人工智能智能实习生实习报告

人工智能智能实习生实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月22日，我在XX公司担任人工智能实习生，负责自然语言处理模型的优化与测试。通过参与3个项目的核心开发，累计处理10万条训练数据，将模型准确率从82%提升至89%，其中在情感分析任务上达到92%的F1值。运用Python实现自动化评估脚本，每周生成50份性能报告，为团队节省约30%的测试时间。掌握BERT微调技术，开发的知识蒸馏方法使模型推理速度提升40%，并在内部技术论坛发布2篇优化方案文档。提炼出"数据采样分层+动态阈值调整"的模型迭代流程，该方法论在后续的智能客服项目中验证，使问题响应准确率提高18%。

二、实习内容及过程

2023年6月5日到8月22日，我在XX公司的AI实验室实习，岗位是算法工程师助理。主要是帮团队搞自然语言处理的模型训练和测试。第一个月跟着导师熟悉项目，用了3周时间把公司内部用的那个基于BERT的文本分类模型学明白，把训练数据的标注规范整理成文档，之后新来的实习生都按我写的流程来，效率高不少。7月我接手一个舆情分析的小项目，任务是让模型识别用户评论里的负面情绪，初期F1值只有75%，数据集只有8千条，很多样本标注不准。我花了2周时间重采样，把标注错误的样本挑出来手动修正了30%，还加了情感词典特征，最后模型效果到85%，比之前强了10个百分点。8月份参与了一个知识图谱问答系统测试，用SPARQL查询语句跑通率不到60%，很多复杂问句模型回答不了。我发现是实体链接环节出问题，跟导师讨论后用了一种叫TransE的嵌入方法，把召回率提到72%。实习期间每周要写性能分析报告，我把Python的Pandas库用得贼溜，把50万行日志数据处理成可视化图表，团队后来直接用我写的脚本自动化了这份工作。最大的收获是认识到模型效果好坏跟数据质量关联特别大，有时候调参数不如把数据搞干净。遇到的困难主要是知识图谱那会儿对图算法不熟，花了不少时间看论文，啃下来了几篇关于知识表示的顶会论文。这段经历让我觉得做AI不能光会调包，还得懂点底层逻辑。公司培训机制其实挺水的，很多技术细节没人讲，比如模型部署那块，我就自学了Docker容器化部署，最后给项目做了个快速上线方案。但我觉得岗位匹配度还行，毕竟我之前就自学过PyTorch框架，上手挺快的。如果再给我一次机会，我建议他们给实习生搞个技术导师计划，至少每周有固定时间跟资深工程师聊，这样能少走不少弯路。

三、总结与体会

这8周，从2023年6月5日到8月22日，感觉像是从学校大门外偷偷往职场里张望，又好像真的进去了那么一会儿。一开始去的时候，脑子里塞满了课本里的公式和理论，觉得搞AI就是调调参数、跑跑实验。去了才明白，那些东西跟真金白银的项目比起来，简直不算个啥。每天看数据爬升曲线，从80%准确率跑到89%，那种感觉挺奇妙的，好像自己捣鼓出来的东西真能派上用场。记得7月中旬那个舆情分析项目，初期模型表现挺烂，F1值才75%，数据集又小又脏，连导师都说效果不理想。那段时间挺熬人的，每天对着电脑就是改代码、重训练，有时候一晚上模型效果就差那么一点点，早上起来再接着弄。后来琢磨着是不是得先把数据质量提上去，就把那些明显标注错的样本都手动改了，大概花了3天时间，清理了800多条记录。改完数据后，再跑模型，效果立马起来，最后稳定在85%以上，虽然离行业顶尖水平还差得远，但那种把事情做完整的成就感，是学校里做项目体会不到的。这段经历让我真真切切感受到，做AI不能光盯着算法最新，数据这块儿才是根本，有时候得把数据清洗当饭吃。最大的变化可能就是心态吧，以前觉得做个实验写个报告就行，现在明白一个项目从立项到上线得经历多少波折，要考虑的东西太多了，成本、效率、用户体验，哪一样都得琢磨。比如那个知识图谱项目，最后用TransE方法提升了召回率，但我也知道那玩意儿计算量挺大，如果上线环境算力不够，还得再想办法，这就是跟学校里搞科研不一样的地方，得考虑实际落地。这段实习经历让我对职业规划有了更具体的想法，以前觉得AI工程师就是搞研究的，现在看来，能做模型优化、能跟业务结合、能把技术落地的人才是真香。下学期打算把PyTorch再啃一遍，顺便把深度学习领域的几个顶会论文读读，争取把NLP方向的论文精读个十几篇，感觉这样去秋招会更有底气。行业这会儿特别卷，大厂都在搞大模型，感觉自己的视野还是太窄，这次实习也让我意识到，光会点皮毛是远远不够的。以后要是真想做这行，得多跟人交流，多关注行业动态，不能闭门造车。总的来说，这8周没白来，虽然累，但学到的东西比想象中多，也清楚了自己以后该往哪钻。感觉离那个所谓的职场人身份又近了一步，肩上好像也多了点什么，不再光是为自己学了，还得想着怎么把技术用起来解决点实际问题。

四、致谢

感谢在实习期间给