简介：

马龙龙

副研究员，中国科学院软件研究所，主要研究方向大语言模型，自然语言处理。

单位名称：中国科学院软件研究所

研究/招生方向：自然语言处理，大语言模型，文档智能

合作企业：中国电子科技集团公司 

关键领域：人工智能

一、参与工程硕博士改革专项培养指导的初衷

参与工程硕博士改革专项培养指导的初衷，源于对国家重大战略需求的认识及人工智能技术发展的机遇。在医疗等关键领域，虽科研成果丰富，但成果转化效率较低，复杂工程问题求解与知识整合能力仍显不足。以大语言模型为代表的新一代人工智能技术，为提升科研与产业协同效率提供了重要路径。

当前，大语言模型正从通用走向垂直应用，但在专业场景中仍面临知识复杂、可靠性要求高等挑战，亟需通过工程化与场景化实现落地。因此，有必要围绕知识增强、多模态融合及智能体等方向，推动技术与行业需求深度融合。

同时，国家将卓越工程师纳入战略人才体系，传统培养模式难以满足产业需求。我带领团队推进校企协同育人，强化面向真实问题的工程训练，培养具备跨学科能力与工程实践能力的高层次人才，服务关键领域的自主创新。

二、工程硕博士改革专项人才培养的核心理念

专项人才培养的核心理念在于“以国家需求为牵引、以真实工程问题为载体、以能力导向为核心”，强调知识学习与工程实践的深度融合。不同于以理论创新和论文产出为主的传统模式，专项更加注重在复杂应用场景中锻炼学生的问题建模、系统设计与工程实现能力，推动其在跨学科环境中形成“从问题到解决方案”的闭环思维，培养能够支撑关键技术落地的高层次工程人才。

三、工程硕博士改革专项与其他学位教育的区别

专项与其他人才培养模式的本质区别在于，专项突出“产教深度融合”和“应用导向评价”，将企业真实需求嵌入培养全过程，通过校企协同共同制定培养方案与评价标准。在大语言模型等前沿方向中，这种模式强调从算法研究走向工程落地，强化数据、模型与系统的协同能力，注重技术的可用性与可靠性，从而培养具备实际工程创新能力与产业适配能力的复合型人才。

四、实践指导感悟

在专项指导过程中，我注重将校内科研优势与企业真实需求进行系统对接与高效转化。一方面，依托高校在大语言模型、算法方法与理论研究方面的积累，构建坚实的知识与技术基础；另一方面，引入企业在数据资源、应用场景与工程平台方面的优势，将真实项目嵌入培养全过程。通过联合制定培养方案、共建实践平台与双导师协同指导，实现从“问题提出——模型设计——系统实现——应用验证”的闭环训练。该模式有效打通科研与产业之间的壁垒，使学生在解决实际复杂问题中提升工程能力与创新能力，形成可转化、可落地的人才培养优势。

五、对计划报考工程硕博士专项学生的建议

夯实专业基础：打牢数学（线性代数、概率统计、优化方法）与计算机基础（数据结构、算法、操作系统）是关键，同时建议掌握机器学习、深度学习及大语言模型相关原理，为后续工程实践奠定坚实基础。

强化工程实践能力：积极参与科研项目、工程实训或企业实习，熟悉从需求分析、模型设计到系统部署的完整流程，提升代码实现、系统调试及问题排查能力，避免“只会做模型、不懂做系统”。

关注垂直领域应用：建议结合医疗、智能制造等实际场景，了解行业知识与数据特点，提升将大语言模型与具体问题结合的能力，如知识增强、多模态融合与智能体应用等方向。

培养跨学科与协同能力：工程问题往往涉及多学科交叉，应提升沟通表达与团队协作能力，能够与不同背景成员高效合作，共同推进复杂系统的设计与实现。

重视成果与应用导向：在科研过程中，不仅关注论文发表，更要重视技术的可落地性与应用价值，尝试将研究成果转化为原型系统或实际应用，形成完整的工程闭环。

提升自驱力与持续学习能力：大语言模型及相关技术迭代迅速，需要保持持续学习的习惯，关注前沿进展与开源生态，主动探索新方法、新工具，不断提升自身综合能力。

师者寄语

愿专项培养始终立足国家需求与技术前沿，持续深化产教融合，探索可复制、可推广的卓越工程人才培养模式。也寄语同学们，在真实问题中锤炼能力，在交叉融合中拓展视野，既仰望前沿科技，也扎根工程实践，成长为能解决复杂问题、推动产业进步的中坚力量。

背景介绍

中国科学院大学作为工程硕博士培养改革专项计划的首批试点院校，始终依托中国科学院及自身优势科教资源，以深度产教融合为核心路径，将培养服务国家战略、赋能未来产业的高层次复合型人才作为核心使命，在专项育人之路上稳步探索、持续精进，确保切实扛起高校服务国家战略需求的责任与担当。

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