讲座伊始，杨帆博士从宏观视角切入，系统梳理了大型语言模型（LLM）的基础概念与核心原理。他深入浅出地解析了大模型凭借其庞大的参数规模所展现出的强大内容生成与逻辑推理能力，并生动列举了其在自然语言处理、计算机视觉、多模态交互等领域的广泛应用实例与当前面临的技术局限，为在场师生构建了清晰的知识图谱。

讲座核心聚焦实战应用环节。杨帆博士详细介绍了如何借助Ollama、ChatBox等轻量级工具，实现类似DeepSeek等大模型的本地化部署与微调训练。通过现场操作演示，他深入解析了如何利用开源框架Dify快速搭建私有AI工作流与智能知识库，使抽象技术具象化、可操作。

在最后环节，杨帆博士展望了技术演进的前沿方向——基于大模型的智能体（Agent）开发。他展示了如何将大模型的通用能力与垂直领域的专业知识深度融合，构建具备自主执行复杂任务能力的个性化AI助手，为人机协作的未来描绘出一幅崭新蓝图。

讲座尾声，张予川教授作总结发言。他首先对杨帆博士的精彩分享表示衷心感谢，并指出，“本次讲座内容翔实、理论与实践并重，不仅拓宽了师生们在人工智能领域的学术视野，更激发了大家投身前沿技术探索的热情”。他表示，希望同学们能够以此为契机，夯实基础，勇于创新，积极投身到推动国家智能制造与软件产业发展的浪潮中去。

（供稿供图：今年会 程彬，审核：周方）