原计划是一个6-9个月的“专家”路径，但你现在需要的是一个**“面试突击”路径**。这个新路径的目的是让你在 2-3个月 内，快速达到能通过笔试、能“hold住”面试的状态。

核心策略：从“串行”学习转为“并行”学习，一切以“项目”和“面试”为导向。

你必须牺牲掉一部分知识的“深度”和“广度”，来换取对“核心考点”的“熟练度”。

极速冲刺计划 (2-3个月)

假设你从现在开始全职投入（每天6-8小时有效学习）。

阶段一：Python速成与PyTorch基础 (3-4周)

这个阶段是并行的，不要试图学完一个再学下一个。

• Week 1: Python核心 (目标：能做笔试题)
  • 主攻： 列表、字典、字符串的操作。
  • 主攻： for/while 循环、if 判断、函数 def。
  • 主攻： 列表推导式 (List Comprehension)。
  • 实践： 立即开始刷 LeetCode 简单/中等 难度的题（特别是数组、哈希表、字符串）。这是让你“快速熟练”Python的唯一捷径。 每天保持 3-5 题。
• Week 2: Python进阶 与 NumPy/Pandas (目标：能处理数据)
  • Python: 学习“类 class” (尤其是 __init__ 和 self)。这是看懂PyTorch代码的基础。
  • NumPy: 学 ndarray 数组、基本索引、切片、向量化计算。
  • Pandas: 学 DataFrame、read_csv、loc/iloc 索引、fillna (处理缺失值)、groupby。
  • 实践： 找一个简单的数据集（比如泰坦尼克号），用Pandas做一次数据清洗和基本分析。
• Week 3-4: 深度学习理论 与 PyTorch (目标：能跑通模型)
  • 理论：
    • 什么是神经网络、反向传播、梯度下降、损失函数？（必须懂）
    • 什么是CNN（卷积神经网络）？（高频）
    • 什么是RNN/LSTM？（理解其局限性，为引出Transformer做准备）
  • PyTorch实践：
    • 不要从零开始！ 找一个成熟的教程（比如Pytorch官网的CIFAR-10图像分类教程）。
    • 目标： 把代码跑通，并且能 逐行看懂。
    • 必须掌握的“八股文”：
      1. 如何定义模型 class MyModel(nn.Module)
      2. 如何加载数据 Dataset 和 DataLoader
      3. 如何定义损失函数 nn.CrossEntropyLoss
      4. 如何定义优化器 torch.optim.Adam
      5. 训练循环（The Loop）： model.train(), optimizer.zero_grad(), loss.backward(), optimizer.step()。
      6. 评估循环 model.eval()

阶段一结束时，你必须能：

1. 在面试中用Python手撕中等难度的算法题。
2. 用Pandas处理数据。
3. 看懂并解释一个完整的PyTorch训练代码。

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阶段二：Transformer突击 (2-3周)

这是你简历上的 第一个亮点。面试必问，必须啃下来。

• Week 5: Transformer理论 (目标：能画出框架图)
  • 核心： 放弃从零实现（太耗时）。你的目标是 “讲明白”。
  • 精读： Jay Alammar 的 "The Illustrated Transformer" (网上有中文翻译“图解Transformer”)。这篇文章是你的圣经。
  • 面试“八股文”准备：
    1. Transformer的整体架构是什么？(Encoder-Decoder)
    2. 什么是Attention机制？Q, K, V 是什么？（必须能画图解释）
    3. 为什么要用 Multi-Head Attention (多头注意力)？
    4. 为什么要用 Positional Encoding (位置编码)？
    5. Encoder 和 Decoder 有什么区别？(Decoder的Masked Multi-Head Attention)
• Week 6-7: Hugging Face 与模型微调 (目标：有第一个项目)
  • 工具： 学习 Hugging Face transformers 库。这是工业界标准。
  • 实践（你的第一个项目）：
    • 任务： 选一个简单的NLP任务，比如“文本分类”（如情感分析）。
    • 模型： 使用一个预训练模型，如 BERT-base-chinese。
    • 流程： 学会如何加载预训练模型、加载Tokenizer、处理你自己的数据集，并对它进行 Fine-tuning (微调)。
    • 目标： 成功跑出一个结果，并能解释你做了什么。

阶段二结束时，你必须能：

1. 在白板上清晰地画出Transformer的结构，并讲清Attention的原理。
2. 在简历上写：“熟悉Hugging Face库，独立完成了一个基于BERT的文本分类/xx任务，达到xx%的准确率。”

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阶段三：Agent技术 (RAG) (3-4周)

