1. 引言

• 背景介绍：简述大模型（如GPT、BERT等）的发展历程及其在AI领域的核心作用，强调其在垂直场景中的潜力。
• 主题聚焦：说明本文将深入探讨搜索、推荐、营销、客服四大场景，分析大模型带来的创新开发方式。
• 目的与意义：阐述新玩法如何提升效率、增强用户体验，并推动行业变革。

2. 搜索领域的新玩法

• 语义搜索增强：利用大模型的上下文理解能力，实现更精准的自然语言查询处理，例如基于用户意图的动态结果优化。
• 个性化搜索引擎：结合用户历史行为数据，通过大模型生成定制化搜索建议，提升相关性和实时性。
• 多模态搜索整合：融合文本、图像、语音等多源数据，开发跨模态搜索系统，如视觉搜索的智能识别应用。
• 挑战与机遇：讨论数据隐私、计算资源优化等开发难点，以及开源工具（如Hugging Face Transformers）的应用案例。

3. 推荐领域的新玩法

• 动态个性化推荐：使用大模型分析用户偏好和实时行为，生成高度定制化的推荐列表，例如在电商中的商品推荐。
• 可解释性推荐系统：通过大模型的生成能力，提供推荐理由（如“基于您的浏览历史”），增强用户信任和参与度。
• 跨域推荐创新：整合不同平台数据（如社交、内容平台），开发统一推荐框架，实现场景无缝切换。
• 技术实现路径：介绍微调大模型（如Fine-tuning BERT）的方法，并结合A/B测试优化推荐算法。

4. 营销领域的新玩法

• AI驱动内容创作