都说大模型卷到头了？其实是你挤错了赛道。避开预训练红海，这5个方向单卡就能跑，出成果快。长上下文遗忘机制：输入越长，模型忘得越多，这个规律至今没人系统建模。LongBench 上做遗忘曲线，补上这个空白。推理时计算动态分配：简单词和复杂词花同样的算力，太浪费。设计动态推理框架，让算力花在刀刃上。小模型知识上限：不靠大模型喂数据，小模型自己能学到多少？GSM8K、MMLU 上做系统对比，找到小模型的极限。KV cache 压缩与复用：缓存占用越来越大，现有压缩方案还很初级。做出更好的压缩算法，工程和理论都能发文章。机器遗忘：用户要求删数据怎么办？让模型精准遗忘特定知识，隐私合规的刚需方向，文章还很少。我们已经在跑 baseline 了，评论区交流，框架和数据一起讨论。科研选题 paper人工智能 博士申请