计算机硕士AIGC方向科研规划

第一阶段：基础能力与交叉知识储备（第 1-6 个月）

核心目标

1. 掌握大模型压缩与智能体的核心理论、工具链；
2. 完成 2-3 个小实验，建立对领域痛点的直观认知；
3. 确定具体研究方向（如压缩算法在智能体中的适配性、智能体任务驱动的动态压缩等）。

具体任务

模块	学习内容与实践要求	输出成果
大模型压缩基础	1. 经典压缩技术：量化（INT8/INT4/FP16）、剪枝（结构化 / 非结构化）、知识蒸馏（KD）、模型架构搜索（NAS）；2. 工具链：Hugging Face Transformers、GPTQ、AWQ、TorchPrune；3. 实践：用 GPTQ 量化 Llama-2-7B，测试压缩率与性能损失。	1. 压缩技术对比报告（附实验数据）；2. 量化后模型在下游任务（如文本生成）的性能基准。
智能体核心技术	1. 强化学习框架：PPO、SAC、DQN（离散 / 连续动作空间）；2. 大模型智能体：LLM+RL（如 ReAct、AutoGPT、WebGPT）、多模态智能体（视觉 + 语言）；3. 工具链：Gymnasium、Stable-Baselines3、LangChain、vLLM；4. 实践：用 LLM（如 Qwen-7B）结合 ReAct 框架实现简单工具调用智能体。	1. 智能体决策流程分析报告；2. 工具调用智能体原型（支持 2-3 种工具，如搜索、计算）。
交叉领域调研	1. 精读顶会论文（NeurIPS/ICML/ICLR/ACL）：- 大模型压缩在动态场景的应用（如边缘设备智能体）；- 智能体任务对模型压缩的特殊需求（如实时性、多轮决策稳定性）；2. 复现 1 篇轻量化智能体论文（如 MobileLLM+RL）。	1. 领域综述（100 篇 + 文献，含研究空白分析）；2. 复现论文的实验报告（对比原结果）。

阶段成果

• 确定具体研究方向（如 “强化学习驱动的大模型动态压缩”“面向多任务智能体的轻量化架构设计”）；
• 完成 1 篇技术博客或实验室内部报告，梳理领域痛点。

第二阶段：问题攻坚与创新方法设计（第 7-18 个月）

核心目标

1. 聚焦 1-2 个具体科学问题（如压缩后的模型在智能体长程决策中性能衰减、智能体任务特性与压缩策略的不匹配）；
2. 提出创新性解决方案（算法 / 架构 / 理论）；
3. 完成大规模实验验证，形成论文初稿。

具体任务

研究方向示例	科学问题与创新点设计	实验验证方案
方向 1：智能体任务驱动的动态压缩	问题：静态压缩（如固定量化位宽）无法适配智能体多轮决策中 “简单步骤用小模型，复杂步骤用大模型” 的需求；创新点：1. 提出 RL 驱动的动态压缩策略（根据任务难度实时调整模型精度 / 参数量）；2. 设计 “压缩 - 决策” 联合优化目标（平衡压缩率与任务奖励）。	1. 基准环境：多任务智能体场景（如 Web 导航、游戏关卡挑战）；2. 对比方法：静态量化（GPTQ）、动态路由（MoE）；3. 指标：任务成功率、平均响应时间、模型显存占用。
方向 2：轻量化智能体的决策稳定性	问题：模型压缩会导致智能体决策偏差（如量化噪声引发奖励估计错误）；创新点：1. 提出 “压缩感知的 RL 算法”（在策略更新中引入量化误差补偿）；2. 设计轻量化价值函数（适配压缩模型的表征能力）。	1. 基准环境：连续控制（如机械臂抓取）、离散决策（如 GridWorld）；2. 对比方法：原始 PPO、压缩后直接用 PPO；3. 指标：收敛速度、奖励方差、压缩率（参数量减少比例）。
方向 3：多智能体协作的模型压缩	问题：多智能体场景中，全量模型通信成本过高，压缩后易出现协作断层；创新点：1. 提出 “分层压缩” 策略（全局知识用小模型，个体差异用大模型）；2. 设计压缩模型的通信协议（减少冗余信息传递）。	1. 基准环境：多智能体游戏（如 StarCraft II、MAZE）；2. 对比方法：独立压缩、无压缩协作；3. 指标：团队奖励、通信量、单智能体模型大小。