这是你简历上的 第二个亮点，也是目前最前沿、面试官最感兴趣的部分。

• Week 8: Agent理论与框架 (目标：理解核心概念)
  • 理论：
    • 什么是 Agent？(LLM + 规划 + 记忆 + 工具)
    • 主攻 RAG (Retrieval-Augmented Generation)： 这是目前最实用、最容易出效果的Agent技术。你必须理解它为什么能解决LLM的“幻觉”和“知识陈旧”问题。
    • ReAct (Reason + Act): 粗略了解其“思考-行动-观察”的循环。
  • 工具： 快速上手 LangChain 或 LlamaIndex。选一个即可，LangChain目前生态更广。
  • 实践： 跟着教程跑通一个LangChain的RAG示例。
• Week 9-11: RAG项目实践 (目标：有第二个核心项目)
  • 项目： 构建一个 “本地知识库问答机器人”。
  • 步骤：
    1. 加载文档 (Load): 学习加载PDF、TXT或Markdown文件。
    2. 分割 (Split): 学习如何将长文档切分成小块 (Chunks)。
    3. 嵌入 (Embed): 学习调用Embedding模型（如 M3E, BGE）将文本向量化。
    4. 存储 (Store): 学习使用向量数据库（如 FAISS, ChromaDB）存储向量。
    5. 检索 (Retrieve): 实现一个功能：输入一个问题，从向量库中检索最相关的文档片段。
    6. 生成 (Generate): 将“原始问题”和“检索到的文档片段”一起打包，发给一个LLM（可以用OpenAI API，或者本地的ChatGLM/Qwen）来生成最终答案。
  • 面试准备： 你必须能讲清楚这个RAG流程，并思考至少一个优化点（比如：如何解决检索不准的问题？如何优化文档分割的策略？）。

阶段三结束时，你必须能：

1. 清晰解释RAG是什么，以及它的完整流程。
2. 在简历上写：“基于LangChain和向量数据库，独立构建了一个RAG本地知识库问答系统，解决了xx问题。”

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给你的最后忠告

1. 放弃完美主义： 你不需要“完全熟悉了解”每一个细节。你的目标是“面试通过”。80%的面试问题都集中在20%的核心知识上。
2. 项目驱动： 不要看课，然后做项目。而是 为了做项目，去看课。这种“即用即学”的方式效率最高。
3. 准备“八股文”： 深度学习和LLM面试有大量的“高频题”（我上面标注了）。去网上（如牛客网、知乎）搜集面经，把这些题目的标准答案背熟、理解。
4. 锻炼“讲故事”的能力： 面试官不只关心你 做了 什么，更关心你 为什么 这么做，遇到了什么问题，以及 如何解决的。准备好你的项目故事。

这个2-3个月的计划非常残酷，它要求你极度专注。但如果你能坚持下来，你将拥有一份在当前秋招补录和明年春招中极具竞争力的简历。

🤖 Embodied AI Intent Recognition (具身智能指令解析系统)

📖 项目背景 (Background)

在具身智能（Embodied AI）场景中，机器人需要准确理解人类的自然语言指令（如“把杯子拿给我”、“紧急停止”）。本项目基于 BERT 预训练模型，构建了一个高精度的意图识别系统，能够从非结构化文本中解析出机器人的动作指令（MOVE, STOP, GRAB）。

🚀 核心功能 (Features)

• 多意图分类：支持移动、抓取、停止等核心指令的识别。
• 抗干扰能力：针对“样本不平衡”场景进行了专项优化。
• 生产级推理：封装了独立的 IntentPredictor 推理引擎，支持单条指令毫秒级响应。

🛠️ 技术挑战与解决方案 (Challenges & Solutions)

1. 严重的类别不平衡 (Class Imbalance)

• 问题：真实场景中，移动指令（MOVE）占 80% 以上，关键指令（STOP/GRAB）极为稀疏。初步训练时，模型倾向于通过“瞎猜 MOVE”来获得高准确率，导致关键指令 Recall 为 0。
• 解决：
  • 引入 Weighted CrossEntropy Loss，对稀有类别（STOP, GRAB）赋予 5.0 倍权重。
  • 结果：在加权训练后，关键类别的 Recall 从 0% 提升至 71.4%，F1-Score 达到 0.71。

2. 工业级推理部署

• 问题：HuggingFace Trainer 过于笨重，不适合部署到机器人工控机。
• 解决：
  • 重构 inference.py，移除 Trainer 依赖，仅保留 PyTorch 原生推理逻辑。
  • 优化参数加载逻辑 (strict=False)，剔除推理阶段不需要的 Loss 权重，减少显存占用。

📊 性能评估 (Performance)

Metric	Baseline (Day 2)	Optimized (Day 4)
Accuracy	60.0%	71.4%
F1-Score	0.53	0.71
Recall (GRAB)	0.0%	100.0%

📂 项目结构 (Structure)

├── src/
│   ├── models/          # BERT 模型定义 (含 Weighted Loss)
│   ├── dataset/         # 数据预处理与 Tokenization
│   ├── inference.py     # 独立推理引擎 (Inference Engine)
│   └── config.py        # 全局配置
├── output/              # 模型权重保存
└── README.md            # 项目说明