关于研究生实习的说明

同学们好，关于实习的问题，我想跟大家说清楚我的态度和要求。

首先，我非常支持大家在读研期间积累实践经验——尤其是人工智能方向，业界的前沿动态对科研本身也很有帮助。但支持不等于没有条件，原因如下：

一、实习不是一个人的事情

研究生阶段第一身份是学生，导师对学生的培养质量负有直接责任，包括你能否顺利毕业、学位论文是否过关。正因如此，在还没有达到毕业的基本条件之前，贸然去实习，我需要承担风险。因此实习不仅仅是一个人的事情。

二、想要实习，先把科研做扎实

实习机会是给有准备的人的。当你在科研上有了足够的积累，实习才能真正转化为价值；反过来，实习中遇到的问题也能反哺你的研究。所以我的基本要求是：先完成阶段性的科研任务，达到可以去实习的状态，再谈实习。 付出在前，机会在后，这个顺序不能颠倒。

三、大模型方向的实习标准：拿出扎实的科研成果

在人工智能大模型、机器学习等领域，真正的科研成果是实习的敲门砖。 科研成果的形式可以是多样的，例如：

• 发表或在投的高水平学术论文
• 有一定影响力的开源项目（如广泛使用的工具、框架或数据集）
• 产生实际影响的落地应用
• 作为核心参与者深度参与高水平论文的研究工作

需要说明的是，这里并没有硬性的门槛或者固定的条件。但如果非要给出一个参考的话，大致需要满足以下条件：

• 独立完成或主导 1-2 篇高质量学术论文（CCF-A）；
• 作为核心参与者深度参与过一篇高水平论文（如 Nature 子刊级别）的研究全过程。同时需要至少有一篇属于自己独立完成的工作。

这些成果不仅是你科研能力真实、具体的体现，也是头部企业招募实习生时看重的东西，没有科研成果很难找到合适的实习岗位。因此找实习、找工作，与我们的科研目标本来就是一致的，认真做科研、做出有价值的成果，自然就具备了去好的公司实习的竞争力。

四、实习须与科研方向相关，并征得学院同意

我们的研究方向是人工智能，因此实习也应当是科研性质的、与方向相关的，而不是去做与专业无关的工作，例如产品实习生。此外，实习需要正式履行学院的审批流程，这是学校的规定。

五、去实习，不等于放下学校的事

我想结合自己的亲身经历来说。我曾经在腾讯实习过一年，那段经历对我来说非常宝贵——但我也深刻体会到，去实习绝不意味着可以放下学校的事情，恰恰相反，它意味着你要付出更多的努力，去同时兼顾公司与学校两头。

六、我也愿意成为你们走向业界的桥梁

这件事不只是你们自己在努力。我本人也会在合适的时机向业界伙伴推荐表现优秀的同学。当你做出了扎实的科研成果，我愿意为你推荐实习。这是我对大家的承诺，也是我们共同努力的意义所在。

总之，只要你在科研上拿出成果，我支持实习。