2024年昇腾AI大模型赋能沙龙参加者 Md Mehedi Hasan

今年暑假，我有幸参与了由山东大学与华为技术有限公司联手举办的“昇腾AI大模型赋能沙龙”。此次沙龙拓宽了我的视野，让我收获了宝贵的实践智慧，这些宝贵资源将直接赋能并深化我在“低惯量电力系统的频率动态”的研究。

此次活动汇聚了来自五湖四海的学者精英，既有学术界的前辈导师、业界的精英，也有怀揣梦想的青年学子，是一个多元化、高互动的学习与合作平台，我得以与大咖面对面交流，聆听前沿科技的脉动，感受跨学科合作的无限可能。

活动中，行业专家深入浅出地讲解了人工智能与大模型的基础概念，围绕其发展趋势、前沿应用及学习路径展开详细讲解； “Transformer、GPT模型及应用”专题研讨，引领我们深入探索这些前沿模型的奥秘及其在各个领域的广泛应用；实操环节体验个性化部署测试模型和模型微调，理论与实践的融合，让我收获了很多乐趣与成就。

在此次沙龙中，我有机会作了题为“AI驱动的洞察：中国的学术和研究之旅” 的报告。在这次报告中，我分享了自己在中国的科研经历，分析了大型语言模型（LLMs）的最新趋势和应用，如ChatGPT、BERT等。该报告还涉及了操作研究中的挑战，包括可扩展性、准确性和适用性，并提供了一个关于如何将AI代理与LLMs集成以提高研究效率的指南。我还介绍了如何应用这些技术来提高我研究中的准确性和实时能力，得到了大家的鼓励和肯定。

在同其他同学的交流中，我也收获了很多跨领域的知识。此次沙龙对我“低惯量电力系统频率动态研究”的方法论产生了深远影响。AI技术的融入，尤其是在频率动态估计与控制上的精准化与实时性提升，对于维系高可再生能源渗透率电力系统的稳定性而言，其重要性不言而喻。除了深入探索大型语言模型的奥秘，我还收获了在Atlas 200I SDK平台上，将硬件与软件无缝融合以构建项目的珍贵技能。这些实战经验不仅优化了我对LLMs的驾驭能力，更强化了我的数据分析能力、预测精度及控制策略的有效性。这些新技能将使我能够更敏锐地捕捉电力系统中的复杂动态变化，借助AI的力量，提升系统的稳定性和可靠性。

感谢山大与华为精心组织的这场沙龙，为我们提供了学习与成长的机会。作为一名来自孟加拉国，在山大求学的学生，我会珍惜每一次学习机会，加强研究项目与人工智能的融合。