为进一步提升教师人工智能应用实践能力，基础教学学院数理教学部于2025年10月15日下午开展“智启数基：解码AI核心数学原理，赋能教师应用实践”专题讲座。数理教学部金树林老师担任主讲，常务副院长余敏锋、数理教学部副部长郑志静及数理部全体教师参与交流。

会议伊始，常务副院长余敏锋对金树林老师的充分准备表示肯定，并强调了数学基础理论在人工智能发展中的核心地位。他指出，教师需不断更新知识结构，将前沿技术融入教学实践。

在专题讲座环节，金树林老师以“Transformer中的核心数学原理”为题，系统阐述了这一架构的数学基础。Transformer作为一种基于注意力机制的深度学习模型，其核心设计自注意力机制与并行计算能力使其在处理长序列任务时表现出色。

自注意力机制是Transformer的“灵魂”。金老师讲解道，对于输入序列中的每一个词向量，都会通过线性变换生成三个关键向量：查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）。这三个向量分别代表“要找什么信息”“提供什么信息”和“具体的信息内容”。

自注意力的计算分为三个关键步骤：首先计算注意力分数，然后进行缩放与归一化，最后加权求和。缩放点积注意力通过除以键向量维度的平方根，防止点积结果过大导致梯度消失。

讲座不仅停留在理论层面，金树林老师还结合实例说明Transformer在自然语言处理等领域的具体应用。参会教师对数学理论与实际应用的紧密结合表现出浓厚兴趣。

在交流环节，教师们就Transformer中的线性代数、概率论等数学原理如何支撑实际模型运行进行了深入讨论。大家一致认为，深入理解Transformer数学原理对开展AI相关研究至关重要。

讲座最后，参会教师表示期待未来开展更多结合具体教学案例的实践讲座，进一步拓展AI技术在教学中的应用前景。此次讲座为教师提供了前沿知识交流平台，促进了教学相长的良性循环。