（图 / 文 范佳毅）为深化校地合作育人机制，推动研究生课程教学改革与学科前沿深度融合，切实提升高层次人才培养质量，2025 年 10 月 13 日下午，2025 级研究生《学科前沿》课程首讲在校园开讲。本次课程创新引入校地合作资源，特邀国家超算中心专家周宇洋老师以 “大语言模型发展脉络” 为主题，为全体 2025 级研究生带来一场兼具理论深度、技术细节与行业视野的知识盛宴，拉开了学院 “校地共建课程、协同培育人才” 的实践序幕。

作为学院深化校地合作、推进研究生教学改革的重要尝试，本次《学科前沿》课程突破传统课堂边界，以 “共建共上一门课” 为核心模式，充分整合高校学科育人优势与国家超算中心的技术资源、行业经验 —— 高校负责搭建课程体系框架、衔接研究生知识基础，超算中心则依托前沿技术储备与实践案例库，为课程注入产业一线视角，实现 “理论教学 + 技术实践” 的双向赋能，让研究生在课堂上就能接触到领域内最鲜活的技术动态与应用需求。

授课过程中，周宇洋老师以 “大语言模型技术迭代脉络” 为主线，采用 “从基础到前沿、从原理到应用” 的递进式讲解逻辑，让抽象的技术知识变得清晰易懂。课堂开篇，他从 “语言模型如何理解人类语言” 这一核心问题切入，系统拆解了语言模型的底层逻辑，帮助同学们建立基础认知；随后聚焦技术演进关键节点，深入讲解神经网络语言模型（NNLM）、循环神经网络语言模型（RNNLM）的核心原理，既点明两类模型在 “词向量表示”“序列依赖捕捉” 等技术难题上的突破性贡献，也客观分析了其在处理长文本、计算效率等方面的局限，引导同学们辩证看待技术发展；在前沿技术模块，周老师重点剖析了 Transformer 架构的 “革命性意义”，通过对比 GPT 系列与 DeepSeek 模型的技术架构、训练逻辑、优化方向及典型应用场景，生动还原了大语言模型从 “实验室技术探索” 到 “千行百业落地” 的演进路径，并结合智能客服、代码生成、学术研究辅助等实例，拆解模型在自然语言处理任务中的核心优势，让同学们直观感受到技术与产业的深度融合。

课程结束后，同学们纷纷表示收获颇丰。“原本觉得大语言模型的技术演进很零散，听完课终于搭建起‘基础模型 — 核心架构 — 前沿应用’的完整知识框架。” 一位研究生说道，“尤其是对 GPT 与 DeepSeek 的技术差异、Transformer 架构的创新价值，现在理解得特别透彻，这不仅为后续的专业学习和科研选题打了基础，也让我更清晰地看到语言智能领域的未来方向，对探索人工智能技术的实际应用更有兴趣了。”

此次校地共建课程的实践，不仅是学院研究生课程教学改革的一次有益探索，更搭建了 “高校人才培养” 与 “行业技术需求” 的桥梁。未来，学院将继续深化校地合作，围绕学科前沿与产业需求，引入更多优质社会资源，创新课程教学模式，切实提升研究生的专业素养与实践能力，为培养适应新时代发展需求的高层次人才提供有力支撑。