为拓宽计算机科学与工程学院青年学子国际学术视野，深耕人工智能前沿技术，搭建与新加坡顶尖名校深度学习交流平台，由学校“知行海外”学生国际交流项目专项支持，计算机科学与工程学院于2026年7月19日至8月1日选派5名优秀本科生赴新加坡，开展“新加坡双校AI菁英锻造计划”专项研学。

  本次研学独创“双校分段”培养模式，前段在南洋理工大学，聚焦RAG、智能体等生成式AI前沿热点课程，后段在新加坡国立大学，重点夯实学生的CNN、Transformer等深度学习理论。创新的培养模式将高水平学术授课与实地参访相配合，形成了“理论+实践+文化”三位一体的完整“机器学习+大语言模型”全链条课程体系，显著提升了学生的国际视野与实践能力，也为计算机学院的学科发展注入国际前沿动能。

项目根基：长效深耕，成熟共建

  本次访学能够有序、高质量落地，依托于计算机科学与工程学院与南洋理工大学、新加坡国立大学多年持续深耕、层层夯实的稳定战略合作基础。其中南洋理工大学为计算机科学与工程学院固定年度交流合作院校，今年已是计算机科学与工程学院连续第三年组织本科生赴该校开展专项访学交流；新加坡国立大学同样实现连续两年常态化师生互访活动。经过多年持续对接、实地走访与学术洽谈，已搭建起完整顺畅的沟通渠道，形成标准化、规范化的访学运行流程，从课程对接、实验室预约、课题实践安排到生活保障、学术考核机制均形成成熟体系。双方持续更新共享AI领域前沿课程资源，建立高度互信的学术伙伴关系，本次暑期访学正是双方长效合作机制落地见效的标志性实践成果。

多维研学：课堂深耕，实操求真

  本次访学项目设置分层递进式研学体系，涵盖南洋理工大学、新加坡国立大学系列前沿专题授课、AI科创企业与专业实验室走访、城市规划馆、资源永续展览馆等特色场馆实地调研、跨文化小组课题实操、MiniProject成果答辩汇报等多元培养环节。项目兼顾理论深耕、动手实操、产业认知与成果输出，引导同学们全程主动交流研讨，跨国组队协同科研，完成从方案设计到展示答辩的全流程成果输出，在连贯密集的学习实践中夯实代码开发、模型搭建等专业实操能力，强化创新思辨思维，全方位锤炼跨文化团队协作、英文学术表达与国际沟通综合素养。

  项目分两大模块开展。第一周，同学们在南洋理工大学围绕大语言模型系统构建与实践开展学习。在Bryan Lim教授的指导下，同学们系统学习大型语言模型（LLMs）基础知识，并围绕模型微调、检索增强生成（RAG）及大型语言模型智能体（LLM Agent）构建等内容开展实践，逐步完成简易大语言模型驱动系统的搭建，在理论学习与动手实践中深化对大语言模型技术的理解。第二周，同学们走进新加坡国立大学，在Wang Qiuhong教授的带领下开展人工智能与机器学习专题学习。课程从人工智能与机器学习的核心概念出发，结合应用案例进一步讲解深度学习，并围绕CNN、RNN、Transformer等典型模型展开学习与实践，帮助同学们理解人工智能技术的实际应用与发展趋势。

  在两个阶段的课程学习中，同学们均以小组形式开展项目研究，并通过成果汇报展示学习与实践成效。计算机学院学生团队在新加坡国立大学项目成果展示中表现突出，获得“优胜小组”荣誉。

项目价值：拓界育才，赋能成长

  2024年—2026年计算机科学与工程学院持续申报学校“知行海外”学生国际交流项目，在学校支持下组织学生赴新加坡进行短期交流学习。对于每一位参与本次新加坡访学的学生而言，本次海外研学是走出校园舒适圈、重塑知识认知、拓宽人生格局的宝贵契机，蕴藏着全方位、深层次的成长提升价值。

  从专业成长层面而言，项目打破国内课堂单一学习边界，让同学们零距离接触全球顶尖人工智能教学体系与前沿科研范式，跳出书本理论的局限，在实操课程中亲手落地大模型相关技术，直观补齐工程实践短板，构建系统化、国际化的AI知识体系。

