在人工智能迅速发展的时代，教育界也在不断寻求与时俱进的教学模式。11月4日，摩尔线程宣布与香港大学计算与数据科学学院（School of Computing and Data Science, CDS）开展了一项颇具前瞻性的教学实践合作，旨在通过研究生课程DASC7606C Deep Learning，推动国产GPU算力与高校人工智能人才的深度融合。
本次合作涵盖了约150名学生和12个项目小组，双方共同探索了多种教学形式，包括技术讲座、课程项目实践、企业参访及学生项目答辩。这一系列的活动不仅为学生提供了丰富的学习体验，更是将摩尔线程的云端算力引入了课程实践选项。
在课程的设计中，学生们被鼓励聚焦于大模型推理、具身智能和多模态内容生成等前沿方向。这种关注不仅能够让学生们在理论学习中获得知识，更能将课堂所学转化为真实的工程实践能力。通过模型部署、代码适配、性能分析与应用开发，学生们将在可测量的任务结果中检验自己的学习成果。
专家指出，摩尔线程的这一举措不仅是一次简单的教学合作，更是教育与产业结合的典范。通过引入先进的技术和设备，学生们将在真实的项目中提升自己的技能，增强就业竞争力。这种模式的探索也为高校在人工智能人才培养上提供了新的思路。
展望未来，随着人工智能技术的不断进步，更多的高校可能会与企业展开类似的合作，共同培养适应市场需求的人才。摩尔线程与香港大学的合作正是这一趋势的先行者，标志着教育界在面对新技术挑战时的积极响应和探索。