AI傳媒學：大模型助力傳媒行業應用與創新

第 1 章 緒論 .............................................................................................................
001
1.1 AI 技術發展概述 .......................................................................................
001
1.1.1 人工智能的起源與發展脈絡 .........................................................
001
1.1.2 當前 AI 技術的主要流派與特點 ...................................................
005
1.2 傳媒領域對 AI 的關註與研究現狀 ..........................................................
010
1.2.1 傳媒行業在 AI 時代的挑戰與機遇 ...............................................
010
1.2.2 國內外相關研究的重要成果與趨勢 .............................................
011
1.3 傳媒行業的地位與變革需求 ....................................................................
012
1.3.1 傳媒行業在文化傳播中的作用 .....................................................
012
1.3.2 數字化時代傳媒行業面臨的困境與轉型壓力 .............................
020
1.4 延伸閱讀推薦 ............................................................................................
026
1.4.1 關鍵論文 .........................................................................................
026
1.4.2 技術白皮書 .....................................................................................
027
1.4.3 傳媒創新案例庫 .............................................................................
028
1.4.4 延伸閱讀推薦 .................................................................................
028
第 2 章 AI 大模型基礎理論與技術 .......................................................................
029
2.1 大模型的原理與架構 ................................................................................
029
2.1.1 原理闡述 .........................................................................................
029
2.1.2 架構闡述 .........................................................................................
033
2.2 大模型的分類及應用領域 ........................................................................
041
2.2.1 大模型的分類 .................................................................................
041
VI
2.2.2 大模型的應用領域 ......................................................................... 042
2.3 數據預處理與標註 .................................................................................... 044
2.3.1 數據預處理的重要性 ..................................................................... 044
2.3.2 常見的數據預處理方法 ................................................................. 052
2.3.3 數據預處理案例：解析和處理 Word 和 PDF 文檔 ..................... 066
2.3.4 數據標註的方法和意義 ................................................................. 077
2.4 模型訓練與優化 ........................................................................................ 079
2.4.1 模型訓練的過程 ............................................................................. 079
2.4.2 常見的訓練算法 ............................................................................. 080
2.4.3 模型優化的策略 ............................................................................. 080
2.4.4 模型訓練的核心邏輯 ..................................................................... 081
2.4.5 訓練策略 ......................................................................................... 081
2.4.6 優化技術：精度與效率的平衡術 ................................................. 083
2.4.7 傳媒專屬優化技巧：從技術到價值 ............................................. 084
2.4.8 實戰案例：從訓練到上線的完整鏈路 ......................................... 086
2.5 AI 大模型與 AIGC .................................................................................... 090
2.5.1 什麼是生成式人工智能 ................................................................. 092
2.5.2 當前主流的 AIGC 產品 ................................................................. 092
2.5.3 AICG 的主要應用場景 .................................................................. 097
2.6 大模型技術在傳媒行業的創新應用 ........................................................ 100
2.7 AI 大模型與 AIGC 的優勢和挑戰 ........................................................... 101
延伸閱讀推薦 ..................................................................................................... 102
第 3 章 AI 大模型在傳媒內容創作中的應用 ........................................................ 103
3.1 內容創作主體的演進：從 UGC/PGC 到 AIGC 的範式躍遷 ................. 104
3.1.1 UGC/PGC 的傳統分野：用戶自發內容 vs 專業機構內容的
利弊與邊界 ..................................................................................... 104
3.1.2 AIGC 的技術突破 .......................................................................... 105
3.1.3 大模型作為 AIGC 引擎：從語言模型到多模態生成的
技術躍遷 ......................................................................................... 107
3.1.4 未來五階段展望：AIGC 的進化與文明共融 ............................... 108 目 錄

VII
3.2 常用大模型工具及提示詞工程 ................................................................
110
3.3 文本生成技術—從新聞創作到文案創作 ............................................
111
3.3.1 文本生成技術原理 .........................................................................
111
3.3.2 案例：與 DeepSeek 進行對話 .......................................................
