大模型应用场景分类包括什么和什么两部分

大模型应用场景分类主要包括以下几个部分：

1. 自然语言处理（NLP）应用：大模型在自然语言处理领域的应用非常广泛，包括机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、语义理解等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理人类语言，提高信息获取和交流的效率。

2. 计算机视觉应用：大模型在计算机视觉领域的应用也非常广泛，包括图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理图像信息，提高图像处理和分析的能力。

3. 语音识别与合成：大模型在语音识别与合成领域的应用也非常广泛，包括语音识别、语音合成、语音转写等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理语音信息，提高语音交互和通信的能力。

4. 推荐系统：大模型在推荐系统领域的应用也非常广泛，包括协同过滤、内容推荐、混合推荐等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理用户行为和偏好，提高个性化推荐的准确性和效果。

5. 游戏AI：大模型在游戏AI领域的应用也非常广泛，包括智能NPC、游戏AI训练、游戏AI测试等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理游戏环境和玩家行为，提高游戏AI的智能性和适应性。

6. 医疗健康领域：大模型在医疗健康领域的应用也非常广泛，包括疾病诊断、药物研发、医学影像分析等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理医疗数据，提高医疗质量和效率。

7. 金融风控：大模型在金融风控领域的应用也非常广泛，包括信用评分、欺诈检测、风险预测等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理金融数据，提高金融风险管理和决策的准确性。

8. 自动驾驶：大模型在自动驾驶领域的应用也非常广泛，包括路径规划、障碍物检测、决策制定等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理交通环境，提高自动驾驶的安全性和可靠性。

9. 教育领域：大模型在教育领域的应用也非常广泛，包括智能教学助手、在线学习、教育评估等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理教育数据，提高教育质量和效果。

10. 物联网：大模型在物联网领域的应用也非常广泛，包括设备管理、数据分析、安全监控等。这些应用可以帮助我们更好地理解和处理物联网设备和数据，提高物联网系统的智能化和自动化水平。