① 目前来看，除了不会录我的 Stanford 和 2 个 PhD，我的选择就是 UChi pre-doc 和 CMU MSCS 两个项目了。两者都是非常棒的项目，但各有明显的优缺点，其侧重点的不同（科研导向 vs 就业导向）也意味着我需要把自己的人生想透了，才能做出最佳决定。
② 探索人生道路是一门技术活，在这一方面我已经积累了不少经验，信息的搜寻与消化需要很多时间，但这个过程带来的成长也是显而易见的。一方面我要考虑自己究竟想要什么、想成为什么样的人，另一方面也要分析每条道路的可行性、制定相对应的详细规划，这些都是百谈不厌、时谈时新的话题。
③ 我在知乎、地里、YouTube（TechLead, Philip Guo）都看了很多，但信息太杂了，很多时候不好辨别可靠性。最重要的信息来源还是录取群里面的同学、学长学姐，他们很多是真的领域内的大神。在不少问题上（比如 CMU MSCS 是否适合科研、入坑 CV 是否是可行的决定），不同的人给出了不同的见解，所以尽可能地多问、多搜集数据点，总是没有坏处的。另外，在向厉害同学们征求意见的同时，我也是在积极社交、搭建人脉呀！
④ 想起之前做过风投同学提到做投资决定时疯狂搜集信息、辩论吵架，我其实也在做同样的事情，只是赌的不是公司的未来，而是自己的未来，无论哪种选择都算是一种赌注，要在风险和回报之间做权衡。
⑤ 不管怎样，这个选择的过程是不可多得的人生磨练，最近我甚至在思考《三国》、《楚汉》里领导们的风格和各个团队的不同文化，希望以此作为参照。将来的我一定会再次面临要做出艰难抉择的时刻，我一定要好好记录下我现在的思考。
⑥ UChi MPCS 的学生组成多为陆本上流 985，很多是转专业的（甚至文科转码的）。CMU MSCS 以海本居多，本科基本都是学的 CS。UChi 的 CS 硕士生数量比 CMU 小很多，CMU 毕竟项目多嘛。CMU 拔尖的同学会非常优秀，但算上其他项目，学生质量参差不齐。UChi 倒是有不少学商科的硕士生。
⑦ UChi Pre-doc 项目录取了 6 位中国人；其中 3 人都是 J 老师招的，除我之外另外 2 人分别来自清华和北大。两周以来，我们 6 人组已经形成了一个比较紧密的小团体，如前文所说，我十分喜欢这样的氛围。相比之下，CMU 几百人的录取大群则反而显得寂静一些。
⑧ UChi MPCS 这个大项目录取学生的转专业背景导致他们的 CS 水平暂时不高，但他们都展现了很好的潜力，不同的专业背景也能带来很多思维的火花（比如 3 月 9 号群里讨论金融，比如我向学电子、生物的同学了解了他们专业的情况）。
⑨ 即便如此，在 CS 方面，CMU 的同学可以为我带来 UChi 很难相比的极其强大的人脉资源。校友人脉是宝贵的财富，可以为我带来高质量的信息、打开机会的大门。比如我在美国到处都有认识的同学，这次去 Chicago 能和多位大神交谈、了解他们的人生轨迹，帮助我的人生选择，就得益于南外为我提供的同学圈。
⑩ UChi 的本科生平均水平比 CMU 高得多，但在 CS 领域，CMU 的大神数量几乎完爆 UChi。当然，CMU 是个相对偏科的学校，UChi 有很多厉害的读社科或者商科的研究生。
⑪ CMU 激烈的竞争也许会导致大神内卷，但也可以激励我把自己推向极限。在 Vandy，我一直处于领跑全年级的地位，有段时间过着每天被人叫大神的生活。这样其实挺无聊的，时间久了对个人发展十分不利，这点我过去一年半深有体会。而到了 CMU，我则会成为疯狂抱大腿的那个人。
⑫ 我深深地知道，在科研方面，我绝不能像大一大二那样，以一个人埋头学习制胜，必须要有（1）和大神一起讨论的氛围；（2）和大神一起合作的机会。这里的大神主要指博士生，导师即使再愿意指导我，和导师交流时间也是非常有限的，能学到最多的来源还是和研究生同学的交流。
