智慧校园与大模型训练的融合实践

小明：最近我听说学校在搞“智慧校园”项目，听起来很厉害啊。

小李：是的，主要是通过大数据和人工智能来优化教学和管理。比如，学生考勤、课程安排都能自动化。

小明：那这个跟“大模型训练”有什么关系呢？

小李：其实大模型可以用来分析学生的学习行为，预测他们的成绩趋势，甚至推荐个性化学习方案。

小明：听起来不错，但具体怎么实现呢？

小李：我们可以用Python写一个简单的示例，使用TensorFlow或PyTorch来训练一个基础模型。

小明：能给我看看代码吗？

小李：当然可以。下面是一个简单的例子，使用Keras来构建一个用于预测学生成绩的模型：

    import numpy as np
    from tensorflow.keras.models import Sequential
    from tensorflow.keras.layers import Dense

    # 模拟数据：假设每个学生有3个特征（如出勤率、作业完成度、课堂参与度）
    X = np.array([[0.8, 0.7, 0.6], [0.5, 0.4, 0.3], [0.9, 0.8, 0.7]])
    y = np.array([85, 60, 90])  # 学生成绩

    model = Sequential()
    model.add(Dense(10, input_dim=3, activation='relu'))
    model.add(Dense(1))

    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    model.fit(X, y, epochs=100, verbose=0)

    prediction = model.predict(np.array([[0.7, 0.6, 0.5]]))
    print("预测成绩:", prediction[0][0])
    

小明：这代码挺简单的，但确实能体现大模型的应用。

小李：没错，这只是个开始。未来智慧校园可以基于更复杂的模型，实现更智能的服务。