翰林大学构建“AI公共基础设施”
引领“K-高等教育AI模型”
翰林大学(한림대학교)（校长 Choi Yanghee）正将基于多大型语言模型（LLM）的人工智能应用环境扩展至全校范围。翰林大学表示，将以迄今为止积累的经验为基础，不再把人工智能限定在特定课程或部分用户，而是转变为面向教授、学生和全体教职员工均可使用的公共基础设施。
此次扩展的人工智能应用环境，以可在同一平台上选择并使用27种大型语言模型的多LLM架构为基础。以往的人工智能服务主要聚焦于课堂与学习支持，而本次扩展的特点在于，将包括高性能推理模型在内的应用范围拓展至科研和行政领域。对于个人层面难以接入的高成本推理模型，将通过学校账号向校内成员提供。
在科研一线，人工智能将可用于论文分析、研究设计审查、结果验证等需要复杂逻辑结构的工作。在教育领域，定制化聊天机器人构建和学习支持功能也将进一步高度化。
值得关注的一点是数据运营方式。翰林大学在人工智能使用过程中生成的数据不依附于外部平台，而是构建了由学校直接拥有和管理的数据结构。通过这一方式，学校计划把握学生的学习轨迹、研究人员的需求以及教职员工在行政工作中的瓶颈环节，从而在教育、科研与行政全局建立起反馈循环体系。
行政领域也将迎来变化。通过让人工智能支持重复性民愿答复、规章说明、文书摘要等工作，可减轻教职员工的行政负担，并借助多语种指引功能，提升外国留学生及外籍成员的信息获取便利度。
Ko Youngwoong（고영웅），翰林大学教务处处长表示：“通过引入多LLM，我们为学校在生成式人工智能应用过程中产生的数据实现自主管理奠定了基础。通过在科研和学习全流程提供高性能人工智能服务，将能够更加系统地运营科研支持与学习环境。”
另外，翰林大学正以“Glocal大学30”项目为契机，推进全校范围的人工智能大转型，目标是构建引领这一进程的“K-高等教育模式”，并分阶段制定面向国内外人工智能教育创新的高等教育人工智能战略。
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