NLP实习经验贴，来nk攒人缘

🌟【背景速览】
1. 25届应届生，BG双非本末9硕，自动化硕士，研二上学期转NLP
2. 0.2小白转nlp（组会一直听同门讲NLP相关内容）
3. 历时9个月逆袭
本人去年四月份前没有任何实习经历，主要通过github，B站，知乎以及xhs自学。

💼【日常和暑期实习投递】
许多小伙伴和我最初一样，认为必须做好万全准备才能投递简历，其实现在回看是wrong。
后期会越来越发现，那些投出去的简历似乎都消失在了茫茫人海中，已读不回或毫无进度。

—— 投递策略：先开枪后瞄准 ——
1. 过一遍八股后，多投简历（优先****，其次官网...），投得越多，面试机会越多。
2. 积累经验：面试是不断查漏补缺的关键阶段，面试技巧也会越来越熟练。
3. 隐藏机制：
        大厂「复活甲」：同一公司不同部门可多次被捞（腾讯简历多刷新提高曝光度）
        日常实习岗转化：表现优异可转暑期留用通道（主动询问HR可能性，现在大都画饼子）
4. 建议：周日投N家 → 周中n家测评或面试 → 周六复盘改进 → 循环

📚【手撕准备】
1. 初级：免费的《代码随想录》，侧重思路和基础。
2. 中级：刷******** Hot100。
3. 高级：B站关注“灵山茶爱府”，学习题型分类及解题方法。
4. 总结：Hot100足够应对绝大多数企业的手撕，时间充足三阶段，不足直接中级。

🔍【知识储备】
八股会先在知乎以及xhs查找先进行总结，面试进行补充，底下再扩展。分为详细章节记录参见图4

超高频：
项目：—— 项目深挖——
1. 务必了解甚至精通你负责的项目部分，因为面试官可能会一直询问到你的知识盲区。
2. 熟悉面试中可能遇到的问题包括但不限于：你具体负责了项目的哪些方面？项目的应用场景是什么？模型的输入和输出分别是什么？是采用了全量数据训练还是LoRA（低秩适应）？资源的使用情况是怎样的？你使用的训练框架是哪一个？数据的多样性如何？在项目过程中，你认为最具挑战性的部分或项目的难点在哪里？有没有考虑过其他的解决方案？等等等。。。

高频考点：—— 八股拷打——
1. Transformer解剖图，从输入到输出结构和作用倒背如流。已成功一大步。
2. Bert家族图谱（Roberta/ALBert等）
3. LLM实战工具链，例如PEFT，SFT，RL，切词等等

🤔【遇到的问题】
1. 当遇到知识盲区时：这个问题我目前的理解是XXXX，但更优的解决方案可能需要XXX
2. 当被质疑项目深度时：这个设计确实存在改进空间，根据最新ACL（XXXX）论文，我们可以尝试引入XXX方案
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