大模型在媒体文章写作方面有多种应用方式和场景：
此外，大模型的发展并非只有越做越大这一条路，还能越做越专，例如采用多个专家小模型混合的 MoE 架构。
将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容（搞笑、严肃、中二风格可以自定义，甚至加入画小二个人元素，可以防止别人无脑拷贝）。
大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色，成为当前AI领域的热点。以下是一些大模型比较火的应用场景：文本生成和内容创作：大模型可以生成连贯、有逻辑的文本，应用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。聊天机器人和虚拟助手：利用大模型的自然语言处理能力，开发能够与人类进行自然对话的聊天机器人，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。编程和代码辅助：大模型可以用于代码自动补全、bug修复和代码解释，帮助开发者提高编程效率。翻译和跨语言通信：大模型能够理解和翻译多种语言，促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。情感分析和意见挖掘：通过分析社交媒体、评论和反馈中的文本，大模型可以识别用户情感和观点，为市场研究和产品改进提供数据支持。教育和学习辅助：大模型可以用于创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。图像和视频生成：如DALL-E等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。
第一个MOE这个概念大家知道吗？就是mix，就mix of export。从一开始关于GPT 4就有传言说GPT 4看起来是一个千亿模型，实际上是16个专业模型组成的。那么伊隆马斯克公布了Grok里边就是一个moe加工，也就是说今年大模型在越做越大的时候，他们也面临一个挑战，为什么呢？因为你今天大模型如果是一个完整的大模型，它为什么比人脑功耗要高呢？你只想人脑里边，其实我认为是有多个大模型在联合工作的，虽然人脑在物理上是一个脑子装在脑壳里，但你想一想，人那大脑有运动中枢，有视觉中枢，有语言中枢，也有做这个文字的处理的，也有做记忆的，所以你问我2 + 2等于几？让我来讲一堂课，我调用大脑里面一定是不同的区域的工作，但是今天你让大模型给你写一篇2 000字的文章，和你问大模型2 + 2等于几？大模型消耗的算力、调动的运算量是一模一样的。所以现在大模型的算法Hinton发明的这个反向注意力这个机器深度学习这个算法本来就在一有意的在模仿大脑的工作原理。