入行人工智能技术研究的高效路径是以问题驱动选题，结合数学与系统能力搭建方法与评估闭环，通过复现与增量创新形成可复现的作品集与公共影响力；在学术、产业与初创三条路径中根据资源与目标匹配选择，并用国内外工具生态与合规策略保障研究质量与可交付性；紧跟生成式AI的多模态、检索增强与对齐安全趋势，滚动执行90天行动方案加速入行与成长。

本文给出个人研究人工智能的系统路线：先明确方向与可衡量目标，构建数学与编程的最小可用集；搭建本地与云端结合的实验环境，建立数据治理与可复现流程；以论文复现与小步改进为主线，逐步拓展到大语言模型的轻量微调与评估；在开源社区分享与迭代中提升质量，同时前置合规与伦理审查，确保研究稳健可信，并通过里程碑与指标持续提升研究产出与竞争力。

本文系统给出主持研究工作汇报的实操框架：以“目标-进展-证据-计划”为主线，采用执行摘要、概览、进展与里程碑、成果与影响、风险与问题、资源与预算、后续计划、附录的标准结构；用进度、产出、影响、运营四类指标与可追溯证据支撑每个结论；针对学术、产业与政府资助场景分别突出贡献、落地与合规；通过RACI与“月度滚动-季度定稿”流程提升协作质量，并以工具将过程数据结构化沉淀（研发可用PingCode，通用协作可用Worktile）；提供常见错误清单与自检要点，结合NIH与欧盟规范的栏目与术语，强调数据化、开放化与自动化的未来趋势。