在CS殿堂CMU读机器学习是一种什么体验

我到现在还记得那个凌晨三点的夜晚。匹兹堡的冬天，窗外飘着雪，Gates-Hillman Center（GHC）的机房里却热火朝天，空气中弥漫着咖啡因和代码bug的味道。我和我的组员，一个来自印度的前谷歌工程师和一个本科就在顶会发过论文的美国小哥，正对着屏幕上那个死活不收敛的神经网络模型发愁。我们手里的披萨已经冷掉，距离due还有不到12个小时。

那个瞬间，我脑子里闪过一个念头：“我为什么要花这么多钱，漂洋过海来这里受这份罪？” 这个问题，我想，每一个在CMU读CS的留学生，可能都在无数个“爆肝”的深夜里问过自己。

嘿，大家好，我是你们在lxs.net的老朋友。最近后台收到很多学弟学妹的私信，问在CMU（卡内基梅隆大学）读机器学习到底是一种什么样的体验。是不是真的像传说中那样，人均“大佬”，课程压力山大，除了写代码就是去写代码的路上？

我的回答是：是的，所有传说都是真的。但传说没有告诉你的是，当你和这群全世界最聪明的人一起，把一个不可能的难题变成现实时，那种成就感有多么无与伦比。今天，我不只想聊CMU的学术光环，更想跟你掏心窝子，聊聊我们在这里最真实的挣扎、收获和成长。

一、CMU的“神”与“坑”：选课，一门玄学

来到CMU，你面对的第一个挑战就是选课。这里的课程，江湖人称“神课”与“硬课”齐飞，选得好，你能脱胎换骨；选得不好，你可能整个学期都在怀疑人生。

我们先来说说那些“神课”。CMU的机器学习系（MLD）和计算机学院（SCS）下面，有几门课是每个ML方向学生都绕不开的。比如，机器学习入门的旗舰课程 10-701 Introduction to Machine Learning。这门课的作业量是出了名的巨大，每周的homework都能让你写到天昏地暗。但它的牛逼之处在于，能用最清晰的逻辑，帮你把复杂的ML理论框架搭建起来。上完这门课，你再去读论文、看其他课程，会感觉整个世界都清晰了。

再比如，由大神Ruslan Salakhutdinov（对，就是那个把深度学习带入大众视野的Hinton的弟子）曾经执教的 11-785 Introduction to Deep Learning。这门课几乎是所有想找算法岗工作的同学的必修课。它的projects极具挑战性，你需要从零开始复现顶会论文里的模型。我记得有一年的project是实现一个语音识别系统，你需要自己处理数据、搭建模型、调参优化，最后比拼谁的识别准确率更高。整个过程非常痛苦，但当你看到自己的模型真的能把语音转成文字时，那种感觉，爽！

还有像 10-708 Probabilistic Graphical Models (PGM) 这种理论性极强的课程。这门课会深入到机器学习的“骨髓”里，全是数学推导。很多人上完都说“听了个寂寞”，但如果你真的啃下来了，对模型的理解会上升一个维度。这就像练武功，别人练的是招式，你练的是内功。

当然，有“神课”就有“坑”。这里的“坑”不是说课程质量不好，而是指某些课程的workload（学习负担）可能远超你的想象，或者课程内容和你预期的不符。比如有些专题课程（Topics course），听起来很高大上，但可能非常偏理论，对找工作帮助不大。选课前一定要多方打听，去CMU自家的课程评价网站（比如ScottyLabs的Course API）上看看学长学姐的评价，特别是每周需要投入的时间。一般来说，一门硬核的CS课程，每周花20-25小时是家常便饭。一个学期选三门这样的课，就意味着你基本告别了个人生活。

二、身边全是“大佬”是一种什么体验？

如果说课程的压力是物理攻击，那身边同学带来的压力就是“魔法攻击”了，而且是持续性的。

来CMU之前，我自认为背景还算不错，有点小骄傲。来了之后的第一周，我就被彻底“碾压”了。自我介绍环节，你会发现：

• 坐你左边的小哥，是国际奥林匹克信息学竞赛（IOI）金牌得主。
• 坐你右边的女生，本科期间已经在NeurIPS上发表了两篇论文。
• 跟你一起讨论问题的组员，是Google工作了三年的SDE II，辞职来读研深造。

“Imposter Syndrome”（冒名顶替综合症）这个词，在这里不是一个心理学概念，而是每个人的日常。你会 постоянно地怀疑自己：“我是怎么混进来的？”这种感觉，刚开始非常折磨人。

但慢慢地，你会发现事情的另一面。这种环境逼着你用最快的速度去学习和成长。你的“大佬”同学们，不仅不会鄙视你，反而非常乐于分享。在CMU，合作的氛围远大于恶性竞争。当你一个bug调了三小时都解决不了时，去隔壁同学的座位上问一句，他可能会花半小时帮你一起看代码。当你对某个知识点不理解时，去Piazza（我们的课程论坛）上提问，几分钟内就会有同学给出详尽的解答，有时甚至比助教还快。

我印象最深的一次，是在做一个关于生成对抗网络（GAN）的project时，我的模型完全不work，生成的图片一团糟。组里的一个大神同学，拉着我一起，从下午两点到晚上十点，在白板上把整个模型的数学推导和代码逻辑过了一遍，最后发现是一个极其微小的梯度计算错误。那个瞬间，我学到的不仅是如何调试GAN，更是那种严谨、极致的学术精神。

