核心内容摘要
农民伯伯乡下妹2
随着DeepSeek的开源发布，算力平权时代来临，人工智能部署及使用成本大大降低，诸多信息化层面原本难以实现或不敢想象的能力瞬间触手可及。
像文本归纳、关键信息提取等任务，如今借助生成式人工智能可轻松完成。
这为信息化系统升级迭代注入新活力，更为高校数字化转型发展道路开拓了新的方向。
目前，各大高校正积极将人工智能融入教学、科研、管理与服务各领域。
本文通过分析生成式人工智能与信息化系统的耦合度，剖析其如何能逐步渗透高校管理信息化领域，直至实现人工智能无感融入信息化的全过程。
01AI与信息化系统的中低耦合现状很多高校都已经部署了各类蒸馏或满血版大语言模型，这些模型作为工具类服务，与高校信息化系统耦合度较低甚至无耦合。
它们为师生提供知识问答、文本创作、写作辅助、数学运算及编程等功能，且能解决云平台服务连续性与数据安全问题。
然而，本地化部署硬件投入巨大，师生的固定作息规律导致白天高峰期面临算力紧张，夜间又存在闲置等资源分配问题。
如果要在算力、成本及数据安全间寻求平衡，通常可采用在云平台租借GPU资源，利用开源大语言模型搭建自建平台，为师生提供服务的方式。
还有部分高校的信息化系统与AI处于中耦合的情况，即通过RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）等技术，将校园特色语料、教学资源、部门规章制度、办事指南等纳入知识库，在用户向大语言模型提问时，带上知识库的知识片段，解决幻觉问题。
比如在用户咨询一卡通物理卡办理流程上，通用大语言模型因为学习的是互联网的公开语料，导致难以准确回答，此时，校级的知识库就可以做到有效的补充。
如果本身知识库就是