⑬ 综合来看，在生源质量上两校打平，但由于我觉得自己更需要 CS 大神激励，我觉得 CMU 还是更适合我一些。短期来看，我在某个领域（具体来说，CS）知识的深度，比自己见识的广度重要。
⑭ 不管怎么说，我在现在的同学之间的形象算是比较固定了，换了一个新环境以后，面对新同学我可以比较自由地塑造自己的形象，这是让我很期待的一点。
⑮ CMU MSCS 是一个上课为主的项目，课上的工程时间紧、强度大。UChi pre-doc 则是科研为主的项目，这为我提供了完美的试错机会。UChi 和 CMU 的课程设置比较相似，都是 AI + system + theory 三门必修，加上多门选修。CMU 的课程无论多样性还是质量都高于 UChi，难度也会高出一个数量级。
⑯ 上学期我曾在日记里写过《GPA 无用论》（D5P266-191203），认为自己以前花时间狂怼课业是浪费时间，照此逻辑，去 CMU 搞课业不如去 UChi 直接参与项目。当时因为实习录取比较好的同学技术实力大多不如我，传达给我的信息就是硬实力没有用，积累经验、多领悟“游戏规则”才是王道。
⑰ 但是现在的我觉得，我现在的知识基础可能还是远远不够自己参与最顶尖的研究，如果直接就去搞项目可能会出现能力不够的情况。CMU 的课程听说是很有用的，希望去那里可以学到真本领。
⑱ 老爸说，建一个一流的大学需要百年，一流大学建一个一流的学科只要十年。赵学长说，UChi 的学校报告里写，未来一段时间大学的资金分配会更倾向于 CS（以致于挤占其他学科的资源），会招更多 CS 的 AP（助理教授）和 PhD，专排上升到前 20 指日可待。
⑲ 我父母最大的担忧是 CMU 在综排上吃亏，在国内非技术界知名度不高。我倒是觉得研究生阶段专业排名重要得多，再说即使学校“排名不够”，毕业第一份工作的含金量可以做弥补啊。两周以来我已经能深切体会到 CMU 能给我带来的巨量资源与机会，我会向长辈们证明 CMU 绝对没有他们想的那么烂，君不见高排名如哥大硕士出来的 N 多学子过得有多“惨”。
⑳ UChi 和 CMU 的选择，在一定程度上是读博士和找工作之间的选择，这关系到我整个人生的发展。这个选择又牵扯到很多人生的终极问题，价值观、个人期望等等。
㉑ 在美国 CS 界，平均来看，博士毕业生的综合素质和水平远超在 FLAG 工作的本科毕业生，这一定程度上是因为他们招人的随机性，这一点我经历上次秋招深有体会。同时，大学教授的领导力、资源和眼界也超过 FLAG 的经理。
㉒ 当然，这不意味着我去大公司做码农不是很好的学习机会。只要有足够多的上进心，在哪都可以利用好那里的资源。在公司，我可以培养对产品的敏感度（看 Crack the PM Interview）、培养人际交往能力。此外，个人魅力有很多种表现形式，我也可以横向地发展自己：早在《大三展望》（D5P211-190502）中，我就提到长期的学业阻碍了我个人兴趣的发展，让我在找 gf 等方面处在劣势。
㉓ 狗家的工作环境不免令人心驰神往：免费的吃喝，宽松的工作环境，丰富的旅游机会，均衡的性别比。职业发展方面，工作几年之后也可以打开各种机会的大门。
㉔ 这些向往都很美好，但能不能找到好工作就是另一回事了。找工作是一件很繁琐、很折磨人的事情，我当然希望像 472 那样迅速收到 FB 录取之后就啥事没有了，但以我现在的简历，即使我去 CMU，能否拿到面试也是个未知数。
㉕ 不管去 CMU 还是 UChi，今年 9 月秋招我都可以延续大三的战术：只申大公司实习，申着玩玩，申不到就搞学术。如果走上科研道路，那么方向的选择就变得至关重要——
㉖ 机器学习未来的发展趋势怎样？这个问题可能连消息灵通的投资机构都很难回答，现实生活中所有决定都是信息不完整的情况下做出的。要想回答这个问题，我基本上需要把自己的信息搜集和整合能力推向极限，像那些搞商科的同学们一样迅速写出一个行业研究报告来。
