大模型应用场景分类主要包括以下两类：
1. 自然语言处理（NLP）场景：
- 文本生成：大模型可以用于自动生成文章、故事、诗歌等文本内容。例如，可以使用大模型来生成新闻稿、广告文案、小说等。
- 机器翻译：大模型可以实现高质量的机器翻译，包括文本翻译、语音翻译等。例如，可以使用大模型来实现实时语音翻译功能。
- 问答系统：大模型可以用于构建智能问答系统，如聊天机器人、在线客服等。这些系统可以根据用户输入的问题，提供准确的答案和建议。
- 情感分析：大模型可以用于分析文本中的情感倾向，如判断一篇文章是正面还是负面。这在社交媒体、新闻报道等领域有广泛应用。
2. 计算机视觉场景：
- 图像识别：大模型可以用于识别图像中的物体、人脸、文字等。例如，可以使用大模型实现面部识别、车牌识别等功能。
- 图像生成：大模型可以用于生成图像，如生成艺术画作、设计图案等。例如，可以使用大模型实现AI绘画、虚拟试衣等功能。
- 视频分析：大模型可以用于分析视频中的动作、表情等，如人脸识别、动作识别等。这在安防监控、在线教育等领域有广泛应用。
- 医疗影像分析：大模型可以用于分析医学影像，如X光片、CT片等。这在放射科医生的诊断工作中有重要应用。
总之，大模型应用场景分类主要包括自然语言处理（NLP）场景和计算机视觉场景两大类。在这两个领域，大模型都可以发挥重要作用，为各行各业带来创新和变革。
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