摘要：AIGC技术作为教育创新的关键驱动力，正在引领教育行业的新变革，并在人才培养中发挥着越来越重要的作用。AIGC赋能高质量人才培养”战略理念，持续解锁实验教学新玩法，不仅提升实验教学效率和质量，还为学生提供了一个更加现代化、智能化的学习环境，为培养新一代的创新人

AIGC技术作为教育创新的关键驱动力，正在引领教育行业的新变革，并在人才培养中发挥着越来越重要的作用。AIGC赋能高质量人才培养”战略理念，持续解锁实验教学新玩法，不仅提升实验教学效率和质量，还为学生提供了一个更加现代化、智能化的学习环境，为培养新一代的创新人才奠定了坚实的基础。

传统实验室的局限性：

①空间限制：一室仅限一试验，实验室不够用，学生排队等试验。

②设备限制：器材借还流程多，管理机制匮乏，学生操作受影响。

③过程监管：过程缺乏全监控，实际操作模糊，学习效果难分辨。

④结果分辨：结果记录辩真实，一学生做结果，全班学生模仿写。

⑤课程资源：新课程缺乏设备，教学内容受限，更新拓展难开展。

AIGC赋能实验全过程

通过AIGC技术实现智能数据分析、自动化实验操作、预测模型建立和结果可视化等功能，赋能实验全过程，提高实验效率、准确性和创新性。

助力教学质量提升

基于大模型的实验教学平台梳理知识图谱、能力图谱体系，明确实验教学关键突破口，提供更加高效、安全、智能的解决方案，提高实验教学质量，推动实验教学的不断创新与变革。

高校建设AIGC实验室目标：

通过科研平台和教学服务建设，实验以下建设目标：

（一）提升科研水平和质量基于 AIGC 智能算法创新与应用中心，凝聚成员智力， 发挥团队优势， 聚焦领域 内研究动态和成果，提升团队科研水平和质量，促进高水平成果的产出。依托此平台， 申报省级以上教科研项目不少于 3 项，在三大索引期刊、 CSCD 索引和中文核心等期刊发表学术论文不少于 5 篇，申报发明专利不少于 1 项。

（二） 促进学术合作交流和成果转化构建一个开放、共享、协作的平台， 为团队成员提供一个互相协作、交流和分享 成果的平台。同时， 将研究成果积极应用于社会实践和产业领域， 推动科技创新和经济发展。

（三）助力技能人才培养、技能竞赛创佳绩为学生提供项目学习和实践学习机会，培养人工智能、大数据领域的专业人才；指导学生参加相关领域技能竞赛获省级以上奖项不少于 5 项，获国家级供需对接就业育人项目 1 项。

重点建设平台

平台是所有实验室模块的核心母平台，对实验室的所有课程及实训资源进行统一管理，提供在线学习、实训、考试等教学服务。

从课程管理、资源管理、实训管理等方面出发，主要解决现有实验室无法满足教学需求、传统教学流程和工具低效耗时和内部教学材料无法进行统一管理等问题。

重点课程资源介绍

大模型微调原理与应用本课程主要介绍大模型的原理与应用。通过本课程的学习，您将了解大模型的基础知识、工作机制以及典型的代表模型。同时，您将深入了解Transformer模型、生成式预训练模型GPT和双向编码模型BERT等大模型的结构、训练和应用。

课程内容包括基础模型（大模型）简介、万模基座Transformer、生成式预训练模型GPT、双向编码模型BERT、Transformer应用等。

提示词工程

课程以理论与实践相结合的方式，深入探讨了提示工程的核心概念和其发展脉络。课程首先阐释了提示工程的基本概念，帮助学生理解其背后的原理和意义。随后，详细讲解了提示编写原则与策略。

最后，通过一系列实际应用示例，展示了提示工程在现实生活和工作中的广泛应用，使学生能够更好地理解和掌握这一实用技能。

大模型应用开发

《大模型应用开发》是一门研究大型预训练模型在实际应用中开发与微调技术的课程。课程将深入探讨大型预训练模型，及如何利用这些强大的模型进行自然语言处理等任务，掌握如何根据具体应用需求对模型进行微调，以实现更精准的预测和更好的性能表现。

通过大模型应用开发与微调的全流程学习，学生将能够熟练运用大型预训练模型进行实际应用开发，掌握模型微调技术，提高模型在特定任务和领域的性能。此外，学生还将学会如何根据应用需求选择和调整模型，实现个性化定制和优化。

重点案例资源介绍

部署与微调ChatGLM-6B

通过学习本案例，可掌握大模型Qwen2-7B的部署与微调技能与方法，以及相关的开发和应用技术，并为后续相关课程学习及将来从事人工智能算法研究与智能应用工作奠定基础。

在人工智能快速发展的今天，企业和研究机构对于高性能、定制化的大型语言模型的需求日益增长。然而，通用的大模型往往难以直接满足特定场景的需求，且部署成本高、隐私保护难度大。本案例旨在探讨如何部署与微调大模型Qwen，以适应特定领域或任务，同时考虑数据隐私、成本效益和用户体验。

来源：小璇科技每日一讲