为帮助教师及时把握人工智能领域前沿发展趋势，深化对大模型技术的系统认知，提升教学内容与产业实践的贴合度，近日，人工智能与大数据学院组织各教研室教师，参加了由赵鑫教授主讲的山东省人工智能通识教育系列讲座第四期--大模型技术发展历程与技术概览。

讲座聚焦大模型技术的演进脉络、核心逻辑与国产创新进展。赵鑫教授从发展基础与整体格局切入，系统梳理了自ChatGPT上线以来行业的核心脉络，并对比了中美在闭源与开源赛道上的差异化布局，指出中国在开源领域成果突出，DeepSeek、千问系列等国产模型已跻身国际高水平行列。

赵教授清晰拆解了语言模型从统计模型到神经模型，再到预训练模型，最终演进至百亿、万亿参数规模的大语言模型的四代发展路径，揭示了技术迭代的内在逻辑与突破方向。在核心技术解析部分，他深入阐述了大模型“预训练”与“后训练”两阶段训练流程，以及数据工程体系的关键作用，强调了大模型研发作为一项系统工程，需要多领域协同与强大算力支持。

针对典型模型与国产进展，赵教授重点分析了GPT系列的迭代升级路径，并详细介绍了国产代表DeepSeek的快速发展历程：从2023年奠定基础，到2024年密集推出多代达到国际顶尖开源水平的模型，直至2025年初的r1模型在多项能力上追平国际顶尖闭源模型。他指出，国产模型的追赶速度不断加快，未来有望实现超越。

赵教授在总结中强调，大模型技术迭代速度极快，具有不可逆性，当前正处于高水平发展阶段，这为教师更新教学内容指明了前沿方向。

此次专题学习为学院教师搭建了接触人工智能前沿技术的有效平台。未来，学院将持续聚焦行业技术前沿，组织更多针对性学习活动，助力教师紧跟产业步伐，为培养适应智能制造发展需求的高素质人才夯实教学基础。

（通讯员：人工智能与大数据学院 于洋 马建飞）