实习想要有更好的产出，核心在于把“参与感”转化为“成果感”，而不是简单完成被分配的任务。很多人实习结束后只留下了一句“做过一些基础工作”，真正拉开差距的，是对实习过程的主动设计和深度参与。第一，实习一开始就要设定清晰目标。在入职的前一到两周，应该快速弄清楚三件事：部门的核心工作是什么、你在其中能承担哪一类角色、这段实习结束后你希望自己在哪些方面有明显提升。比如，是提升数据分析能力、熟悉行业研究框架，还是积累实际项目经验。有了目标，就可以有意识地选择任务、分配精力，而不是被动消耗时间。第二，提升主动性，把“被安排”变成“参与解决问题”。在完成基础任务的同时，要多问“为什么要这样做”“有没有更好的方式”。遇到不懂的地方，先自己查资料、看过往案例，再带着具体问题向同事或mt请教。这种“先思考、后提问”的方式，既能加深理解，也更容易获得信任，从而接触到更有价值的工作内容。第三，把零散工作沉淀为可展示的成果。实习中的很多任务看起来琐碎，比如整理数据、做表格、写会议纪要，但只要你愿意总结，就能形成清晰的产出。可以尝试把流程整理成文档，把数据转化为结论，把重复性工作提炼成模板或优化建议。这些成果不仅对团队有价值，也能在简历和面试中具体呈现你的能力。第四，定期复盘与主动获取反馈。建议每一到两周做一次自我复盘：我做了哪些事情？学到了什么？还有哪些短板？同时，主动向mt或ld询问改进建议，并根据反馈调整做事方式。持续迭代，才能让实习真正转化为能力增长。

现在年底了，基本上没什么活了，看看自己的负责的项目，用自己的话总结一遍，看下同事负责的部分，能不能转化过来，问下领导有没有活，还是得主动。

大佬们，如题，我现在有了一份实习经历，实习期间部门负责多个项目，但我不知道我的项目经历中要不要吧实习的项目写上去，如果写上去，实习经历那里又应该怎么写呢

1.自我介绍；2.本科毕设项目介绍；3.Retinaface和Facenet的具体网络模型；4.Retinaface是如何检测人脸的，Facenet是如何识别人脸的；5.项目的创新点有什么，评判指标是什么；6.检测和识别用的时间，其中esp8266，mg996r分别是做什么用的；7.大模型量化比赛项目介绍；8.AWQ和GPTQ是什么；9.什么模型适合用AWQ，什么模型适合用GPTQ；10.其中最优的参数是怎么得到的；11.llm- benchmarker怎么用的，是什么评判指标；12.了解算子吗？（marlin kernel）详细说一下这个算子是什么；13.除了量化其他的方法了解吗？（压缩、减枝、LoRA）14.LoRA是什么；QLoRA是什么？为什么要用LoRA；15.具体的原理是怎么样的；16.如何将LoRA结合到TransFormer各个层？17.介绍一下TransFormer的架构；18.Encoder和Decoder是由什么组成的；19.MHA细节是怎么样的(QKV)，softmax是干什么用的；20.单头注意力和多头注意力有什么区别；21.为什么MHA下面要除根号d；22.潜在多头注意力了解吗，多头注意力的作用；23.FFN详细说一下；24.残差链接有什么用；25.Layer Normalization有什么用；26.Layer Normalization和Batch  Normalization的区别；27.Qwen3的基础架构是怎么样的；28.Qwen3和Qwen2.5相比有什么区别；29.Qwen3和DeepSeek有多少个头；30.大模型要训练出思维链应该如何训练；31.如何平衡精度和推理速度，怎么做trade off的；32.了解Agent吗，做过什么agent项目33.Dense模型是什么；34.MoE、MLA是什么，详细讲一下；35.LoRA的偏置矩阵详细说一下，为什么LoRA初始化A要正态分布，B要初始化为0；36.秩是什么意思；怎么理解；37.Qwen3哪里做的好；38.快手实习项目介绍；39.经纬恒润实习项目介绍；40.了解量化交易吗；41.你平时做交易是趋势还是阶段？------二更已oc