25fall CS Phd，方向是NLP（LLM agent）还是AI4sci(bio)比较好?

如题，NLP和AI4sci两个方向都做过，最近找intern看了不少LLM agent相关论文，感觉两个方向都很感兴趣。NLP现在太卷了，担心5年后暴死，AI4bio工业界机会似乎比较少，也担心变成天坑。
很纠结之后应该往哪个方向发展。请求各位大佬指点迷津，谢谢！

发表于 5 天前

想要知道哪个方向好，我们就要从科技的发展上来看，目前人类的主要目标还是要去实现通用人工智能，这是当前人工智能最迫切需要解决的问题，以及实现能够服务于千家万户的robotics。简单来说，一个方向是去打造AI的大脑，另一个是去打造AI的躯干。

而你说的这两个方向都绝不可能实现当前的愿景，因此有极大的几率5年后这两个方向都如你所说直接爆雷，我预判在三年后再无人研究LLM agent。

1.LLM agent
这个方向完全就是应用层的方向，99%的概率也就是昙花一现。很多朋友在看了agent的研究后，都会感叹这简直就是民科。我们从第一性原理思考，就可以很好得到答案。
agent做的事情无非就是对大模型的推理，记忆等等能力通过人为构造出一些规则对现有大模型的能力进行补充。如果模型本身不强，你再怎么补充也没什么用，也就是锦上添花，现阶段用agent只能说是一个比较好水论文的方向，过几天出来了更强的模型，agent这个方向大概率是全部白研究了，况且基于自回归的大语言模型是否是AI正确的发展方向这个是存疑的，LLM+强化学习也并不一定能实现AGI，能实现AGI的方法一定是另辟蹊径，我认为基于强化学习的小样本学习，in-context learing，因果推理，以及在现实物理世界里进行学习，让robotics边学边做说不定能真正实现AGI。关键在于我们如何能让AI学会自定义目标，并自定义该目标的reward和loss，现在全球没有任何一个模型能做到这一点。因此真正研究的应该是如何去构建我们更强大的模型，如何让AI拥有如同人类一样的智慧，学习能力，而不是Agent。
2. ai for science（bio）
这个更是一个水论文的重灾区，做出的研究几乎毫无现实意义，成为了学术界的自娱自乐。你搞生物就得真正去实验室做湿实验，去真正推送生物科学的进步。而不是躲在幕后钻研怎么去分类回归，预测值多提高几个点，我又sota了。我又如何使用了prompt engineering，用cot思维链又提升了几个点，完全就如同小孩子过家家一般，基本上做的工作对社会没有任何价值。就是为了去拿一个学历而去读书。
一定要选一个，我觉得的还是llm agent更好，毕竟还是在某种程度上提升了大模型的推理，记忆，以及规划能力，短期来说（一年以内）是一个比较有前景的方向。

发表于 5 天前

题主的困惑而言，我看到这个问题是2024年的6月，目前LLM的应用场景并不局限于对话机器人，科技公司各个细分场景的LLM应用的用人需求非常旺盛；而AI for bio的机会大多在实验室里。

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一下是我们一位学员的第一视角战报，这位同学是LLM方向。供题主参考：
群规先介绍个人背景：国本Top5，14年Master毕业，2023 Fall 保Offer 1v1学员，经过六个多月的奋战拿下了OpenAI的大包。总包在95万左右，中规中矩，和群里4M的大佬没法比。

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之前在Google News做个性化推荐系统工作了六年，后来跳槽到Meta。在Meta的时候，刚开始我负责开发misinformation分类模型。两年过后我转到了Instagram ads ranking组，在核心优化团队工作。我的工作内容是构建和改进ins各界面（如reels、story、post）的排序模型。

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大牛学院：北美求职Timeline以及保offer项目介绍可能群里很多朋友会觉得：大厂工作，老婆孩子热炕头，这不就是我的理想生活吗？是的，2021-2022年我确实进入了一个职场的倦怠期，觉得好像人生没有什么追求了，心态上非常躺平。
22年初的那一波裁员确实让我心惊胆战，保持学习是非常重要的；另外也听过Justin老师关于LLM未来的发展预测，也觉得非常的令人兴奋，我认为这是一个全新的时代的到来。Justin老师也说，现在是LLM的蛮荒时期，市面上根本招不到合适的人才，我终于下定决心要参与到这一波的大模型浪潮里。

