·搜索算法：研究高效搜索和查询的方法，如深度优先搜索、广度优先搜索、AI搜索等。
·合成数据：关注生成具有特定属性和结构的合成数据，用于训练和评估AI模型。
·去二次方大模型：研究降低大语言模型计算复杂度的方法，使得模型的计算需求随输入规模增长的速度低于传统的二次方算法或模型。
·混合专家模型：研究利用多个专家模型来共同解决复杂问题的方法，通过智能地分配任务给不同的专家模型，以提高整体的性能。
·垂直领域的组织/产品：研究如何将AI技术应用于特定领域，以解决该领域的特定问题，并开发出相应的产品和应用。
·监督学习：研究如何从带有标签的数据中学习模型，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。
·非监督学习：研究如何从无标签的数据中发现模式和结构，如聚类、降维、异常检测等。
·强化学习：研究智能体如何在与环境的交互中学习策略，以实现特定的目标或优化特定的性能指标。
·线性规划：研究求解线性目标函数在约束条件下的最优解的方法。
·整数规划：研究求解目标函数和约束条件均为整数变量的优化问题的方法。
·动态规划：通过将问题分解为多个子问题，并利用子问题的解来求解原问题的解的方法。
·遗传算法：基于生物进化原理的优化算法，通过模拟生物进化过程中的遗传突变和选择等过程来寻找最优解。
·粒子群优化算法：基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为来寻找最优解。
·图像处理与计算机视觉：研究图像识别、目标检测、图像分割等算法。
·自然语言处理：研究文本分析、语言生成、机器翻译等算法。
·增强学习：研究智能体如何通过与环境的交互来学习决策策略，常用于游戏机器人等领域。
·数据流挖掘：研究从大规模数据流中挖掘有价值信息的方法，如异常检测、趋势预测等。
这些研究方向只是算法领域的冰山一角，实际上算法的研究还在不断发展和扩展，涵盖了更多的细分领域和应用场景。
