大模型方向适合去工作还是读博?

具身智能之心 2025-10-16 08:00

大模型方向适合去工作还是读博?

最近和社区内一个研三的同学聊天,咨询我们:大模型领域现在是去读博继续深造还是参与这波agent的创业潮,赶一波“行情”?

先不持立场,因为这个话题总是有不同的答案,不过我倒是很对里面涉及到的2个问题很感兴趣。

第一,你的实验室或者自己是否已有一些大模型基础?更具体是什么方向的,大模型现在涉及的范围太广了,几乎所有的领域都和大模型相关。通用的有大模型生成、多模态、微调、RL、做benchmark,下游可以和自驾、具身、科学、编程、创作等相关。很多半路出家的导师,自己使用了两天大模型,就为了一些本子开了大模型相关方向,但完全不足以培养自己的学生,这就会导致一个问题:大家以为自己懂大模型了,能够胜任岗位了,实则不是。大模型的壁垒其实很深,通用大模型做的好的都是顶级的公司。所以要打好基础,找准方向。

第二就是,如果要读博,你是否真的适合作为“开拓者”这个角色,这个非常关键,特别是对大模型这个还有很多方向探索的领域。我们接触过很多同学,一部分适合延续别人的研究,从1到10进行优化;一部分人适合担当开拓者,从0到1优化。后者非常强调思维能力、解决问题的能力。如果一些关键问题没有参考,你是否能够独立探索,忍受那种不断尝试不断失败的感觉?除此之外,专业的实验室也很重要。如果导师是半路出家,建议不要轻易申请尝试。完全没有基础或者基础很弱的团队,走起来会比较慢,甚至容易放弃!最终被真火炼过的那批博士,毕业后也基本能担任各类重要角色。

想明白这两点,你可以再决定是工作还是去读博。如果现在还没有基础、基础薄弱需要进阶或者研究方向偏离很大,那就要有一套完整的学习体系,不要自己踩坑学习。而我们的大模型社区“大模型之心tech知识星球”将会对初学者提供很大帮助。

『大模型之心Tech知识星球』目前集视频 + 图文 + 学习路线 + 问答 + 求职交流为一体,是一个综合类的大模型社区。旨在为大家打造一个交流+技术分享的社区,是许多初学者和进阶的同学经常逛的地方。

大模型方向适合去工作还是读博?图1

国内最全的大模型技术栈社区:大模型之心Tech

社区创建的出发点是给大家提供一个大模型相关的技术交流平台,交流学术、应用和工程上的问题。星球内部的嘉宾正在快速扩张中,我们邀请了来自国内外知名高校实验室、大模型/互联网相关的头部公司,其中高校和科研机构包括但不限于:上交、清华、北京大学、上海人工智能实验室、港科大、港大等等!公司包括但不限于阿里千问、美团LongCat、深度求索DeepSeek、字节豆包、百度文心一言、月之暗面Kimi等等。未来我们会打造一个大模型的前沿技术聚集地~

我们为大家汇总了大模型全栈学习路线图,包括但不限于:

RAG学习路线
AI Agent学习路线
多模态大模型学习路线
Graph RAG学习路线
AI Agent核心技术解析
开源数据集汇总
RAG在视觉理解中的应用
Agent强化学习学习路线
MLLM工作汇总
Knowledge RAG学习路线
多模态Agent学习路线
VLM工作汇总
多模态RAG学习路线
Agent中的协议学习路线
大模型微调学习路线
Reasoning RAG学习路线
Autoware仿真
MoE学习路线
RAG在AIGC中的应用
基座Agent汇总
RLHF学习路线
个性化RAG学习路线
自进化Agent学习路线
LLM在3D世界中的应用
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这里能够让小白快速入门,让已经入门的同学进一步提升,已经提升的同学结交更多的朋友。每一个学习路线,都有清晰的技术汇总,非常适合大家系统性学习!

大模型方向适合去工作还是读博?图2

加入星球有哪些福利?

  • 第一时间掌握大模型相关的学术进展、工业落地应用;
  • 和行业大佬一起交流工作与求职相关的问题;
  • 优良的学习交流环境,能结识更多同行业的伙伴;
  • 大模型相关工作岗位推荐,第一时间对接企业;
  • 行业机会挖掘,投资与项目对接。

星球内容一览

大模型方向适合去工作还是读博?图3

针对目前应用最广泛RAG、Agent和通用大模型训练、部署,我们进行了非常详细的技术路线拆解。

(一)大模型检索增强生成 - RAG

星球内部为大家分享了RAG小白入门的专业技术资料,汇总了最新的综述、开源仓库、BenchMark等等,并进一步细化了RAG的子领域。

大模型方向适合去工作还是读博?图4

1)BenchMark汇总

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2)综述汇总

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3)Graph RAG

大模型方向适合去工作还是读博?图7

4)Knowledge-Oriented RAG

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5)多模态RAG

大模型方向适合去工作还是读博?图9

6)Reasoning RAG

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7)RAG在AIGC中的应用

8)个性化RAG

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(二)大模型 AI Agent

针对AI Agent,星球里首先为大家详细介绍什么是AI Agent,再展开最新综述、开源仓库、评测等内容,并进一步细化了Agent的相关子领域。

大模型方向适合去工作还是读博?图13

1)前沿综述汇总

大模型方向适合去工作还是读博?图14

1)Agent评测

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2)Agent强化学习

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3)多模态Agent

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4)Agent通讯

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5)基座Agent汇总

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6)自进化Agent

大模型方向适合去工作还是读博?图20

7)Multi-Agent

大模型方向适合去工作还是读博?图21

(三)多模态大模型训练(微调/强化学习)

多模态大模型训练也是很多小伙伴实习科研和工作需要的内容,星球内部详细汇总了相关数据集、强化学习RLHF、MoE等方向的内容,未来还将持续丰富相关模块。

大模型方向适合去工作还是读博?图22

1)开源数据集

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2)多模态大模型MLLM

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3)视觉语言模型VLM

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4)大模型微调

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5)强化学习与RLHF

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6)MoE(混合专家模型)

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7)VLM的提示适配器学习

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8)LLM在3D世界中的应用

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9)科学大语言模型学习路线图

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(四)大模型量化、部署及推理

同时,也有很多小伙伴对于部署自己的大模型感兴趣,所以星球进一步扩展了大模型量化、部署和推理的内容。

大模型方向适合去工作还是读博?图33

1)大模型量化

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2)大模型推理

大模型方向适合去工作还是读博?图35

3)大模型部署

大模型方向适合去工作还是读博?图36

星球后续计划

直播分享

未来,星球内部会不定期邀请行业大佬直播分享,直播内容可以反复观看,我们计划邀请国内外顶尖学术界和工业界的大佬作客『大模型之心Tech』,敬请期待。

星球内部交流

为了构建一个专业的交流社区,我们目前已经邀请到了40+学术界和工业界的大佬,他们来自国内外知名高校实验室、大模型/互联网相关的头部公司,其中高校和科研机构包括但不限于:上交、清华、北京大学、上海人工智能实验室、港科大、港大等等!公司包括但不限于阿里千问、美团LongCat、深度求索DeepSeek、字节豆包、百度文心一言、月之暗面Kimi等等。未来我们会打造一个大模型的前沿技术聚集地~

求职分享

岗位分享也是同学们的刚需,后期我们也会在星球内部分享一些独家岗位招聘信息,赋能更多的小伙伴!

扫码加入

欢迎扫码加入我们的大模型社区,一起交流产业、产品、求职等内容。

大模型方向适合去工作还是读博?图37

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