1. 针对市场营销或者实际生活中的问题，结合本课程所学知识，研究如何通过人工智能技术，特别是当前流行的大模型进行解决或优化，查找相关的文献、案例和报道，完成一份详细的调研报告，概述选择问题的背景、现有的技术解决方法、所提出解决方案的理论基础和实际应用。调研报告1500字左右。 2. 针对调研报告中提出的问题，选择本课程实验项目所用到的AI平台或其他AI工具，解决这一问题的实验报告或者完成一个作品，要求具有实用性和创新性，并完整录制使用AI解决问题或生成作品的过程，配上相关的解说。

调研报告概述

背景

随着人工智能技术的快速发展，大模型技术已成为推动各行各业生产力革新和产业升级的关键因素1。大模型，也称为深度学习模型，其发展可以追溯到2006年，并且随着时间的推移，竞争格局日趋激烈，全球范围内众多企业、初创公司和研究机构都在积极参与3。在市场营销和日常生活中，大模型技术的应用展现出了巨大的潜力，尤其是在提高效率和优化决策方面。

现有技术解决方法

目前，大模型技术在市场营销领域的应用主要体现在以下几个方面：

1. 自然语言处理：通过理解和生成自然语言，大模型可以帮助企业更好地理解客户需求和市场趋势3。
2. 数据分析和预测：利用海量数据和复杂算法，大模型能够进行深入的数据分析，为企业提供市场趋势预测和消费者行为分析7。
3. 个性化推荐：大模型能够根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的产品推荐，从而提高用户满意度和转化率。

所提出解决方案的理论基础

本研究提出的解决方案基于以下几个理论基础：

1. 人机协同：构建人机协同的新型生产关系，通过大模型技术与人类专家的协作，实现更高效的决策和问题解决6。
2. 创新驱动：AI大模型作为主要的创新驱动力，企业需要调整现有的创新机制，以适应AI技术和大数据的快速发展9。
3. 通用人工智能（AGI）：虽然目前尚未实现，但通用人工智能的概念为大模型技术的发展提供了长远的理论指导10。

实际应用

在实际应用中，大模型技术可以通过以下几个方面来解决市场营销或实际生活中的问题：

1. 市场分析：通过分析社交媒体数据、消费者评论等，大模型可以帮助企业洞察市场趋势和消费者需求。
2. 广告投放优化：利用大模型对用户行为的深入理解，优化广告投放策略，提高广告的精准度和效果。
3. 客户服务：通过对话式AI产品，提供24/7的客户服务，提高客户满意度和忠诚度6。

实验报告或作品

实验项目选择

为了解决市场营销中的问题，本研究选择了中关村科金AI平台作为实验项目所用到的AI平台6。该平台具备强大的数据处理能力和先进的算法，能够支持复杂的大模型应用。

实验过程

实验过程将包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集相关的市场数据，包括消费者行为数据、社交媒体数据等。
2. 模型训练：使用中关村科金AI平台，训练一个大模型，用于分析市场数据和预测消费者行为。
3. 结果验证：通过与实际市场数据的对比，验证模型的准确性和有效性。

实验结果

实验结果将展示大模型在市场营销中的应用效果，包括市场趋势预测的准确性、广告投放优化的效果以及客户服务的改进。

作品展示

为了展示实验过程和结果，将录制一个完整的视频，展示如何使用AI平台解决问题或生成作品，并配上相关的解说。视频将包括以下内容：

1. 问题定义：明确市场营销中需要解决的具体问题。
2. AI平台介绍：介绍所选用的AI平台的功能和特点。
3. 实验操作：展示实验的具体操作步骤，包括数据收集、模型训练和结果验证。
4. 结果分析：分析实验结果，展示大模型技术在市场营销中的应用效果。

通过这份调研报告和实验报告，我们希望能够为市场营销领域提供一种新的解决方案，利用大模型技术优化决策过程，提高市场竞争力。同时，通过实验报告和作品展示，我们希望能够展示大模型技术的实际应用价值和创新潜力。