根据最新的《美国新闻与世界报道》（U.S. News & World Report）2023-2024研究生院排名，CMU在人工智能领域常年位居全美第一。这个排名不是冷冰冰的数字，它是由这些活生生的、才华横溢的“大佬”们组成的。和他们在一起，你会被推着向前跑，想不进步都难。

三、不只是“码农”：学术与研究的无限可能

很多人觉得，来美国读CS硕士，就是为了毕业后去大厂当“码农”。在CMU，这条路当然是主流，但绝对不是唯一。作为世界顶级的科研机构，这里给有心做研究的同学提供了无限的可能。

CMU的计算机学院（SCS）下面，有七个独立的系，比如机器学习系（MLD）、语言技术研究所（LTI）、机器人研究所（RI）等等，每个都有大量的顶尖教授和前沿实验室。只要你对某个领域有热情，并且肯下功夫，找到做研究的机会并不难。

最直接的方式，就是上你感兴趣的教授的课，并且拿到好成绩。在课上多提问，在Office Hour多和教授交流你的想法。如果你的表现足够亮眼，课程结束后，完全可以主动给教授发邮件，表达你想加入他实验室的意愿。很多教授都非常欢迎有热情、有能力的学生参与到他们的研究项目中。

我有一个朋友，他对自然语言处理（NLP）非常着迷，选了Graham Neubig教授（NLP领域的大牛）的课。整个学期，他几乎把所有相关的论文都读了一遍，每次作业都完成得特别出色。学期末，他鼓起勇气给教授发了邮件，附上了自己的课程项目报告。结果，教授很快就回复并邀请他面谈。第二个学期，他就顺利进入了实验室，参与一个关于多语言模型的研究项目，后来这段经历也成了他申请PhD的宝贵财富。

除了直接找教授，你还可以通过申请独立研究（Independent Study）的方式参与科研。这相当于一门“课程”，你会在教授的指导下，针对一个具体问题进行深入研究，学期末需要提交报告或者做出成果。这对于那些想尝试科研，但不确定自己是否适合读博的同学来说，是一个绝佳的机会。

在CMU，学术和工业界的界限非常模糊。很多教授自己就是创业公司的创始人，或者在为Google、Meta等公司做顾问。他们的研究课题往往非常前沿，且具有很强的实践价值。在这里做研究，你不仅能发顶会论文，还能接触到最真实的工业界难题。

四、走出象牙塔：找实习和全职的“血泪史”

好了，聊完了诗和远方，我们来谈谈最现实的问题：找工作。

CMU SCS的牌子，确实是一块金字招牌。每年秋季开学不久，学校就会举办盛大的技术招聘会（TOC - Technical Opportunities Conference）。届时，全世界的科技巨头、华尔街的顶级投行、硅谷最火的创业公司都会齐聚校园，抢夺CMU的学生。毫不夸张地说，只要你把简历投出去，拿到面试的机会是很大的。

但是，拿到面试和拿到Offer之间，还隔着十万八千里。竞争实在太激烈了！你的竞争对手，就是我们前面提到的那些“大佬”同学。大家都在刷LeetCode，都在准备系统设计，都在参加模拟面试。

CMU的求职季，有一种“军备竞赛”的感觉。从开学第一天起，你就能感受到那种紧张的氛围。各种公司的宣讲会（Info Session）一场接一场，大家西装革履地穿梭于各个会场，手里拿着简历，希望能和招聘官多聊几句。我记得当时为了去参加一个公司的晚宴，我和朋友甚至逃了一节课，因为据说那个晚宴上可以直接和团队的hiring manager（招聘经理）接触。

找工作的过程，可以说是一部“血泪史”。我曾经为了准备一个dream company的面试，把“面经”翻来覆去看了十几遍，LeetCode上相关的题目刷了三轮，结果在最后一轮面试中，因为一个系统设计的问题考虑不周全，挂了。收到拒信的那天晚上，我在房间里呆坐了很久。这种挫败感，是每个求职者都必须经历的。

但好在，CMU提供了一个强大的支持系统。Career Center（职业发展中心）会帮你修改简历，提供模拟面试。同学之间也会互相分享“面经”，组成刷题小组。当你面试失败时，总能找到朋友倾诉，大家拍拍你的肩膀，告诉你：“没事，下一家会更好。”

根据CMU官方公布的2022年SCS硕士毕业生数据，毕业后六个月内的就业率高达97%，平均基本年薪超过17.5万美元。这些亮眼的数据背后，是每个学生无数个夜晚的努力和坚持。CMU能给你的，是最好的平台和机会，但最终的路，还需要你自己一步一步走出来。

五、写在最后：CMU教会我的，不止是代码

看到这里，你可能会觉得在CMU读书也太苦了。没错，真的很苦。但如果再给我一次机会，我还是会毫不犹豫地选择这里。

因为CMU教会我的，远不止是如何写出高效的代码，如何搭建一个复杂的模型。它教会我的是，当面对一个看似不可能完成的任务时，如何把它拆解、分析，然后一步步地解决掉。它教会我的是，如何在一个压力巨大的环境中管理好自己的时间和情绪。最重要的是，它让我明白了，这个世界上真的有一群人，他们因为对技术的热爱而聚集在一起，可以为了一个共同的目标，不计得失地互相帮助、共同前进。

那种感觉，是你在任何教科书上都学不到的。

所以，如果你也怀揣着一个AI梦，渴望在知识的最前沿探索，并且不害怕被虐得“体无完肤”，那么来吧，CMU这扇门背后，是一个能让你脱胎换骨的新世界。

只是别忘了，匹兹堡的冬天很长，多带几件格子衫。还有，保护好你的头发和肝。