1. 引言

• 背景介紹：簡述大模型（如GPT、BERT等）的發展歷程及其在AI領域的核心作用，強調其在垂直場景中的潛力。
• 主題聚焦：說明本文將深入探討搜索、推薦、營銷、客服四大場景，分析大模型帶來的創新開發方式。
• 目的與意義：闡述新玩法如何提升效率、增強用戶體驗，并推動行業變革。

2. 搜索領域的新玩法

• 語義搜索增強：利用大模型的上下文理解能力，實現更精準的自然語言查詢處理，例如基于用戶意圖的動態結果優化。
• 個性化搜索引擎：結合用戶歷史行為數據，通過大模型生成定制化搜索建議，提升相關性和實時性。
• 多模態搜索整合：融合文本、圖像、語音等多源數據，開發跨模態搜索系統，如視覺搜索的智能識別應用。
• 挑戰與機遇：討論數據隱私、計算資源優化等開發難點，以及開源工具（如Hugging Face Transformers）的應用案例。

3. 推薦領域的新玩法

• 動態個性化推薦：使用大模型分析用戶偏好和實時行為，生成高度定制化的推薦列表，例如在電商中的商品推薦。
• 可解釋性推薦系統：通過大模型的生成能力，提供推薦理由（如“基于您的瀏覽歷史”），增強用戶信任和參與度。
• 跨域推薦創新：整合不同平臺數據（如社交、內容平臺），開發統一推薦框架，實現場景無縫切換。
• 技術實現路徑：介紹微調大模型（如Fine-tuning BERT）的方法，并結合A/B測試優化推薦算法。

4. 營銷領域的新玩法

• AI驅動內容創作