数字校园与大模型的融合实践
小明：最近我在研究数字校园，听说大模型在其中也有应用，你能给我讲讲吗？
小李：当然可以！大模型比如像GPT这样的语言模型，可以帮助我们构建更智能的校园管理系统。
小明：那具体怎么实现呢？有没有什么代码示例？
小李：我们可以用Python来写一个简单的例子。比如，用大模型生成课程推荐。
小明：听起来不错，能给我看看代码吗？
小李：好的，下面是一个使用Hugging Face的transformers库调用预训练模型的例子：
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
text = "学生对人工智能课程感兴趣"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
print(predictions)
小明：这段代码是做什么的？
小李：它使用了BERT模型对输入文本进行分类，可以用来判断学生是否对某门课程感兴趣。
小明：明白了，那这在数字校园中有什么实际应用呢？
小李：比如，系统可以根据学生的兴趣推荐课程，或者自动回答常见问题，提升管理效率。
小明：真是令人期待的技术！
小李：没错，未来数字校园将越来越智能化。
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