报告总结：
本报告探讨了“大模型+小样本”策略在媒体行业的应用，强调了通用预训练模型（如GPT）在快速适应下游场景中的角色。通过上游的通用预训练模型和下游任务的知识迁移，形成了独立且差异化的应用专属大模型。预训练模型通过大量的数据转移至上游，提升了模型迭代速度和适应性，减少了下游场景的适应成本。
在“AI+传媒”领域，应用效果的关键因素是通用大模型与垂直应用的整合程度和迭代速度。模型对应用的适配程度指的是多模态输入与输出是否符合应用需求，而“行业小样本”的数据量则决定了模型的迭代需求。
报告还分析了AIGC（人工智能生成内容）技术的分类，分为直接收益和技术投入两部分，分别对应技术开发和与场景融合。AIGC技术与落地场景的深度融合为应用方带来了直接和间接收益。
投资建议部分，报告推荐关注优质内容平台、海外用户覆盖、游戏、电商、广告、影视等领域的企业，如芒果超媒、汤姆猫、昆仑万维等，以及关注AIGC与游戏、电商、影视结合的潜在机会。
风险提示方面，报告提到了宏观经济风险、地缘政治风险、GPT应用表现低于预期和AIGC行业发展不及预期的风险。
总的来说，报告强调了通用预训练模型在媒体领域的高效应用，以及AIGC技术对传媒行业带来的变革潜力。
