预训练模型在招生信息自动化处理中的优化方法.docx

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2025-07-21 发布于重庆
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预训练模型在招生信息自动化处理中的优化方法

说明

尽管当前的预训练模型在大规模计算资源支持下取得了较为优异的表现，但在低资源环境下（如计算能力有限的场景）其表现往往受到限制。未来，预训练模型的研究将更加注重模型压缩与优化，以便在资源受限的环境下依然能够提供高效的问答服务。通过量化、剪枝等技术手段，预训练模型的效率和准确性将进一步提升，扩展到更多应用场景。

未来的预训练模型将在多领域知识融合方面取得显著进展。当前，研究生招生问答系统主要聚焦于招生信息和程序，但随着模型能力的提升，智能问答系统有望扩展到更多领域。例如，招生过程中的心理辅导、职业规划