为聚焦计算机科学与技术前沿，提升人才培养质量与科研攻关能力，夯实学科特色发展根基，强化服务新质生产力的支撑能力，1月22日，学院在实训楼310举办了人工智能及大模型技术主题的“AI创新沙龙”分享论坛。学院学科带头人杨华民、院长蒋振刚、学校信息化中心主任底晓强、学院副院长陈纯毅等50余名师生参与了此次活动。

在分享环节，7位师生以人工智能及大模型技术为主题，围绕技术发展趋势分析、科技创新突破与工程化实践应用等方面，带来了干货满满的分享交流。

底晓强老师交流主题为“大模型应用实践探索”，在介绍大模型赋能科研办公的基础上，重点分享了其团队在基于智能体实现的航天器辅助设计、智能问数等方面的研究成果。

周超然老师交流主题为“AI时代下的大模型技术现状与应用实践”，介绍了人工智能及大模型的发展阶段，探讨了人工智能及大模型技术对计算机学科和从业者的影响，并在介绍大模型相关理论、技术、工具和应用的基础上，通过实际操作案例直观展示了大模型赋能智能化应用的效能。

何飞老师交流主题为“分层式学习华为AI技术栈”，针对华为AI栈门槛高上手、难度大的问题，推荐了“应用-模型-算子”的分层学习方式，帮助师生深刻理解了华为AI技术路线。

曲峰老师交流主题为“大语言模型的跨领域应用”，围绕DeepSeek开源语言大模型如何跨领域延伸进行了介绍，从DeepSeek语言底座出发，讲解了DeepSeek迁移到视觉理解、视觉检测、编程等任务的关键技术路径，并展示了DeepSeek在语言视觉和代码生成方向的技术拓展路径及应用实例。

李玉琴老师交流主题为“DeepSeek模型演化：从序列建模到优化架构”，聚焦DeepSeek模型架构的演化过程，介绍了从早期RNN、LSTM到以Transformer为核心的自注意力架构的发展路径及相关优化模块，深入探讨了DeepSeek如何在长程依赖建模、计算效率提升与模型容量扩展等方面实现持续优化。

敖宇老师交流主题为“DeepSeek模型的演进路径与训练流程解析”，围绕DeepSeek大语言模型从初代到最新模型的发展历程，重点对比各代模型在结构设计、数据构建与训练流程上的关键变化，并解析了预训练、微调阶段训练策略的演变。

杨晨博士生交流主题为“浅谈基于AIGC的二维图像与三维模型生成技术原理与应用成果”，回顾了二维图像生成技术，重点解析了从GAN到扩散模型的演进及其加噪去噪原理，并结合工业案例，探讨了相关技术在制造业中的应用前景。

在互动讨论环节，现场氛围热烈活跃。师生们围绕分享内容踊跃提问、积极交流，既有对大模型跨领域迁移技术难点的深入探讨，也有关于应用技术落地细节的具体分析，更有师生结合自身科研项目，请教在特定场景中的人工智能技术解决方案。到场师生就行业前沿动态、技术瓶颈突破、产学研融合等话题展开了思想碰撞，进一步深化了大家对人工智能及大模型技术的理解，也为后续的学习研究与实践探索搭建了交流桥梁。

在总结环节，杨华民老师对本次AI创新沙龙给予充分肯定，他表示本次沙龙主题聚焦前沿、内容务实，为师生搭建了高质量的学术交流平台，并对学院的学科发展实际给出了具体建议，鼓励师生深度跟踪人工智能及大模型等前沿技术，积极开展科学研究与实践探索，期待学院取得更喜人的成绩。

未来，学院将继续组织学术交流活动，拓展师生学术视野，助力学院人才培养与科研创新水平持续提升。