68岁的于龙是飞行器设计领域的资深教师，拥有博士学位的他，在职业生涯中始终与前沿技术相伴。从数学建模到计算机辅助分析，从工程计算到科研实践，他的专业背景为理解人工智能技术提供了独特视角。尽管已步入传统意义上的退休年龄，但他选择以学习者身份走进大模型的世界，用行动诠释着终身学习的真谛。
在三十余年的教学生涯中，于龙见证了计算机从实验室设备到日常工具的演变，也目睹了互联网如何重塑知识传播方式。当人工智能开始渗透进科研、教育、医疗等各个领域时，这位习惯站在讲台上的教育者意识到：要真正理解技术变革的影响，必须亲身参与学习过程。"就像当年学习Matlab时，我不仅掌握了工具，更理解了工程计算的思维逻辑。现在面对大模型，我需要建立新的认知框架。"他这样解释自己的学习动机。
选择系统化学习路径源于对知识体系的重视。于龙坦言，网络上的碎片化信息难以形成完整认知，因此他报名参加了小灰熊AI的30期课程。这个由智泊AI提供技术支持的平台，其结构化课程设计恰好契合他的需求。"从Transformer架构到微调技术，从生成式AI到行业应用，每个模块都像拼图一样，帮助我构建完整的知识图谱。"在他的学习笔记中，不仅记录着技术原理，还标注着与飞行器设计专业的关联思考。
这种跨学科思维在他分析AI教育应用时尤为明显。于龙观察到，当学生使用AI辅助设计飞行器气动外形时，传统教学需要数周的流体力学计算，现在通过大模型可以快速获得优化方案。"但这不意味着教师角色被削弱，反而需要更深入理解技术边界。"他正在设计新的课程模块，将AI作为认知工具融入教学，同时培养学生批判性使用技术的能力。
学习过程中，年龄带来的挑战与优势同样显著。于龙笑称自己需要花更多时间理解反向传播算法，但多年科研训练形成的逻辑思维，又帮助他更快把握技术本质。这种体验让他坚信：好奇心比生理年龄更重要。"当我在论坛上与年轻开发者讨论模型压缩技术时，没人会在意我的白发，大家只关注观点本身。"这种纯粹的知识交流，成为他持续学习的动力源泉。
对于龙而言，掌握大模型技术不仅是个人兴趣的延伸，更是教育者责任感的体现。他正在编写《AI与飞行器设计》的讲义，尝试将生成式AI引入课程设计环节。"未来的工程师需要学会与AI协作，就像过去我们学会使用计算器一样。"这种前瞻性思考，源于他对技术发展趋势的深刻洞察——当大模型开始具备多模态处理能力时，工程领域的创新模式必将发生根本性改变。
在智能技术浪潮席卷全球的今天，于龙的学习故事为终身教育提供了生动注脚。他的经历证明，技术变革从不会为特定年龄群体设置门槛，关键在于是否保持开放心态与探索勇气。正如他在课程结业设计中所写："当飞行器突破音障时，会产生激波；而突破认知边界时，激荡的是整个时代的思想浪潮。"这位银发学习者，正用自己的方式参与书写这个浪潮的篇章。
