锦中融合门户系统

小明：最近我们在开发一个融合服务门户，还打算用大模型训练来提升用户体验。你觉得这能申请软著吗？

小李：当然可以！只要你们的系统有创新性，并且具备独创性，就可以申请软著。

小明：那我们得先设计好架构。比如，前端用React做一个统一的服务入口，后端用Python做数据处理。

小李：没错，你还可以考虑使用Flask或Django搭建API接口，方便后续接入大模型训练模块。

小明：那大模型训练部分呢？我们想用TensorFlow或者PyTorch。

小李：这两个框架都很适合，你可以写一个简单的训练脚本，比如用PyTorch训练一个文本分类模型。

研究生管理系统源码

小明：能给我看个例子吗？

小李：好的，这是个简单的示例：

    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim

    class TextClassifier(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(TextClassifier, self).__init__()
            self.fc = nn.Linear(100, 2)

        def forward(self, x):
            return self.fc(x)

    model = TextClassifier()
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

    # 假设输入数据是随机生成的
    inputs = torch.randn(10, 100)
    labels = torch.randint(0, 2, (10,))

    for epoch in range(100):
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    

小明：这个代码挺直观的，我们可以把它作为软著的一部分。

小李：对，同时也要注意文档的完整性，包括系统设计、算法逻辑和用户手册等。

小明：明白了，感谢你的帮助！

小李：不客气，祝你们顺利申请到软著！