🎯 锐评
这是神仙打架的领域。Transformer之后，真正有影响力的架构创新（Mamba、RWKV等）基本都来自顶尖实验室。研究生除非有极强的理论功底+大量算力，否则很难做出有意义的贡献。不推荐作为主方向，但可以关注specific场景的架构优化。
⚠️ 劣势/坑点
- 门槛极高，需要顶尖数学功底
- 算力需求巨大
- 竞争对手都是顶级实验室
👤 适合人群：数学功底极强 + 充足GPU资源 + 博士/博后级别
🎯 锐评
烧钱的游戏。从零预训练一个有竞争力的模型需要数百万美元算力。对研究生来说基本是看戏，除非你在OpenAI/Anthropic实习。可以研究小规模的预训练策略、数据配方的理论研究、或Continual pre-training。
⚠️ 劣势/坑点
- 需要数百万美元级算力投入
- 研究生基本没有机会
- 创新空间被大厂垄断
👤 适合人群：大厂研究员 + 百万级经费的PI
🎯 锐评
研究生的黄金赛道！这是目前最活跃、最实用的方向。PEFT (LoRA等)技术成熟但仍有优化空间，DPO/RLHF理论和实践都在快速发展。算力需求相对低、工业界需求大、容易出论文、好找工作。
✅ 优势
- 算力需求适中
- 工业界需求旺盛
- 容易产出论文
- 就业前景好
👤 适合人群：绝大多数研究生，特别是想兼顾学术和工业的
🎯 锐评
未来的蓝海。随着LLM部署规模扩大，安全问题越来越受重视：Jailbreak攻击与防御、Alignment tax、Privacy leakage、Adversarial robustness、Red teaming等都是热点。
✅ 优势
- 研究价值极高
- 相对冷门，竞争小
- 工业界重视度上升
- 关系到AI治理
👤 适合人群：对安全/伦理感兴趣 + 有批判性思维的研究生
🎯 锐评
最接地气的方向。RAG技术已成为企业标配，但仍有很多优化空间（retrieval质量、多跳推理、factuality）。知识图谱+LLM融合是热点（GraphRAG、知识编辑）。真正在解决实际问题。
✅ 优势
- 工业界需求极大
- 快速产出实用系统
- 容易找企业合作
- 算力需求适中
👤 适合人群：想做应用型研究 + 毕业后进工业界的研究生
🎯 锐评
被低估的宝藏方向！高质量数据才是LLM的命门。教育、医疗、心理学等垂直领域严重缺数据，Synthetic data generation是解决方案。Self-instruct、Evol-Instruct等方法仍在快速发展。
✅ 优势
- 跨学科合作机会多
- 对vertical深耕可建立壁垒
- 论文+应用两不误
- 可结合domain knowledge
👤 适合人群：有domain knowledge + 对某个vertical感兴趣的研究生
✅ 最推荐组合
- 后训练(PEFT/DPO) - 快速产出成果
- RAG + 领域知识 - 接地气且实用
- 领域数据合成 - 建立长期壁垒
❌ 避开的坑
- 基础架构 - 门槛太高，神仙打架
- 预训练 - 纯烧钱游戏
- 纯incremental工作 - 价值有限
🎯 实用策略
先选一个能快速出成果的方向站稳脚跟（RAG/后训练），再逐步深入到更有理论深度的方向（安全/数据合成）。考虑PhD funding proposal的alignment，结合自己的背景优势。
📌 基于当前AI研究趋势 · 研究生视角 · 2025版