数字化校园与大模型的融合实践

小明：最近听说学校要推进“数字化校园”建设，你了解吗？

小李：是啊，现在很多学校都在用大数据和AI来优化教学管理。比如，我最近在研究大模型如何帮助学生学习。

小明：大模型？是不是像ChatGPT那样的？

小李：对，就是那种能理解和生成自然语言的模型。我们可以用它来做智能问答、作业批改甚至个性化推荐。

小明：听起来不错，但具体怎么实现呢？

小李：我们可以用Python调用Hugging Face的API。比如下面这段代码就可以实现一个简单的问答系统：

    from transformers import pipeline

    # 加载预训练的问答模型
    qa_pipeline = pipeline("question-answering")

    # 示例问题和上下文
    question = "什么是人工智能？"
    context = "人工智能（Artificial Intelligence）是指由人创造的能够执行通常需要人类智能的任务的系统或机器。"

    # 进行问答
    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
    print("答案:", result['answer'])
    

小明：这个例子很直观！那在数字化校园中，这样的模型可以用来做什么？

小李：比如，学生可以通过语音助手提问课程内容，系统自动回答；或者根据学生的学习情况，推荐适合的复习资料。

小明：太棒了，这确实能让校园更智能。

小李：没错，未来数字化校园的发展离不开这些技术的支持。