大模型秋招，求前辈们秋招指导
本人情况如下
1. bg 9 本硕，一篇软件工程方向、LLM后训练相关的b类期刊；
2. 日常实习：华为 大模型算法工程师（大模型/NLP方向）。独立负责了一个 HarmonyOS 文档生成相关的业务全链路，主要内容包括：需求调研 – 数据集构建 – 32B 模型 LoRA – RAG与推理加速。指标提升在30%以上，成果作为插件被纳入了公司的编译器。
3. 暑期实习：腾讯 大模型风控算法。负责风控大模型的迭代后训练的全链路，主要内容包括：风控规则抽取 → 规则序列图建模 → 对比学习数据构建 → Graph-LLM 后训练 → 向量检索召回 → 深度学习算法驱动的向量聚类。成果：还没做完，但看趋势应该也是会上线一个模型权重。
目前有几个问题/焦虑：
1. 暑期实习方向太窄了，风控这个标签太强。如果秋招想找通用大模型算法的岗位，是不是会有难度。
2. 暑期实习的Graph-LLM训练方面，我求简单，用的是Textualized Graph，没有用Graph Embedding那一套。这在秋招面试时会不会被喷。
3. 问一个很虚的问题吧hhh
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