什么才是正常的大模型学习方法 
请问大佬们，我现在是本科生，最近做的一些大模型相关的学习，像是SFT、强化微调和多卡部署推理之类的，感觉还很基础。最近有些迷茫，想问问大家，研究生在大模型领域通常会做哪些方向的研究，尤其是算法方面？还有，实习时一般需要掌握哪些技能呢？如果我想在算法上更深入一些，应该从哪些方面开始学？另外，我对多模态大模型和网络安全的结合也挺感兴趣的，不知道有没有什么相关的研究方向可以了解一下。还做过一些视觉模型的训练，但感觉都是直接应用和自己并没有什么关系，尤其是最近有了vibe coding 很多时候东西做出来自己都不知道怎么回事，我现在的学习方式是不是有很大的问题。习惯了ai直接帮我总结然后草草看一眼就觉得自己掌握了。