为紧抓人工智能发展浪潮，持续提升教师专业素养与教学科研能力，武汉晴川学院计算机学院于2026年1月14日至18日，充分利用寒假黄金时段，精心组织了为期五天的大模型专题培训。本次培训特邀武汉大学人工智能学院副教授、武汉英才获得者李祖超倾情授课，计算机学院院长黄传河带领全体专职教师及院外职工共同参与，以饱满的热情投入这场知识盛宴。
李祖超副教授深耕自然语言处理、多模态机器学习与建模等领域，在语言理解与结构解析、机器翻译等方向斩获多项国际领先竞赛成果，更荣获百度学术2021年人工智能全球华人新星百强称号，深厚的学术造诣与丰富的实战经验为培训质量保驾护航。授课过程中，李教授结合前沿技术动态与自身研究心得，既系统拆解大模型入门知识、本地部署与控制等基础内容，又深入讲解检索增强生成（RAG）、大模型微调（Fine-tuning）的数据准备与训练实战，以及智能体（Agents）与综合应用等核心进阶模块，内容兼具理论深度与实践价值。
本次培训采用“上午理论授课、下午实操演练”的沉浸式教学模式，五天课程体系层层递进、环环相扣，既夯实理论根基，又强化实战能力，实现从认知到应用的全链条培养。第一天聚焦大模型基础理论与本地部署，上午李教授结合行业前沿动态，系统解析Transformer架构的核心原理、注意力机制等关键技术，梳理主流开源模型的生态格局与选型逻辑，并现场演示从环境配置、依赖安装到模型加载的本地部署全流程，拆解操作难点。下午参训教师以小组为单位开展实操，精准复刻部署步骤，成功将千问模型部署至本地环境，顺利实现个性化对话交互功能，稳稳迈出大模型实践第一步。
第二天以RAG检索增强生成技术为核心，上午从技术架构、核心组件选型、性能优化策略等维度深度剖析，结合教育、办公等场景案例拆解落地路径。下午实操环节中，教师们从零搭建小型RAG系统，逐一攻克文档分词、清洗等预处理难题，掌握向量数据库构建、检索匹配规则设定及生成结果优化的核心技巧，实现精准问答功能。第三天围绕大模型训练推理与微调展开，上午深入阐释微调的核心原理、专属知识库构建的规范标准及模型性能评估指标，下午通过实战任务搭建领域知识库，完成模型微调迭代，直观感知微调后模型在专业场景下的响应精度提升。
第四天聚焦多模态模型微调，结合法律文书处理、心理学情感分析等行业实例，讲解多模态数据融合方法与微调技术要点。参训教师分组深耕行业场景，完成专属多模态模型微调实践，深化技术与行业需求的融合认知。第五天以智能体（Agents）技术为核心，解析其感知-决策-执行的核心架构与多智能体协作机制，以赛博小镇场景构建为实例，引导教师完成场景需求拆解、智能体开发及系统集成调试，实现多技术融合的综合应用落地。
此次寒假培训不仅为教师们搭建了系统学习大模型技术的优质平台，有效填补了前沿技术知识盲区，更凝聚了全院教学科研力量，为学院后续深化人工智能领域教学改革、推进产教融合与科研创新奠定了坚实基础。未来，计算机学院将持续依托各类优质资源，常态化开展此类专题培训，助力教师队伍在人工智能赛道上不断精进，为培养高素质应用型人才注入更强动力。