阶段成果

• 完成 1-2 个创新方法的理论推导与算法实现；
• 形成论文初稿（含问题定义、方法、实验、分析）；
• 尽量提交 1 篇国际会议论文（如 NeurIPS/ICML/ICLR，或领域顶会如 ACL/AAAI）。

第三阶段：成果深化与学术输出（第 19-36 个月）

核心目标

1. 根据审稿意见完善论文，实现成果落地（如开源工具、实际场景部署）；
2. 拓展研究方向（如压缩模型的多模态智能体、边缘设备智能体）；
3. 完成硕士学位论文，达到毕业要求。

具体任务

时间节点	重点工作	输出成果
第 19-24 个月	1. 回应审稿意见，补充对比实验（如消融实验、更复杂场景验证）；2. 开源算法工具（如动态压缩 RL 框架）；3. 启动学位论文撰写（绪论、方法、实验章节）。	1. 论文录用（或修改后录用）；2. GitHub 开源仓库（含代码、文档、示例）。
第 25-30 个月	1. 拓展研究：将方法推广到多模态智能体（如视觉 - 语言导航）；2. 与企业合作，在实际场景测试（如边缘设备智能体）；3. 完成学位论文初稿。	1. 第 2 篇论文（会议 / 期刊）；2. 技术落地报告（如某场景的部署效果）。
第 31-36 个月	1. 完善学位论文（补充讨论、未来工作）；2. 准备答辩 PPT，提炼核心贡献；3. 总结研究成果，形成学术简历。	1. 硕士学位论文（通过盲审）；2. 答辩通过，获得学位。

阶段成果

• 至少 1 篇论文（第一作者）；
• 开源工具 / 数据集（提升影响力）；
• 符合要求的硕士学位论文。

关键保障措施

1. 导师沟通：每周 1 次进展汇报，每月 1 次研究方向校准，确保不偏离核心目标；
2. 学术交流：参加领域研讨会（如 RLDM、LLM Compression Workshop），主动与同行交流（可通过 Twitter / 知乎分享进展）；
3. 工程能力：熟练掌握分布式训练（如 DeepSpeed）、性能 profiling 工具（如 PyTorch Profiler），确保实验可复现、效率高；
4. 风险应对：若第一阶段未找到创新点，可缩小范围（如聚焦 “量化对智能体探索策略的影响”）；若论文被拒，及时调整方向转投其他会议。

参考论文：

智能体：

微软agent框架：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1937109083623782314

微软agent 的强化学习的论文：https://www.modelscope.cn/papers/2508.03680

多模态技术：https://arxiv.org/abs/2507.01006

多维度数据评估方式：https://www.modelscope.cn/papers/2504.14194

正则化奖励模型：https://www.modelscope.cn/papers/2406.10216

SPO：https://cloud.tencent.com/developer/article/2391126

奖励模型&RL：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1771680595489189700&wfr=spider&for=pc

2401.04056v2.pdf

强化学习sac：https://blog.csdn.net/qq_36892712/article/details/132504116

websearchr1:https://arxiv.org/pdf/2503.09516

https://tongyi-agent.github.io/zh/blog/introducing-tongyi-deep-research/#%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%90%88%E6%88%90%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E5%A2%9E%E9%87%8F%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%92%8C%E5%90%8E%E8%AE%AD%E7%BB%83

https://arxiv.org/pdf/2401.04056

https://arxiv.org/pdf/2509.02547

https://arxiv.org/pdf/2509.00375

https://www.modelscope.cn/papers/2508.06600

模型压缩：

https://modelscope.cn/papers/2509.04244

https://modelscope.cn/papers/2509.22944

https://modelscope.cn/papers/2507.17125

https://modelscope.cn/papers/2508.13836

https://modelscope.cn/papers/2408.14513