为加强计算机与软件学院专任教师科研队伍建设，促进教师在科研领域交流与合作，提升教师队伍科研创新意识，3月8日上午，计算机与软件学院计算机与人工智能系在A3-116举办了科研交流活动。本次科研活动由朱玥老师讲解《基于Query Base架构的通用视觉模型研究》以及由汤霏雨老师讲解《PGM学习型索引优化技术研究》。

首先，朱玥老师介绍了他最近的研究内容，题为《基于Query Base架构的通用视觉模型研究》，老师们围绕着当前人工智能领域的热门话题——大模型进行了研讨。该议题专注于人工智能领域当前备受瞩目的大模型，探讨了将这些前沿的大模型技术有效融入人工智能专业课程体系的策略。特别强调了这种创新设计思路在实际应用中的重要价值和广阔前景，并从计算机与人工智能系产教融合的角度探讨：如何激励学生积极投身于此类研究。此举旨在结合理论学习与实践操作，培育出既满足市场需求又具备高级技能的专业人才，进一步推动人工智能领域的发展。

接着，汤霏雨老师介绍了《PGM学习型索引优化技术研究》。PGM索引是当前较为先进的学习型索引，它采用了LSM-Tree的思想，LSM-Tree在工业界已经有了成熟的应用，利用数据集中数据分布的规律来提高效率和灵活性。随着大数据时代的到来，企业和组织面临着海量数据的管理和分析挑战。而数据库作为数据存储和管理的核心技术，其性能和效率直接影响着企业的业务运行和决策分析。计算机与软件学院一直秉承着产研学相结合的理念，旨在将学术研究成果与实际产业需求相结合，推动科研成果的转化和应用，希望通过将PGM学习型索引优化技术引入实际生产环境，或将帮助企业提升数据处理和分析的效率，从而提高企业的竞争力和创新能力，真正地做到学以致用。

在这场充满知识碰撞的科研交流中，在座的老师们展现出了极大的热情和求知欲，并在分享会后，纷纷发表了自己对于大模型技术和通用视觉模型设计的看法和观点，均认为机器学习技术在数据库中的运用是十分重要的，并表示从理论层面看，关注机器学习技术和数据库管理系统之间的关系，为之后的研究提供了新方向和可能性。

此次科研交流分享会不仅为老师们提供了一个交流和学习的平台，也激发了他们进一步探索科研领域的热情和动力。通过分享见解和经验，既加深了大家对前沿科技的理解，又拓展了自己的思维和视野。同时，这场活动也为未来的合作与交流奠定了坚实的基础，促进了科研领域的交流与合作，提升了老师们的科研创新意识。计算机与软件学院将牢记产学研的教学理念，让教师们在分享中精进教学方法，在交流中提升创新意识。

                                           ——汤霏雨、朱玥撰稿