  从综合能力层面来看，本次交流为学生们创造了跨文化协作机会，在多国学生组队完成课题、英文成果汇报的过程中，持续锻炼学生的外语表达、团队统筹、问题协商能力，包容不同国家的科研思路与思维模式。

  从长远发展层面分析，稳定可持续的校际交流平台为学生搭建了与国际顶尖实验室、海外学者、资深教授的沟通桥梁，既可以就论文阅读、科研选题、海外深造进行面对面的交流与经验分享，也能帮助学生树立长远清晰的学术发展目标，激励同学们以全球视野规划科创道路，成长为兼具专业硬实力与国际竞争力的新时代计算机青年。

学子心声：研学致远，收获有感

计算机学院计算机科学与技术2024级学生 郑玉豪

  此次为期两周的赴南洋理工大学、新加坡国立大学的访学经历，彻底刷新了我对人工智能前沿科研的认知。和多国同学组队完成Mini Project的过程令我印象深刻，我们需要克服语言差异、思维方式不同带来的沟通难题，分工完成数据集处理、模型调试与成果展示，在磨合协作中学会了包容多元思路，也锻炼了英文学术汇报能力。在参观两校AI实验室时，各类前沿智能计算平台、轻量化算力设备让我大开眼界，我也积极和新方实验室在读博士生交流他们的科研方向，收获了很多论文阅读、课题选题的宝贵经验。通过此次研学，我发现了自己在深度学习工程实践上的短板，树立了长远的学术规划。未来我会持续深耕大模型应用方向，把学到的创新思维运用到校内科创项目中，在人工智能领域持续深耕钻研。

计算机学院计算机科学与技术2023级学生 刘美妤

  新加坡为期两周的研学之旅，是一段充实而难忘的经历。此次行程不仅让我深入领略了新加坡的多元文化，还在学术与实践中收获了宝贵知识。我们参观了新加坡国立大学和南洋理工大学，感受到了顶尖学府浓厚的学术氛围与先进的教学设施。在课堂上，我们与老师互动交流，拓宽了国际视野。此外，我们还走访了资源永续展览馆、新加坡城市规划馆等地，了解了新加坡在科技创新和可持续发展领域的杰出成就。在学习之余，我们还深度体验了新加坡的城市魅力，感受了人与自然和谐共生的城市理念以及多元种族文化交融的独特魅力。这次研学提升了我的独立生活能力和团队协作精神，也让我对国内外计算机学科教育的异同有了更直观的体会。在与老师、同学的朝夕相处中，我学会了更好地沟通与包容。这段旅程将成为我成长路上的宝贵财富，激励我在未来的学习和生活中不断进取。

计算机学院电子信息类2025级学生 张善卿

  十四天于我而言，远不止是一次暑期的出国交流，更是一场彻底重塑知识结构、拓展人生格局的深度学习之旅。作为东北大学计算机科学与工程学院“新加坡双校AI菁英锻造计划”项目的一员，我有幸在南洋理工大学和新加坡国立大学这两所亚洲顶尖学府，沉浸式体验了国际前沿的人工智能教学体系与科研氛围。在专业学习层面，本次访学让我第一次真正“跳出书本做AI”。在南洋理工大学的第一周课程中，我们围绕大语言模型（LLMs）展开系统学习，从模型微调的基础原理，到检索增强生成（RAG）的技术架构，再到智能体（LLM）的构建逻辑，杨伟林教授并非照本宣科，而是带领我们一行行代码落地、一次次调试运行。当我最终独立搭建出一个简易的大语言模型驱动系统，看着它在终端输出合乎逻辑的回答时，那种将抽象理论转化为可运行程序的满足感，是任何考试高分都无法替代的。第二周，新加坡国立大学的课程重心转向深度学习理论框架的纵深拓展——Wang Qiuhong教授则结合大量商业案例，剖析了CNN、RNN等模型在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用场景。两所学校的课程设置形成了完美的互补：南洋理工大学重系统构建与工程实践，新加坡国立大学重理论纵深与产业视野，这种“双校分段”的培养模式让我对AI学科有了全方位、立体化的认知。