随着人工智能技术的不断发展，大模型在教育领域的应用日益广泛。本文探讨了如何将大模型技术应用于“师生一站式网上办事大厅”系统中，以提升系统的智能化水平和服务效率。

在系统设计中，我们采用BERT作为基础模型，并对其进行微调，以适应教育场景下的自然语言理解任务。通过引入对话式交互方式，用户可以通过自然语言提出需求，系统自动解析并提供相应的服务。

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下面是使用Python和Hugging Face Transformers库进行模型加载和推理的示例代码：

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

    # 加载预训练模型和分词器
    model_name = "bert-base-uncased"
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

    # 输入文本
    text = "我想查询我的课程安排"

    # 分词和编码
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

    # 推理
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits

    # 输出结果
    print(logits)
    

该系统不仅提高了办事效率，还增强了用户的交互体验。未来，我们将进一步优化模型性能，扩展更多服务功能，为师生提供更加便捷、智能的服务平台。