GPA只有3.3，顶会一作两篇，成功杀进TOP 20 AI博士？小哥曝光关键秘诀

新智元报道

编辑：Aeneas

【新智元导读】手握两篇顶会一作的亚洲硕士，GPA 3.3，申请到全球TOP 20博士项目，有多大可能？发帖后，大牛们纷纷现身支招了，一句话总结：只要成功进入实验室发paper，再弄到大佬推荐信，一切都so easy！

两篇顶会一作，在亚洲攻读硕士学位，2006年春季毕业。

这位网友表示，自己计划申请2026年秋季开学的博士项目。

他的条件是：本科GPA在3.2-3.3左右，不算很高，但有一些研究经验。

比较亮点的是，在ICML、ICLR、NeurIPS、AAAI、CVPR、ICCV、ECCV这些顶会上，发表了两篇一作论文和两篇二作论文。

但有些遗憾的是，一作论文的主题差异很大，很难清晰地展现出他的研究方向和专长。

综上，这位网友能申到全球AI领域TOP 20学校的博士项目吗？

为此，他在reddit发帖，向广大网友征询意见。

高手云集，宝贵经验频出

GPA是死线 or 没那么重要？

有人表示，比起发表的论文，其实GPA并不是那么重要，因此TOP 20绝对是可以达到的。

因为博士项目希望招收的是能成为高效研究者的学生，发论文就是一项有力的证明，GPA则并不是。

其实本质说来，博士申请是在申请一份工作，潜在雇主则是在评估你的技能是否适合他们的实验室。

所以，不用听信「必须有X篇论文发表，才能被录取」的这种说法。

更应该做的，就是尽早跟潜在导师建立联系，形成牢固的关系，这就需要努力推销自己，找到让自己脱颖而出的方法。

但评论区又出现了一位网友，跟他的观点相左——GPA，是很关键的筛选因素。

这位网友表示，自己正在TOP 20的AI博士项目中。他可以非常确定，录取时会对申请人的GPA进行筛选，过滤掉GPA3.3以下的申请人。

所以，如果GPA不达标，就完全没机会了吗？倒也不是。

在特殊情况下，可以通过PI request绕过这个筛选。

具体来说，因为博士项目申请人数众多，3.2-3.3这样的GPA很可能被TOP 20的项目筛掉。

唯一的方法，就是找到一位非常希望你加入实验室的首席研究员（PI），让请求项目方，帮忙绕过GPA筛选。

所以，如果本科阶段GPA不高，可以靠硕士期间来努力刷分弥补吗？

对于这个问题，目前大家还没有明确答案。因为大多数申请者，其实都是本科毕业的。

有人自曝说自己在TOP 5学校，录取时并没有按GPA筛选。

也有人说，GPA是否重要，其实完全取决于学校或系里怎么说。

比如在有的系，是由委员会决定是否录取的，这些系通常对GPA要求较高，

总之，针对「GPA是否重要」这个问题，目前还是众说纷纭。

权重最高：找到实验室/可担保的大牛教授

根据网友们的经验，如果能找到非常适合自己的实验室，或者遇到一位可以给自己写推荐信的教授，楼主的这个条件完全可以顺利过关。

相对来说，拥有四篇顶会论文，可能并不算什么。

因为在现在的TOP 20项目中，基本人手一两篇顶会。虽然楼主有四篇，但比起那些在更专门领域有2-3篇论文的人，还是稍显逊色。

总之，如果能找到和自己研究方向匹配的教授，并且建立良好关系，基本就能一锤定音——他们所在的任何地方，你都能进去。

但如果找不到，那就可能被所有地方拒绝。有人表示，自己第一次申请时，就是这么惨败的。

甚至如果教授能帮上忙，GPA不合格都可以被豁免。

比如有大佬现身表示，自己就曾在顶级项目中审阅过申请人的情况。

对于GPA，他们设有3.5的筛选线，但如果有学生能联系到教授，让教授相信自己是合适的候选人，那教授就有权推翻GPA 3.5的标准。