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目前已经入职OpenAI两个多月，根据我和Justin老师的约定，写一篇战报，分享给群里的同学，希望大家都可以和我一样，完成职业上的转型，甚至是升职。

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经过三个多月对大模型算法的学习，我收到了OpenAI的邀请，HR询问我是否有兴趣加入他们的团队，和绝大多数的HR不同，HR感觉节奏很快（嗯，从Justin老师自己的动态就看得出来）也感觉HR是懂技术的且做过功课的，不会把时间花在相对来说基础的问题上，直接聊了项目以及直球OpenAI的招人理念。总的来说OpenAI的理念和我的兴趣非常匹配，都致力于利用开放的人工智能技术推动AI的应用，并在技术进步中寻求回馈。

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至于技术面试，OpenAI看重申请者对AI本质的理解和解决问题的能力，而不是仅仅关注论文发表数量。他们希望申请者至少在一个领域有较为深入的掌握，通常会找与申请者领域相同的人来进行面试。这一次Justin老师也给我设计了一个主攻的方向，就是LLM Agent。
什么是大模型（LLM）Agent？

LLM Agent是当前AI领域的热点之一，它不仅仅是一个能生成文本的大模型，更是能够执行对话、任务和推理的智能体。这种Agent结合了LLM的强大计算能力，能够实现自主行动和复杂问题的解决。
举例来说，像斯坦福的西部世界小镇Agent，利用自然语言存储智能体的经历，并通过记忆检索来规划行动，让人与虚拟智能体进行深入交互。而像BabyAGI则是一个智能的个人任务管理工具，利用OpenAI GPT-4和Pinecone向量搜索引擎，实现任务自动化的管理和执行。

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LLM Agent的关键在于其能够拆解复杂任务为小目标，并通过规划和记忆来动态调整行动。这种技术不仅在智能系统和机器人领域有广泛应用，还在游戏、自动化等多个领域展现出了巨大的潜力。随着AI技术的不断进步，LLM Agent必将在未来发挥越来越重要的作用，成为推动智能化进程的关键力量。利用LLM Agent我们甚至可以模拟出一个全新的人类社会。

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另外就是，面试过程中，他们会考察你的快速学习能力，这也是他们面试流程中一个独特的步骤。Justin老师在课堂中提到的快速掌握一门编程框架的心法在这里就很实用。
终面也见到了OpenAI的创始人Ilya。他强调他们需要有激情和专长的人加入团队，尤其是他们的Language Teams正在研发许多创新的算法。也和他深入探讨了关于LLM Agent几个项目的一些心得。

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关于在OpenAI工作的体验，当然高薪是一方面，睡公司沙发来实现技术理想我觉得是体现人生价值另一方面（Justin老师说Sora的更大意义是以后可以在梦中工作，Seriously？）。今年的人员规模扩大了近一倍，而且还在继续扩展。总的来说，我们目前主要招聘两种类型的人才：理论型和工程型。每个团队都有设立长期目标，并力求在实际应用场景中实现这些目标。例如，Language Teams现在正致力于实现多个AI Agents之间类似与人类社交行为的智能。在这个过程中，无论你的专业背景如何，都会以实现这些目标为导向。

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OpenAI的领导层鼓励你尝试结合现有技术，探索可能带来突破的新技术，除了大目标，你也可以与同事共同设立小的里程碑，比如实现大目标的子模块或者发表论文。这点与大多数高校实验室的工作方式类似。

发表于 5 天前

未来哪个方向的不确定性都挺大的，建议还是：

既然都不确定，方向也都不错，那以个人兴趣为先，两个里面总稍微有点偏好吧
LLM的问题是未来2到3年市场上会疯狂涌现各种Agent，一点很卷，但也意味着这个领域迅速迈入成熟及商业化，可能又卷机会又多的局面
AI4Bio相当来说绝对机会更应用窄一点，要是往学术方向发展其实应该不错

建议你未来倾向工业界就搞LLM agent, 学术界就AI4sci得了

发表于 5 天前

纯nlp我个人判断还是窄了，怎么也得和视觉结合，多模态才是主基调。你要是想卷一卷的话就图文多模态方向，ai4sci这条路得做好毕业很可能要找教职的心理准备。

发表于 5 天前

ai跟bio结合的方向挺好的，没那么卷我也打算想申，最起码不是那种人均顶会顶刊的赛道。业界工作机会好像也越来越多，去卷教职的也很多

25fall CS Phd，方向是NLP（LLM agent）还是AI4sci(bio)比较好?

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