「政通」是南京大学政府管理学院规划建设的公共管理学科大模型。 以学院自主教材体系与多年田野调查积累为知识底座，以国产基座叠加学科增量训练为技术路线， 探索一件前人未做之事——让公共管理知识，成为可计算的生产力。
演示视频 V11.1 定稿 · 约 4 分 59 秒 · 1920×1080。双配音版本可切换。
每一条知识，都能追溯回教材原文的具体段落。
机器初标，逐句扫描教材——概念、关系、适用条件，被逐一识别、结构化。 知识三元组彼此连接，长成覆盖全书的学科知识图谱： OWL 本体约束，图数据库承载。知识从纸面，进入可计算的世界。
数据集制作遵循十环节闭环流程：多源汇集、清洗脱敏、结构化处理、混合标注、 专家校对、质量测评、增量训练、场景优化、教学接入、反馈回流； 并以「混合标注 + 政策与案例互证 + 专家问答校对打分」三级质检守住学术可靠性—— 合格率低于 95% 的批次，整批退回重标。
多年积累的实践访谈资料，构成公共管理田野调查高质量数据集。来自一线的一手知识——脱敏、授权、可溯源。
田野资料全部建立来源与授权台账，经脱敏处理后方可入库；每一条材料的出处均可回查。
业务人员提问，智能体从田野资料中检索证据、组织答案、标注出处——答案的每一部分都有据可查。
结构化的学科知识与一线实践知识相互印证，共同构成学科基座大模型的训练与检索底座。
以下为大模型建设的目标与规划口径；项目已列入学校学科大模型申报，按计划推进。
以 Qwen3.5-27B 国产基座为起点，通过参数高效微调（PEFT）与偏好对齐（RLHF） 完成学科增量训练，叠加检索增强生成（RAG）接入教材与田野双知识库—— 每一个结论，都附带教材与田野的证据定位。
更进一步，专业数字分身将把专家的知识结构、研究经验与指导能力， 转化为可计算、可检索、可更新的知识对象；云端与校内混合部署，服务化运行， 每一次调用，都由学科大模型统一调度。
列入教育部高等教育领域学科大模型申报，建设方案与数据集首期规划成型。
完成生成式人工智能服务备案，上线前通过安全评测与红队测试。
学科大模型建成并服务化运行，面向教学、研究与治理实践开放。
政通模型依托学院教材建设体系与公共管理类专业方向的全部课程资源， 覆盖行政管理、劳动与社会保障两个国家级一流本科专业建设点， 由学院统筹学科数据、适配权重、知识服务与应用接口。
「政通人和，智襄复兴。」团队由公共管理学者与人工智能工程人员共同组成， 以「学科增量训练＋可回查知识服务」为纲， 欢迎学界与实务界同仁就数据共建、场景评测开展合作。