互联网公司人工智能应用实习生实习报告

互联网公司人工智能应用实习生实习报告一、摘要

2023年7月10日至2023年9月5日，我在一家互联网公司担任人工智能应用实习生。核心工作成果包括参与开发智能客服系统，通过优化算法将用户问题准确匹配率从82%提升至91%，日均处理用户咨询量从1200条增至1500条。在项目中应用了自然语言处理技术，使用BERT模型进行文本分类，将分类准确率从78%提升至86%。通过实践掌握了模型调优与数据清洗的专业技能，总结出可复用的特征工程方法论：利用TFIDF结合Word2Vec进行文本向量化，有效降低维度同时保留语义信息。这些成果验证了课堂所学在真实场景中的转化能力，为后续研究提供了实践依据。

二、实习内容及过程

1实习目的

想通过实践了解人工智能在真实业务中的落地应用，掌握从数据到模型部署的全流程，提升工程化能力。

2实习单位简介

我实习的公司是做智能解决方案的，主要服务金融和零售行业，技术栈偏自然语言处理和计算机视觉，团队氛围挺开放的，老同事都挺愿意分享。

3实习内容与过程

第一阶段跟着导师熟悉业务，7月15日参与智能客服项目需求分析，发现历史意图识别准确率仅75%，用户反馈经常答非所问。8月2日接手数据标注优化工作，原标注规则导致实体抽取漏检率超30%，我重新设计了三叉树结构的分类体系，用Python脚本自动对齐多源数据。

8月15日主导模型调优，原用的BiLSTMCRF模型在测试集F1值只有0.68，排查发现特征分布严重偏态，临时用LightGBM单树模型把AUC从0.72提升到0.79，这才让导师同意接入更多领域知识图谱。部署阶段遇到过GPU显存爆仓，9月1日晚上花3小时把模型量化成INT8精度，推理速度直接快了1.8倍。

4实习成果与收获

最终交付的客服系统在9月5日上线，单日QPS从800稳定到2000不压测，新版本意图召回率稳定在92%以上。最大的收获是学会用混合建模思路解决长尾问题，比如把BERT打标结果当特征喂给CNN，效果比直接用Transformer好20%。还发现小样本学习居然真有用，用FewShot原则训练的规则引擎能把客服成本降15%。

5问题与建议

实习中觉得管理上有点问题，比如9月3日紧急上线需求时没人管接口测试，导致系统崩溃了半小时。建议公司搞个每日站会轮流主持，至少能盯住数据指标波动。另外培训机制也一般，8月10日被分配新任务时连代码库权限都没，自己翻了一下午文档才搞明白。最好能建个内部知识库，别老让新人走弯路。岗位匹配度上，我被分到算法岗但实际做的是工程任务，要是早知道需要补补Docker和K8S知识就更好了。

三、总结与体会

1实习价值闭环

这8周就像把课堂理论掰开了揉碎了，7月20日第一次调试模型失败时还觉得自己懂了，结果发现对数据分布的敏感度完全不够。8月8日重构特征工程后看到验证集AUC从0.72飙升到0.86，才真正明白特征选择比模型参数更重要。回看实习笔记，那些深夜对着日志表排查问题的时刻，现在想想都是最宝贵的成长。比如9月1日解决冷启动问题时，用知识蒸馏方法把大模型压缩到80%大小，同时保持0.89的准确率，这种平衡艺术是学校里学不到的。

2职业规划联结

这段经历直接让我调整了求职目标，原计划考机器学习博士，现在觉得必须先补足工程能力。9月5日离职时导师推荐我看《AI工程师技术成长地图》，上面列出的TensorFlowServing部署细节，已经加到我的学习计划里了。最意外的是发现自己居然挺喜欢写文档，8月25日整理的BERT微调指南被团队存档，这种被需要的感觉挺带劲的。打算下学期直接报个AWSAI认证，把实习时踩的坑都变成证书加分项。

3行业趋势展望

在9月10日最后一天参加部门周会时，听到研究员讲大语言模型的检索增强生成应用，突然意识到自己做的客服项目只是NLP的冰山一角。现在看到HuggingFace新出的模型库都开始关注多模态融合了，暗自庆幸实习时用PyTorch搭的实验平台能直接迁移。不过9月15日整理项目文档时发现，当时最头疼的模型可解释性问题，现在行业还在用SHAP值做说明，看来这真是个值得深耕的方向。至少这次实习让我不再焦虑"AI会不会被淘汰"，而是知道该往哪条水深处扎。

四、致谢

1

感谢公司提供的实习平台，让我有机会把学到的知识用在实际业务里。8月15日参与项目评审时，老同事说的"模型好要能用起来"这句话，现在想起来还很有启发。

2

特别感谢导师在9月2日指导我处理显存问题时给的思路，当时直接用他的脚本把训练集压缩了60%，效率高了不少。虽然最后上线系统时效果主要靠数据清洗，但调参经验确实学到了。

3

和小组的实习生们一起调试API接口的日子很愉快，9月10日测试时互相抓包找bug的场景，现在想起来都挺怀念的。虽然我负责的部分出了两次小问