112
3.3.3 案例：與百度文心一言進行對話 .................................................
114
3.4 一鍵 PPT 生成技術—智能辦公工具 ...................................................
117
3.4.1 案例：使用訊飛智文生成 PPT .....................................................
117
3.4.2 案例：使用 DeepSeek+Kimi 一鍵生成 PPT .................................
119
3.5 新聞報道的自動生成—體育、財經等不同類型新聞模板的
構建與實例分析 ........................................................................................
124
3.6 文學作品創作輔助—情節構思、人物塑造、文筆潤色等方面的
應用案例 ....................................................................................................
126
3.7 學術論文寫作支持：文獻綜述整理、研究思路啟發、
論文結構優化等功能展示 ........................................................................
129
3.8 圖像與多媒體內容創作 ............................................................................
131
3.8.1 圖片類 AIGC 應用實踐 .................................................................
131
3.8.2 語音類 AIGC 應用實踐 .................................................................
134
3.8.3 視頻類 AIGC 應用實踐 .................................................................
138
3.9 AIGC 技術在輔助編程中的應用 .............................................................
144
3.10 AI 搜索 .....................................................................................................
145
3.11 AI 智能辦公 .............................................................................................
146
第 4 章 智能體與知識中樞：大模型本地化部署及傳媒知識庫構建 .................
149
4.1 智能體的定義與構成 ................................................................................
151
4.1.1 什麼是 AI Agent
.............................................................................
151
4.1.2 智能體的爆發 .................................................................................
153
4.1.3 企業投資社交媒體管理的 AI 代理開發 .......................................
156
4.2 智能體技術基礎與傳媒應用賦能 ............................................................
159
4.2.1 智能體概念解析：從自動化腳本到自主決策系統 .....................
159
4.2.2 智能體在傳媒場景中的核心價值
（內容生成/用戶交互/流程優化） .................................................
162
VIII
4.2.3 智能體與大模型的協同機制
（如 Agent + LLM 的分層架構） ...................................................
165
4.2.4 大模型本地化部署的技術路徑與實踐 .........................................
169
4.2.5 傳媒行業技術實現路徑及部署實踐 .............................................
173
4.2.6 傳媒專屬模型的訓練與微調 .........................................................
175
4.2.7 傳媒知識庫的構建邏輯與技術實現 .............................................
178
4.2.8 知識抽取與融合技術：傳媒行業的“數據煉金術” .................
184
4.2.9 動態更新機制：實時熱點整合與歷史數據維護 .........................
187
4.3 智能體-大模型-知識庫的傳媒實戰閉環 ..................................................
190
4.3.1 如何快捷構建自己的知識庫 .........................................................
190
4.3.2 如何部署基於大模型的智能體 .....................................................
198
4.4 未來趨勢：智能體集群與超大規模知識庫的進化方向 ........................
212
4.4.1 智能體集群：從單一模型到協同生態 .........................................
212
4.4.2 超大規模知識庫：從靜態存儲到動態演化 .................................
213
4.4.3 智能體與知識庫的共生進化 .........................................................
213
4.4.4 挑戰與未來展望 .............................................................................
214
第 5 章 AI 賦能傳媒全流程智能化轉型 ...............................................................
215
5.1 選題策劃與內容生產 ................................................................................
215
5.1.1 選題策劃：從經驗驅動到數據智能 .............................................
216
5.1.2 內容生產：人機協作的效率革命 .................................................
220
5.2 編輯加工與營銷發行 ................................................................................
224
5.2.1 AI 在編輯加工環節的應用與變革 ................................................
224
5.2.2 AI 大模型技術在營銷發行環節的創新應用 ................................
227
5.2.3 AI 賦能下編輯加工與營銷發行的協同發展 ................................
230
5.3 風險控制與組織變革 ................................................................................
237
5.4 未來展望 ....................................................................................................
239
第 6 章 AI 大模型驅動的傳媒行業創新商業模式 ................................................
241
6.1 個性化定制傳媒服務：從“千人一面”到“一人千面” ....................
