通过本次课程，我对大语言模型的整体架构、核心功能以及在各类场景中的应用有了更清晰的理解。课程内容涵盖了从技术原理、模型生态，到工程实现与产业化落地的多个方面，帮助我建立起对当前主流开源大模型体系的初步认识。
通过讲解和案例学习，我对国产开源大模型的发展现状、调用方式、推理机制及其在工程实践中的应用流程有了较为系统的了解。尤其是在模型选型、推理部署、服务接口等环节的分析，让我看到了大模型从研究走向应用的全过程。
这次学习让我更深刻地认识到，大模型作为智算领域的重要突破，其应用远不止文本生成，而是可以延伸到智能问答、信息检索、教育、医疗、政务等多个行业场景。与此同时，我也意识到大模型背后涉及的诸多挑战，如算力资源分配、推理效率优化、模型幻觉问题、数据安全与伦理等，仍是未来发展的关键难点。
虽然我目前对底层原理还在不断学习中，但课程中的内容激发了我深入了解智算技术的兴趣。我开始思考：如何在自身领域与大模型技术结合？如何更好地理解技术与社会需求之间的关系？这些问题都促使我希望在今后的学习中，继续关注智算前沿进展，并逐步培养将其应用于实践的能力。
总的来说，本次课程拓宽了我的视野，加深了我对大模型及其工程背景的认知，也让我更加明确了继续深入这一领域学习与探索的方向。