中游985计算机国外读博求建议

地里的朋友们好，我是某中游985计算机硕士，24届（预计24年上半年毕业）。最近对于是否要申请海外博士十分的纠结，所以想请大家给点建议，以下是我的背景和考量。
个人背景：本硕985（本科计算机相关专业，硕士计算机）。硕士期间做的是NLP（也不知是幸运还是不幸），一篇ACL一作，一篇顶会在投。一段大厂NLP相关实.习经历。对于科研和我所做的方向，我既没有很热爱但又可以接受。读博最后也是想去工业界工作，暂时不考虑教职（太卷了）。家庭环境一般，倒是不急着让我赚钱。目前还没有准备语言，申请准备为0

为什么想读博？
一是考虑到国内国外现在的经济形势，以及AI不明朗的业界态势（LLM现阶段横扫但是又没有明确的盈利模式，各大厂的算法部门都受到了很大冲击）。因此想着读一个博苟过这段不确定性极大的时间，同时调整自己的方向（我们这一届硕士刚好经历了LLM的冲击，很多以前研究的东西都没有意义了）并继续深造加强自己的职场竞争力，说白了就是押宝未来。
二是去海外体验对比一下国内外的环境，让自己到时候多一个换环境的选择（润）。


顾虑：
1、独生子女，父母年纪不小又辛苦了一辈子，实在不忍心丢他们在国内，而根据他们的情况让他们跟我去海外是不现实的，所以将来我很可能会选择回来。而如果刨去移民拿身份这点后，我觉得海外读博的性价比大大降低了。
2、年龄问题以及毕业问题。首先我不确定自己能不能读的下来（尤其是美国的博士），因为在硕士阶段我有一段时间是非常煎熬和焦虑的，有时候也会质疑自己究竟适不适合这行（不过这主要和导师以及环境有关系），要是在读博的时候又遇到一个相性不合的老板，我不敢想象那种黑暗和绝望。同时我了解到的美国博士，5年是下限，读完以后我也30了，结合上现在学历的加速贬值和互联网行业的年龄歧视，我不确定如果以去工业界为最终目标的话，是读博带来的收益大还是五年工作经验带来的收益大。
3、第三个是技术上的考量，现在NLP研究处在一个十字路口，LLM改变了一切，这让学术机构和工业界的gap进一步拉开，现在工业界招实习和正式员工都是要求有大模型经验的，而一般的学术机构根本提供不了这样的算力，这让我有一种担心是AI会不会慢慢也像一些其他学科一样，学术界研究的和工业界需要的慢慢脱离。因此从这个角度看，选择读博可能是选择了一个避风港和历练通道也可能会和业界进一步的脱节。
以上就是我的一些情况和考量，不知不觉写了很多，我也知道一句话“当你问出问题的时候，就意味你已经有了答案”，但是站在人生的十字路口，我还是忍不住地反复纠结和困惑，希望能得到大家的指点。主要是关于是否要申请海外博士，以及申请哪里，其实从字里行间能看出来我其实是不太想卷的人，因此除了北美以外，我也考虑过申请欧陆的博士。

hi, 第一次贡献自己的回答，不知道会不会太晚

我也是本硕985，计算机+有文章，目前欧洲读博，基于你的学历+文章，我的建议是要么美国读博留下，要么中国读博保证国内的connection生活，以下是一些这几年我在欧洲看见的情况（！！只是我看见的，提供一点参考！！）
1.学历，本硕985在欧洲基本等于没用，他们清北以外都不知道，所以学历方面所有学校同一起跑线，欧洲本硕中流985基本都算天花板了，很很很很偶尔你可能遇见一个c9，大部分都是双非+csc的配置。在此基础上，在中国读完本硕的学生难度远大于欧美人，甚至是中国很一般本科+德国硕士也更优先
2.文章，有加分，这个肯定的，因为欧洲硕士几乎不发文章，天花板也就是当过实习生，有过后几作的文章，但是既然能加分就得明白欧洲老板也是爱文章的，有文章能申项目，后续有钱招人，所以你想象中能够稍微躺平一点搞研究其实没有很可能，毕竟出文章需要那么多工作量

各方面说一下：
钱： 美国>>>欧洲>中国，美国最多，比中国看组，因为你的背景其实有可能申请中国不错的组，目前不错的组工资也还行，我是根据工资+当地消费(房子+吃饭，基础生活)换算之后得到的比较，不是纯工资汇率计算
生活：欧美可能都是看城市，大城市才行，小城市会很村
产出：一个AI博士，论文很重要，想躺我真觉得哪里都难，因为老板很难平空变出来钱，要成果就都得努力，如果让你躺了，之后没有成果没项目甚至找不到学生
实习：欧洲很拉垮，ai相关的research lab可能也就在欧洲的美企，坑很少，很多厉害的欧洲学生其实也都跑美国实习了，你可以各个lab官网看一看，欧洲总体找工作肯定也是欧美人优先，会本地语言优先
时间：来欧洲之前我和你一样想法，硕士都读过了，也算认真有些产出，想来欧洲三年解决，事实上，我目前没看见真的三年毕业的，可能只活在自媒体，就算很厉害的大神，老板也是要求你干满3年，给他出够文章，第四年论文+找工作，美国倒是最近看见很多导师放一些产出够的学生也是四年毕业

