석사 컨택 전, 어느 정도까지 준비해야 경쟁력이 있을까요?

로봇 AI 분야로 석사 진학을 준비하고 있습니다.

연구실을 알아보다 보니, 어떤 분들은 석사 지원 전부터 논문를 구현하고, 알고리즘을 개선해 성능 비교까지 진행한 포트폴리오를 준비했다고 하더라고요.
이게 일반적인 수준인지 궁금합니다. 제 기준에서는 이런 수준은 석사 2학기 정도는 되어야 가능한 게 아닌가 싶어서요.

그래서 궁금한 점이 있습니다.

교수님 입장에서 석사 지원자를 선발할 때, 어느 정도 수준의 준비를 기대하시나요?

논문를 읽고 이해하는 수준이면 충분한지
공개 코드를 실행하고 논문 결과를 재현(Replication)할 수 있는 정도를 기대하는지
직접 알고리즘을 개선하거나 성능 비교까지 해야 경쟁력이 있는지
실제 합격하신 분들은 어느 정도 수준으로 준비하셨는지

물론 연구실이나 학교마다 차이가 있다는 것은 알고 있습니다.
다만 설카포 및 최상위 연구실이 아닌, 일반적인 수준의 로봇 AI 연구실 석사 지원자 기준에서는 어느 정도까지 준비하는 것이 보편적인지 실제 경험을 바탕으로 조언해 주시면 감사하겠습니다.