1. 只盯学校排名，忽视导师与方向匹配

　　理工科研究生(尤其是 PhD)的核心是 “跟着导师做研究”，学校综排并不能代表一切。比如 UIUC 的 CS 排名虽不及斯坦福，但某导师在 “分布式系统” 领域的影响力可能远超斯坦福同方向教授;如果你的研究兴趣是量子计算，综排 50 + 的罗切斯特大学，其量子实验室资源可能比综排 Top20 的院校更适配。

　　2. 混淆 PhD 与硕士申请逻辑，盲目混申

　　PhD 和硕士是完全不同的申请赛道，准备方向错位会直接影响录取结果：

　　PhD 申请核心是 “科研潜力”，需要突出论文、实验室项目、独立研究成果，套磁时要说明 “你能为导师的课题解决什么问题”，录取后通常全奖覆盖;

　　硕士分为 “学术型”(侧重科研，为 PhD 过渡)和 “职业型”(侧重实习 / 项目，为就业准备)，职业型硕士需突出实习经历、技术栈匹配度，比如 CS 硕士要强调编程语言、项目经验。

　　需要警惕的是，部分院校职业型硕士(如 CMU MPS、哥大 Meng)录取率看似高达 20%-30%，但对实习 / 工作经验要求严格，纯学术背景申请者容易被拒。

　　3. 过度依赖标化成绩，忽视科研核心权重

　　美研申请中，“GPA 3.9+GRE 330” 未必能打败 “GPA 3.5+2 篇顶会论文”。理工科尤其看重科研产出，比如 UIUC CS PhD 录取者中，70% 有 1 篇以上 EI/SCI 论文或专利;佐治亚理工 PhD 申请中，有实验室全职研究经历的申请者录取率，是纯课程背景者的 3 倍。

　　4. 套磁模板化，错失关键机会

　　理工科 PhD 申请中，套磁是提升录取率的核心手段，部分项目套磁后录取率可提升 40%，但模板化套磁(仅介绍成绩、泛谈兴趣)会被导师直接忽略。

　　有效套磁需要做到：精读导师近 2 篇论文，指出某方法的改进空间或对某结论的延伸思考;说明自己的科研经历如何支撑参与该课题;明确提问是否有相关方向的 openings。

　　5. 忽视项目类型与职业规划匹配

　　不同硕士项目的职业导向差异极大，选错会直接影响就业：

　　若目标是进工业界，优先选职业型硕士(如 CMU MCS、UW Professional MS)，这类项目含实习要求，课程侧重技术落地;

　　若计划申 PhD，优先选学术型硕士(如 UCB MS、UIUC MS with Thesis)，需完成论文，可积累科研成果，导师推荐信更具分量。

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