未来大模型的新突破将集中在多模态融合、推理能力增强和个性化定制三个核心方向。多模态融合指模型能同时理解文本、图像、音频等多种信息，突破单一模态限制；推理能力增强将提升复杂逻辑分析和问题解决能力，接近人类级思考；个性化定制则通过更小的微调成本，让模型适配特定场景需求。
在医疗领域，多模态大模型可整合病历文本、医学影像和基因数据，辅助疾病早期诊断；教育场景中，个性化大模型能根据学生学习数据生成定制化辅导方案，动态调整教学策略。
这些突破将推动AI在高精度领域应用，但也面临数据隐私和算法偏见的挑战。未来需建立更完善的伦理规范，同时轻量化部署技术的进步，可能让大模型在边缘设备普及，进一步改变人机交互方式。
RAG技术即检索增强生成，是一种结合检索外部知识库与生成式AI的技术。它让大语言模型在生成回答前，先从可信数据源（如文档、数据库）中检索相关信息，再基于这些信息生成内容。与传统生成式AI相比，RAG能有效解决模型知识滞后、幻觉（虚构信息）和事实准确性不足的问题，让输出更贴合最新、最具体的需求。 在实际应用中，企业常利用RAG构建智能客服系统，例如金融机构通过检索最新政策文档和客户数据，让AI准确
大模型搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，通过理解自然语言语义而非仅匹配关键词来返回结果。与传统移动端搜索相比，它能直接生成答案、多轮对话交互，减少用户筛选信息的步骤，更贴合移动端碎片化、即时性的使用场景。 例如，用户在手机上搜索“如何用手机拍摄星空”，传统搜索需点击多个链接查找步骤，大模型搜索可直接整合信息，分点列出设备设置、拍摄时间及技巧；旅游类APP集成大模型后，用户提问“周末从
收集本地客户常见问题是指通过多种渠道主动或被动获取目标区域客户在购买、使用产品或服务过程中频繁提出的疑问，以理解其需求与痛点。它不同于泛泛的市场调研，更聚焦于具体地域客户的实际问题，通过直接互动、数据分析等方式提炼共性问题，为内容创作、客服优化等提供依据。 常见做法包括：一是线下渠道，如门店面对面交流、社区活动问卷调查，例如餐饮店主记录顾客对菜品口味、营业时间的高频询问；二是线上渠道，如本地生活