小李：最近我们学校在考虑引入“走班排课系统”，但总觉得传统方法不够灵活。

小张：是啊，特别是现在提倡“一人一课表”，传统排课方式很难满足个性化需求。

小李：有没有什么新技术可以帮忙？比如大模型？

辅导班排课软件源码

小张：当然有！我们可以用大模型来分析学生的选课偏好、学习习惯和时间安排，从而生成最优的课表。

小李：那具体怎么实现呢？能给我看一段代码吗？

小张：当然可以。下面是一个简单的示例，使用Python和一个预训练的大模型（如BERT）来预测学生可能感兴趣的课程。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 模拟学生输入
student_input = "我喜欢数学和物理，希望多一些实验课"

# 分词并编码
inputs = tokenizer(student_input, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

# 预测
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits

# 获取预测结果
predicted_class = torch.argmax(logits, dim=1).item()
print(f"预测结果：{predicted_class}")

    

小李：这段代码看起来不错，但怎么和排课系统结合起来呢？

小张：我们可以将模型输出作为推荐模块，结合排课算法，动态生成每个学生的课表。

小李：明白了，这样就能真正实现“一人一课表”了。

小张：没错，这就是技术带来的变革。