两种流派
从此我们不难梳理两种主要的保研流派。
第一种即主要参与强 com 的夏令营，你需要在前期的学习过程中保持成绩的优异，例如年级前五，同时适当参与一些竞赛来充实你的简历。同时你需要在平时经常联系代码能力，甚至参加 ICPC 在内的一系列算法竞赛来锻炼你的算法能力，在强 com 中，机试是最常见的考核内容。科研是可供选择的，可以作为加分项，而过于提前联系老师也是如此，因为强 com 重点还是在于硬实力能否通过层层选拔。这种类型适合就业向的选择，也就是大多数时候攻读硕士学位，不需要提前进组参与科研，而是关注老师是否可以放实习等内容。
第二种即主要参与弱 com 的夏令营，甚至只参加一个夏令营，即你早已经提前进组的老师所在的课题组给你发的 offer 的夏令营。这方面的发展方式则如上面提及的发展路线一样，重点在于凭借科研能力提前进组，并且获得老师的 return offer。对于这一类来说，关键的重点完全在于科研，成绩甚至仅需要保持在可以获得预推免资格即可。在这里同样给出简历上各种内容的含金量评级，与老师 match 的顶会论文 >> 顶会论文 ≈ ICPC 金牌 > 特定领域的特定比赛（如机器人领域的 RM/RC 对于对应领域的老师） >> 其他的水赛（包括各种互联网+/挑战杯/数学建模）。
当然，在这里一个事实是，出于对于教务处的安排，人工智能专业的专业实习横穿各大高校夏令营，并且难以请假，同时专业内部也并没有算法竞赛的风气，导致强 com 的路线在最近更是少之又少。而放眼更加广泛的范围内，弱 com 也在逐渐占据主流，毕竟老师希望招收和自己更加 match 而且磨合了一段时间的学生，这也是本文出于笔者个人的推荐，即按照弱 com 路线进行发展。