12月3日晚，由计算机与软件工程学院（大数据与人工智能学院）主办、大数据专业教研室承办、计算机协会协办的“AI赋能学习与工作：从场景应用到效率倍增”学术报告，通过线上形式顺利开展。本次报告由大数据专业教研室副教授王玉堂主讲，全院近200名师生借助WPS会议平台参与，共同探寻AI大模型的实战应用之道。

（图为学术报告海报）

作为深耕大数据与人工智能领域近20年的专家，王玉堂以自身使用国内外各类大模型的实践经验为切入点，将技术理论与实操演示相结合，分享内容兼具深度与实用性。

报告伊始，王玉堂结合实际使用体验，点明当前大模型应用需重点关注的三大问题：其一，尽管大模型已支持一定长度的文本处理，但长的文本理解的精准度与容量仍有提升空间；其二是大模型的“幻象”问题，其生成内容可能存在不实信息，实际应用中需重点核验内容真伪；其三，在逻辑与推理能力方面，大模型虽能完成基础公式推导、代码调试，但要真正实现效率倍增，这部分能力的稳定性与深度仍需加强。

随后，王玉堂结合实践经验，梳理了国内外主流大模型的差异化特点：国内的星火、通义千问、豆包等模型，更适配中文场景与本土需求，操作门槛较低；国外的ChatGPT、Gemini等，则在长文本处理、多语言逻辑适配等方面优势突出。针对师生对国外模型的使用需求，他还特别介绍了合规访问渠道，助力大家在遵循规则的前提下，借助多元工具拓展应用边界。

实操演示环节，王玉堂聚焦师生工作学习痛点，现场展示多个高价值应用场景：既分享了软著生成、科研论文插图设计等实用提示词模板，也细致讲解了LaTeX公式乱码的解决技巧；从快速生成课程课件，到依据课件同步产出随堂测验题，再到演示如何开发具备自动批改、学情分析功能的随堂测验软件，每一步操作均紧扣效率提升核心需求，让师生直观感受大模型的应用价值。

（图为分享软著生成提示词）

本次报告不仅帮助师生切实掌握大模型实用操作方法，更精准回应了学术写作、课程准备中的效率痛点，有效降低了相关工作的时间成本；同时为学院大数据、人工智能专业的实践教学提供新思路，进一步助力学科应用落地与人才培养质量实现双向提升。