241
6.1.1 用戶閱讀偏好分析與畫像構建 .....................................................
243 目 錄

IX
6.1.2 基於個人偏好的圖書、雜誌定制流程與案例 .............................
249
6.1.3 定制化傳媒的盈利模式與市場前景 .............................................
252
6.2 知識付費與在線教育融合 ........................................................................
256
6.2.1 AI 輔助課程設計與教材編寫 ........................................................
256
6.2.2 在線學習平臺的智能輔導與答疑功能 .........................................
258
6.2.3 知識付費產品的創新形式與營銷策略 .........................................
260
6.3 傳媒產業生態合作新形態 ........................................................................
263
6.3.1 與科技公司、電商平臺的合作模式探索 .....................................
263
6.3.2 版權貿易與國際合作中的新機遇與挑戰 .....................................
264
6.3.3 產業聯盟與協同創新機制的構建與實踐 .....................................
264
第 7 章 AI 大模型應用於傳媒行業的挑戰與應對策略 ........................................
266
7.1 技術瓶頸與數據安全風險 ........................................................................
266
7.1.1 大模型訓練的算力限制與模型更新難題 .....................................
267
7.1.2 數據隱私保護法規與合規性要求 .................................................
268
7.1.3 數據泄露、惡意攻擊等安全威脅及防範措施 .............................
273
7.2 倫理道德與法律規範問題 ........................................................................
276
7.2.1 AI 生成內容的版權歸屬爭議 ........................................................
276
7.2.2 虛假信息傳播、不良內容過濾的責任界定 .................................
277
7.2.3 相關法律法規的完善與監管政策建議 .........................................
279
7.3 人才短缺與教育培養體系構建 ................................................................
282
7.3.1 跨學科復合型人才的需求現狀 .....................................................
282
7.3.2 高校與企業的人才培養模式創新 .................................................
283
7.3.3 在職人員的繼續教育與技能提升路徑規劃 .................................
283
第 8 章 案例分析與實踐探索.................................................................................
286
8.1 國內外知名傳媒機構的成功案例剖析 ....................................................
286
8.1.1 新華社在大模型應用方面的戰略布局與實踐成果展示 .............
286
8.1.2 從內容創作到業務流程變革的全面解讀 .....................................
287
8.1.3 經驗借鑒與啟示 .............................................................................
289
8.2 新興科技企業進軍傳媒行業的創新實踐 ................................................
290
X
8.2.1 科技巨頭旗下的數字傳媒項目案例分析 .....................................
291
8.2.2 初創公司在傳媒細分領域的創新突破與商業探索 .....................
292
8.2.3 對傳統傳媒行業競爭格局的影響與思考 .....................................
294
第 9 章 未來展望與趨勢預測 .................................................................................
296
9.1 AI 大模型技術的持續演進方向 ...............................................................
296
9.1.1 更大規模、更高效率的模型發展趨勢 .........................................
296
9.1.2 多模態融合、跨語言理解等技術突破的預期 .............................
297
9.2 傳媒行業在 AI 賦能下的長遠變革趨勢 ..................................................
302
9.2.1 傳媒業態的深度融合與創新發展模式預測 .................................
302
9.2.2 閱讀體驗的革命性變化與全新文化生態構建設想 .....................
305
9.3 社會文化層面的影響與責任擔當 ............................................................
307
9.3.1 AI 驅動的傳媒內容對文化多樣性、社會價值觀的影響探討 ........
307
9.3.2 科技企業在社會責任履行方面的角色與使命 .............................
312
附錄 A AI 智能辦公集錦 ........................................................................................
316
附件 B DeepSeek 使用渠道匯總 .......................................................................
323
附件 C DeepSeek 十六個王炸組合彩蛋知識 ...................................................
324
附錄 D 頂級數據科學工具和技能 .........................................................................
325
附錄 E 10 分鐘搞懂大模型！20 個核心概念 ......................................................
331
參考文獻 .....................................................................................................................
334