大模型应用爆发式增长，广电媒体跑出加速度

主要观点总结

本文介绍了广电媒体在数字化转型过程中，通过应用DeepSeek等AI技术，实现内容生产、传播分发、用户体验、运营管理等全链条环节的智能化升级。文章指出，技术创新、行业自律、政策规范三管齐下才能实现AIGC的可持续应用。文章还提到了广电媒体在数字化转型过程中面临的挑战，如算力、数据标注、业务部门接受度等问题，并给出了相应的解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 广电媒体的数字化转型需求迫切，DeepSeek大模型引领人工智能技术快速突破，推动了AI技术的普及化和普惠化。

广电媒体纷纷开展Deepseek私有化部署，借助AI技术提升内容生产效率、用户体验和传播效率。

关键观点2: AI技术正在深刻重构广电媒体的业务模式与生态系统，赋能内容生产、传播分发、垂直应用场景等各环节。

AI技术有助于降本增效，赋能广电媒体向智媒体转型，通过精准化与全渠道覆盖提升用户黏性和广告效果。

关键观点3: 广电媒体数字化转型面临多重挑战，包括算力、数据标注、业务部门接受度等问题。

解决方案包括人才赋能、技术攻坚、数据激活、制度创新等，同时建立严格的内容审核制度和合规审查机制，保障内容生产的价值观标准。

文章预览

文 | 「视听潮」冷成琳 只有技术创新、行业自律、政策规范三管齐下，才能实现 AIGC 的可持续应用。 数字化浪潮席卷各行各业的时代背景下，广电媒体的数字化转型需求日渐迫切。而 DeepSeek 的横空出世，让研发成本高、新技术应用难度大等广电媒体数字化进程中的痛点得到缓解，随之而来的是广电场景中大模型应用的爆发式增长。 ▍ 增 效 今年以来， Deepseek 国产大模型引领人工智能技术快速突破，并凭借高性能与低成本，以及开源架构，降低了 AI 技术的使用门槛，推动了 AI 技术的普及化和普惠化。 其核心功能包括自然语言处理（ NLP ）、代码生成与理解、知识问答与搜索增强（ RAG ）等，技术原理涵盖混合专家架构（ MoE ）、基于 Transformer 的架构、多头潜在注意力机制（ MLA ）、无辅助损失负载均衡、多 Token 预测（ MTP ）以及 FP8 混合精度训练 ………………………………