先这样趴，就计算机这个专业来说，我个人目前还是非常不推荐欧洲...要是看见的人能给我加个米就万分感谢了，我在找北美实习，想看面经，谢谢大家🙏

rachelliuxy 发表于 2023-11-14 01:08:01
hi, 第一次贡献自己的回答，不知道会不会太晚

我也是本硕985，计算机+有文章，目前欧洲读博，基于你的学历+文章，我的建议是要么美国读博留下，要么中国读博保证国内的connection生活，以

希望能跟你交流。你体会到的我也体会到了。如果985学校名称不带university字眼的，比如bit，那真的是太惨了，会被当成没上过大学。别问我怎么知道的，对方面试时问bit是什么公司。我该怎样才能联系上你私聊啊

补充内容 (2023-11-15 01:16 +08:00):
站短你了。

补充内容 (2023-11-15 05:52 +08:00):
希望你能早日逃脱德国这个集中营，去到更适合你这个层次水平的环境

可是依然有很多问题呀。马上开ACL2023了，应该会有一堆讨论。我结合自己的研究方向来看，目前大模型不仅成本高，而且也不是一个完美的nlp task solver，有很多问题都存在。

楼主你回复了什么？帖子好像被删了😂

可以读博同时找工，然后直接drop out吗？然后如果学校牛逼，博士期间可以去大厂做research实习，解决你说的gap问题。其实要看导师，有的导师跟工业界联系密切。

btw想请教一下，“经过LLM冲击，很多以前研究的东西没有意义”，could you elaborate？这是NLP整体的现状吗？

c234hg 发表于 2023-6-29 09:07
楼主你回复了什么？帖子好像被删了😂

啊，对，应该重复发帖了，原来那个被删掉了。其实我主要是好奇你对于未来一定会出现新技术的考量是什么，因为我现在看不到一点迹象，目前算力和数据也已经被压榨到极限了。不过我现在非常赞同，读博也得去工业界实习，闷在实验室搞确实没意义。

bgilfoyle 发表于 2023-6-29 11:44
可以读博同时找工，然后直接drop out吗？然后如果学校牛逼，博士期间可以去大厂做research实习，解决你说的 ...

还有先读博然后找到工作quit这种操作吗，确实没听过这种操作，感觉大概率不可行。
至于去实习，这现在确实是一种共识，实验室必须和企业对接才行。
至于NLP的研究现状，这是毫无疑问的，LLM的出现让很多子领域直接消失了，我知道的大量的老师和组直接不做NLP了，转向可解释性或者AI4Science。而且这种冲击不仅仅局限于学术界，我知道的国内很多大厂的AI Lab都在调整架构，很多组都面临解散的情况。有一个常识是，学术界要先于工业界，它要求前瞻性和前沿性，因此对于旧技术的抛弃要快得多。

补充内容 (2023-06-29 12:31 +08:00):

但是，在博士期间允许长期实习的老板实在难找

vinsmoke 发表于 2023-06-28 21:25:16
啊，对，应该重复发帖了，原来那个被删掉了。其实我主要是好奇你对于未来一定会出现新技术的考量是什么，因为我现在看不到一点迹象，目前算力和数据也已经被压榨到极限了。不过我现在非常赞同，读博也得去工业界实习

只是一种感觉吧，或者从历史来看。每个时期都有那时最先进的技术，比如很久以前LDA、SVM都曾统治过。就算最近的LLM，在chatgpt出来前，性能也不过如此，还有很多问题等待解决。风口永远有，别怕。

c234hg 发表于 2023-6-29 17:55
只是一种感觉吧，或者从历史来看。每个时期都有那时最先进的技术，比如很久以前LDA、SVM都曾统治过。就算 ...

确实，永远都会有风口。但是我个人觉得新的技术必然是基于现有的技术进化得到的，从历史来看，现在的这些革命性技术基本都是公司搞出来的，学术界只有跟着喝汤的份。发展到LLM这个阶段，一般实验室只能做做高效微调这些，想搞sft都不太现实，那么基于现有技术出现的新风口会不会离学术界更远呢？其实这些情况在一些传统学科上早都出现了一遍（比如生物、材料这些），我现在越来越嫉觉得计算机也在趋于成熟在走这些学科的老路

vinsmoke 发表于 2023-6-29 00:31
还有先读博然后找到工作quit这种操作吗，确实没听过这种操作，感觉大概率不可行。
至于去实习，这现在确 ...

wow 长知识了，谢谢！

背景和想法和你很像，就是没有顶会，做的cv，最近想进大组做研究投个顶会，边陶瓷变学英语

微信用户_em5c62g 发表于 2023-7-3 01:21
背景和想法和你很像，就是没有顶会，做的cv，最近想进大组做研究投个顶会，边陶瓷变学英语

24fall，那顶会时间有点紧吧