友意见
预测今后AI方向会出现一个新群体，类比找不到教职的博士后(postdoc)，他们被称为学士后(postbac)。因为找不到博士读，学士后在各大AI厂商来回做实习生，是为千年老学后。
前一阵子我们几个PhD吃饭，谈到现在AI方向的申请有多么残酷。正好有两个PhD参与了申请review，我就好奇问了他们申请的情况。他们痛心疾首地表示，现在的情况就是美本没paper也offer一堆，陆本几篇顶会一作还是被连环拒。因为推荐信才是最重要的，陆本学生由于很难直接或间接的联系到国外的教授，所以只能拼数值，而数值这东西差不多就行了，GPA 3.8就比GPA 3.7强么？两三篇顶会就比一篇顶会强么？找PhD就像找对象，最重要的是知根知底，其他条件差的没太离谱，肯定找熟悉的。
现在中国学生确实不容易。国内评价体系完全是数值化的，教授评职称看论文数，博士毕业看论文数，这对一些小众领域非常不友好。所以教授一窝蜂地都去搞AI，因为盘子大容易提高论文数，学生都是跟着教授做科研，自然大部分也都在做AI，而给大陆的名额又不多，这就导致申请竞争白热化。不想拼数值，那就尽早和国外科研人员取得联系，别等着快申请了再发邮件套词。另外多研究本校教授的学术家谱和合作者，找和你想去的国家联系紧密的。有的人虽然牛逼，但是关系全在欧洲，然而你想去美国，那这推荐信就没多大意义，还不如找个相对没那么牛逼但是和美国人很熟的。总之就是要熟悉美国那一套人脉的玩法，不然就只能像高考一样拼数值。
也来劝退申请AI & CV。
今年我了解到的MIT AI方向的录取情况也是严峻的，2000份申请材料，第一轮是senior grad student来筛材料，就算能干掉90%，还给老师们留下200份材料，而还在积极做东西和要招学生的CV老师就那2-3个，平时根本没时间看这些材料，结果是集中到最后要跟系里递交人选的当天下午2-3个小时内确定所有发放offer的学生，基本抓阄。
申请材料中，最重要的是推荐信。老板认识的人所写的推荐信，之前有送过学生到MIT的人所写的推荐信，圈内大佬的推荐信，都比一两篇顶会论文管用。有顶会论文当然也好，算是个起步吧，重要性来说，1篇CVPR+1篇北美圈内认识的老板推荐信 > 4篇CVPR。但得确定是强推，我这次还见过有某西海岸学校的老板在推荐信里写负面信息的，学生背景虽强但也是直接挂掉。。
录取的这些人的特征，也是各显神通吧。比如说有些学生早就已经在MIT的某实验室做暑期研究，有些学生已经来MIT访问给过讲座，已经在开会（顶会论文已经有好几篇）的时候跟大佬谈笑风生，也有已经在某著名AI Lab做research engineer然后再申请的。
这就是现实，所以我真心劝退跟风申请AI的同学。而对于那些真心喜欢AI研究，要死磕AI方向申请的同学，有什么招呢？那只能多积累积累呗，先读个某些技校的master积累，gap year一两年在知名实验室积累，也可以去参与一些research residency program, 比如说Google, Uber AI, Facebook等都推出了这样的一年做纯研究的项目，其实就是个长期的实习。反正都是做研究，而且AI产学研结合很紧，工业界积累下经验再回来读PhD也未尝不好。
或者本科尽早去国内几家大的计算机视觉公司实习攒顶会论文也是个路子，这些公司是非常欢迎实习生的（笑），毕竟某些公司的代码库70%都是实习生写的（笑）。我就知道有大一开始就在某公司实习的同学，目前大三都有3，4篇CVPR等级的论文，现实就是这样，这样背景的人会是这几年申请北美AI强校的主力。
其实paper数量真不是最重要的，有的时候会适得其反，反而原创性是比较看重的。
提供个数据，今年去Berkeley RL方向的一个学生，1作1篇NIPS, 1篇ICLR, 在投两篇ICML。从数量上来看，称不上大神。但是两篇都是“代表作”级别的工作，有很强的insights， 给Abbeel大佬和Russell大佬的某领域系列工作提出了全新的视角和全新的方向。大佬在面试中非常impressive，3天内就秒offer。
总之，切莫追求短平快刷数量，大佬还是能一眼看穿具体贡献的。
匿一个。熟人应该知道我是谁了，请不要在评论里透露我的个人信息，看到直接删了抱歉。
不友善的评论直接拉黑再见，写这个答案只是想分享下这些program挺难进的，（对国内的申请者）信息不对称也导致更加难进，想留个proxy给有需要的人咨询一下。
长话短说更新分割线：感觉master比residency program要好不少。
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借这个题目分享一下pre-doc的经验，不知道能不能给后人提供一些参考。
各大公司的residency program，我都拿到offer了。率先把openai拒了主要因为不match。
说实话，我觉得没有冲刺四大的background的话，基本上进不了这堆residency program的。而且都是strong accept的paper和borderline的paper不是一样的。
面试都挺不technical的，我最喜欢聊research了所以每次都跟面试官聊得还算开心。
FAIR只看paper数，今年好像一千多申请人，大概只发了不到100的面试和30-40个offer？（HR说的）而且感觉大部分入选的都和 FAIR 里面的人原来就认识/老板推荐。难度不小，和申请PhD套路几乎一致。也许也是第一年的原因。
Google AI看起来招很多但是其实只有不多于1/3是给只有本科学位的，而这1/3里又有一小部分是给跨专业的人才。Google AI转正率非常高，不过undergrad进去的大部分还是去读phd了。面试的时候，其它applicant的background都非常惊艳，要么学历/履历亮瞎眼，要么citation好几百。大家自行参考hardmaru那种水平的candidate吧。小本我躲在角落里瑟瑟发抖，跟大哥哥大姐姐们聊天接不上话。（就我一个non-native speaker！接不上，微笑脸）
补充一：这些pre-doc的地方都不怎么看推荐信，起码我认识拿FAIR offer包括我在内都还没交推荐信……
补充二：基本已经确定去FAIR了。。match到了工业界里最喜欢的researcher之一，兴奋！
以防有人吐槽，先回答点可能被问的问题。
为什么gap？个人原因居多，基本上不是大部分不认识我的人所想的“申不到好学校”。因为想不清楚grad school能给我什么，想再一年想想。也会觉得，有工业界的经验，回头在学校里啃硬骨头的勇气会更多些。（google的program截止非常早，所以我onsite见到的人都不是因为申请不理想才申的program）
为什么还想读phd？竞争再激烈也想读phd啊。我喜欢做research。目前我的眼界有点看不到在residency里工作和在学校里有多大区别，要资源有资源，要优秀的mentor有优秀的mentor。反倒是我觉得追着funding跑的学校还有繁忙的TA工作也许对research是负面的。这些疑问，相信工作一年就有更好的感触。
站着说话不腰疼一下：感谢我的父母，给予我自由。我能自豪地说出无论AI凉不凉我都不介意，会继续踏实做research的。很大程度上是因为我拥有了足够多的资源了。
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