想搞大模型算法到底做什么方向比较好我自己更看重这两点技术能力能不能迁移以及这个方向还有没有创新窗口。如果按这两个标准来看目前比较值得关注的方向可以分为三档下分11个切入点这里也说下我最近梳理了很多大模型相关工作按实战价值做了6大归类筛掉水文整理成了一份LLM前沿论文合集264篇。下文我提到的方向在合集里都有对应的代表性工作这样先看方向逻辑再看论文参考更有助于你找到最佳创新点。全部资料需要的同学看文末第一推理训练、Agentic Search、Agent训练这几个方向我觉得可以优先考虑。尤其是推理训练本身就是很多大模型算法能力的交汇点RL、Reward设计、训练稳定性、数据构造等经验都能迁移到其他方向。Agent方向则更看重模型能力任务闭环如果还能结合搜索、工具调用和RL竞争力会更强。这档对应合集“LLM后训练与智能体决策”和“LLM知识增强与检索增强”两类。第二RM/Judge、对齐与安全、多模态后训练、数据工程这几个方向性价比很高。尤其是数据工程容易被低估。模型训练越来越成熟以后单纯换个算法带来的提升可能越来越有限数据质量、数据筛选和Reward数据构造反而会直接影响最终效果。这块合集里专门归在“LLM可信增强与因果推理”和“多模态融合与行业大模型”下。第三Memory、Deep Research、Code Agent、生成式搜推这几个方向共同特点是很多问题还没有标准答案正处于窗口期。Memory、Deep Research还在快速演进Code Agent增长很快但对软件工程能力要求也更高不是单纯懂ML就够了。所以如果是为了找论文创新点我会重点关注第三档问题新、方案还没完全收敛更容易找到自己的切口。当然这档在合集里也是最值得翻的部分我归类在“时间序列基础模型与预测大模型”和“大模型驱动科学计算与优化”。最后还有一个变化值得注意现在大模型算法不只是拼八股了而是看能不能把一个问题从训练、实验做到上线再根据结果继续迭代。所以与其堆很多零散知识不如真正做几个有结果的项目、Benchmark、开源工作。方向可以变但训练、数据、评测和工程这些底层能力才是不会过时的东西。关注下方《学姐带你玩AI》回复“222”获取全部资料码字不易欢迎大家点赞评论收藏