㉗ 老妈说相比 CS，她不想让我读 ML 这个“太细”的专业，可是如果 ML 未来就会成为像物理化学那样的独立大科目呢？现在 ML 正处于指数型增长的爆炸时期，国内已经在编写中学人工智能教科书了。当然，从反面讲，失败的前车之鉴也是有的。记得上世纪火过一个名词叫“专家系统”，但很快就凉了，90 年代时 AI 研究经费急剧减少，AI 方向 PhD 毕业即失业。历史的趋势不是我可以预测的。
㉘ 在理想状态下，我选择的科研方向要满足这些核心条件：（1）我非常感兴趣，可以让我每天工作 10 小时、每周工作 5 天，而又乐此不疲；（2）科研生态良好；（3）与业界联系紧密；（4）长期发展有前途。
㉙ 虽然我对学习 ML 很感兴趣，但是 ML 科研和学习 ML 知识是彻底不同的两件事。AI 方向每天都在有人入坑，也时不时见到大神退坑。综合各方面信息，我的结论是现在的 ML 科研虽然拥挤，但也有机遇。
㉚ 知乎大神 Jackpop 的著名论断是“ CV 现在人才短缺，工程师过剩”。想想也不难理解，大三大四的学生发论文看上去很厉害，但一般学生很难在本科就有足够多的基础知识和对一个领域的深度了解，所以发了论文可能主要还是靠抱大腿。对比那些申医学院的同学们，他们都是要大学毕业留校做研究的时候才能发论文的。
㉛ 大学前两年玩命的学习，尤其是看 3b1b 的视频、还有自己做线代科普视频，应该赋予我了不错的对学术概念的深度思考能力和灵敏度。不过深度探究某件事情运作的原理不一定能带来最显著的直接效益，如何在理论性和商业性之间做平衡，是我要探索的一个问题。
㉜ 既然选择了 ML 这条路，那么接下来最重要的任务就是发论文了。14 号晚上看到腾讯的“犀牛鸟精英人才培养计划”需要 AI 方面顶会一作，我便把 CMU 硕士毕业前发表 1 ~ 2 篇顶会一作作为自己下阶段的目标。到了 CMU 我会有很多机会探索具体 ML 的哪个领域更加适合我，我个人认为不用急于求成，第一学期先打好基础再说。
㉝ 退一步讲，即使等我读博的时候我选择的领域黄金期已经过去，那也没事啊，比如上一辈的很多人都读了 EE 的 PhD，后来才转 CS 的。再说，哪个领域不艰难呢，对比一下几乎任何一个非 CS 的 PhD 就知道了，比如生物这样的学科都是要经历极其漫长的试验的。
㉞ 不走弯路的只是少数人，浪费几个月、几年在错误的方向上是人生的常态。那位已经有 13 篇论文的 MSCV 学生（He Yihui）看上去当然厉害，但他只是极少数中的极少数，其实大可不必过于羡慕人家。
㉟ 有时我也在想，为什么以前科幻片里的飞行汽车啦，超高速铁路啦，可控核聚变啦，等等没有成为现在最火爆的科研前沿，倒是 CS 软件方面吸引了巨大的资金和人才。人类科技发展的轨迹真的好难预测呀。
㊱ 芝加哥作为大城市的好处主要在于交通方便，假设我想回 Vandy 的话比从匹兹堡坐飞机还得转，十分不方便。至于机会的话，Chicago 有很多金融大公司，匹兹堡则有更多科技公司的分部。
㊲ 从 2 月 20 号至今，我度过了两年来成长最快、最自信、最充实的时期。这是我理想的人生状态，新朋友数量猛增，每天都感觉自己的能力上了另一个台阶，过得很有成就感，基本没有负面情感。偶尔会出现自我期望值失控的情况，但相比 18 年春天这个问题减轻了很多。
㊳ 与此形成鲜明对比的是我 19 年 9 月时的状态，我在相当长时间内都不会忘记我当时的无助和无聊，每天脑子里想的都是无关紧要甚至有毒的事情，整个人被自己的情绪控制，对外界支持的依赖猛增。当然，我还算迅速地从泥沼之中抽了出来，求职失败带给我的磨练和教训也是很重要的人生体验。
㊴ 如何规划自己的人生，以在未来几十年的人生中长期维持现在的状态，是我选校要解答的核心问题。