大语言模型代码生成技术在自媒体行业的应用场景、实践与发展对策研究

ISSN:3083-5526

EISSN:

语言:中文

作者
李荣玮
文章摘要
【摘 要】:数字内容产业精细化发展背景下,自媒体行业对轻量化、高效化代码开发的需求日益迫切。大语言模型凭借强大的自然语言理解与序列生成能力,实现了“自然语言需求到代码自动生成”的全流程赋能,为破解行业专业开发人才匮乏、开发成本高企等痛点提供了全新路径。本文以大语言模型代码生成技术为研究核心,系统梳理其在自媒体行业的应用现状,深入剖析内容创作辅助、多平台分发适配、用户运营分析、个性化交互开发四大核心应用场景;精准识别当前应用面临的平台适配动态性、安全合规复杂性、需求表达精准性及代码质量稳定性等核心问题,并提出针对性优化对策。研究成果为自媒体行业智能化技术升级提供实践指引,也为大语言模型在垂直行业的深度应用研究提供参考。
文章关键词
【关键词】:大语言模型;代码生成;自媒体行业;应用场景;实践应用;发展对策
参考文献
[1] 顾红艳.基于人工智能的软件自动化编程与优化研究 [J]. 中国电化教育,2025, (09): 63-66. [2] 倪俊杰.大模型编程的进化密码:技术原理与工具革新 [J]. 浙江教育科学,2025, (04): 79-82,97. [3] 王文敏. 人工智能原理 [M].高等教育出版社,2019 [4] 魏峰.基于智慧广电发展战略的电视播出系统构建[J].西部广播电视.2019,(13). [5] 张艳.浅谈大数据时代的广播电视播出 面临的信息安全[J].广播电视信息.2018,(1).76-77. [6] 肖建波,郑伟,代作伟,等.基于大数据采集的播出监管系统设计与实现[J].电视技术.2017,(6). [7] 彭杰文.智慧型广播电视监测系统的技术实现[J].电视技术.2022,46(11). [8] 李杨文.智慧广播电视发射台站建设的必要性和可行性[J].卫星电视与宽带多媒体.2020,(12).103-104.
Full Text:
DOI