针对这位楼主的情况，因为他的论文方向混杂，那他就应该着重强调自己的多元化背景能带来怎样的优势。

总体来说，进入TOP 5、TOP 10和TOP 20的分界线都各不相同。

基本上可以说，申请TOP 5是一场赌博，能不能进靠的是运气。但TOP 20的项目中，如果申请人有过论文发表记录，去申请一些年轻或不太知名的教授，则是非常可行的。

也有人说，自己被TOP 5的学校录取了，并没有GPA筛人这一项。只要有过论文发表经历，就不会被自动过滤掉的。

另外还有成功前辈表示，自己能顺利脱颖而出，靠的就是大牛教授的推荐信。

去年，他成功申到了TOP 5-7的一个项目。

他有一篇一作顶会论文，一篇三作顶会论文，在TOP 10的CS学校拿到3.95的GPA，并且还手握两封领域内知名教授的推荐信。

甚至，作为一名本科生，他是直到申请博士项目的一年前，才开始搞研究的。这个战绩，可以说是很惊人了。

而之所以能拿到如此重磅的推荐信，是因为他和这些教授们一起写过论文。

网友们当场慕了：你是怎么拿到大牛推荐信，还能发表一作顶会论文的？

他透露说，自己请求一位教授后，成功加入了他们的项目。

开始他参与了一篇三作的论文，在一名博士师兄的指导下展开研究。因为这位师兄马上就要毕业了，所以他顺理成章地接手了下一个项目。

不过，对此还是有人质疑：一个CS本科生，就能具备在顶会上发论文所具备的知识了？我不信。

对此，层主表示，自己发的那篇一作和「LLM的持续学习与灾难性遗忘」有关，技术性非常强，需要集合相当多方向的专长，并不是只停留在表面上。

而且，很多本科生都非常有抱负，而且十分擅长快速学习难度很高的东西。

比如他的一个朋友在大四时，就已经有了一篇顶会的oral论文和三篇其他顶会论文，四篇全是一作，然后成功申到了博士。

他们都是基本把研究当作全职工作，在课程分数上不会花太多精力，只要保证GPA够用就好。

Networking最成功的先例

说到这里，结论已经很明显了：GPA只是个保底，能影响最终结果的因素，还是有没有进到实验室，混到大牛导师的关系。

那些成功的前辈们，能提供什么可借鉴的先例吗？

说到这里，我们就不得不提已成为智元机器人90后首席科学家——罗剑岚的故事了。

出身一所211本科（武汉理工），却狂砍UC伯克利王牌专业offer，他的这段求学经历已经被业界引为传奇。

要知道，那一年UC伯克利的这个机器人和智能机器实验室硕博连读项目，在全球拥有1500名申请人，最终只有30人能被录取，而他竟成功地脱颖而出。

机会，从来都是给有准备的人。

从大二起，罗剑岚就开始跟着导师做项目，发表了4篇核心期刊论文，参加各大科研项目。

也是在这个过程中，他关注到了UC伯克利Kazerooni教授领衔的实验，甚至在天津的机器人会议上实地「追星」，现场向教授发问，并且紧锣密鼓地在会后给教授递上简历，表明想跟随教授读研的意向。

当场，教授就对他留下了深刻印象，表示也许有机会。

后来，当他查到Kazerooni教授将赴韩国参加一场机器人大会时，当机立断决定办好签证，万里追师。

蹲到教授后，他再度上前，表达了自己跟随教授继续深造的想法，同时抛出了自己在研读教授实验室百万字论文后苦思半年的问题，当场让教授震惊。

随后，罗剑岚和教授成功建联，保持着邮件往来，以超高水平的提问和文献综述，让教授下定决心，给他写了推荐信。

故事的结局就是，第二年，他杀出全球1500人的重围，成为唯一被项目录取的中国人。

参考资料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1kr506u/d_realism_for_ai_top_20_phd_programs/