总结
转眼间，我已经成为直博生半年了。时间真的过的很快啊，感觉自己还是什么也不会，博士生涯就这么过去了十分之一。
1. 反思
每天看着和自己在同一个实验室的人男生，已经进步神速，博客写的栩栩如生，粉丝也收获了一大批，他有自己的想法，也有做事情的动力。看起来生活邋遢不堪，但是学业上却有着自己的规划自己的步伐。看了他的博客后，我不禁反思起来自己，人家都学到了那么多，自己呢？有没有一根清晰的时间轴，抑或是学习规划呢？马上要回实验室了，难道就这么甘为人下，一直被吊打吗？每天活在后悔之中何尝不是一种痛苦，那为什么不从根源上斩断呢？
2. 他的规划
这里引用一下他的博客目录，作为自己学习的参考方向，同时也是对自己的鞭策与激励。
基本技能：数学基础、Python基础、PyTorch基础、LaTex、C/C++、数据结构与算法、爬虫、学术英语、程序人生、Linux基础、前端基础、Mac系统、Git教程
专业知识：机器学习、深度学习、自然语言处理、GAN、强化学习、信息检索、自主进化
项目与论文、 图神经网络、 预训练语言模型、智能问答、 文本分类项目与比赛、 对话情感分析、元学习与小样本学习、知识图谱、胶囊网络
3. 对我的借鉴意义
他对未来的规划与现阶段的学习计划令人钦佩，脑子中有一根清晰的主线，然后不荒废时间，每天有自己的动力与付诸行动，这是我必须学习的。另外，反思一下自己每天的碌碌无为，要相信，自己的未来始终是掌握在自己手里的，别人无权左右，也无法左右。成也好败也好，只是自己选择的路，从小到大，我决不允许自己输。
展望
首先，我觉得自己的当务之急就是找到一个方向，然后深入思考做下去的意义和结果，每件事情的开端必须是经过自己的深思熟虑的，而不能是自己的一时兴起，不考虑前因后果必将失败。
老板对于我们周报的总结：阅读文献宽一点，除了文本、语音等外，多关注一些人工智能基础问题。例如类脑模型、计算博弈、进化计算、机器学习等方向。
小老师对于我们的建议：基于图谱的问答问题、知识表达是NLP里面很重要的一个核心，问答和对话后面会基于图谱等好的知识表达形式来做，可以提前看一下。
现在很多都在说基于知识图谱等的问答、对话等，但怎么进行知识嵌入还没有进展。
接下来我的行进方向：
1. 自然语言处理中的语言模型预训练方法
- ELMo
- GPT
- BERT
- ALBERT
2. 智能问答书籍的研读以及最先进论文的研读。
3. 文本分类代码汇总与思路总结
