根据提供的文字内容，以下是针对“AI+传媒”行业的研究报告的总结归纳：
主要观点
1. 技术架构与适配性
- 通用大模型：强调了通用大模型对垂直应用的适配程度对AI在传媒领域应用效能的重要性。
- 多模态输入与输出：提出GPT-4等模型的多模态输入和单模态输出特性，以及在应用层输入和输出模态的匹配性。
2. 数据集与迭代速度
- 行业小样本：强调了数据集的数量和质量对大模型迭代速度的影响，指出Bing AI和ChatGPT分别在不同场景下的数据反馈效果。
- 调用与训练：将“行业小样本”的结构分为中层小模型和下层应用及内容，并将结合方式分为调用和训练两类。
3. 投资视角
- 模态匹配：强调了AI与文本、虚拟人的结合以及AI与图片的组合方式，认为随着GPT-5的多模态能力增强，应用及内容的适应范围将进一步扩大。
- 能力调用与训练：讨论了下游场景通过调用通用大模型的能力和通过训练形成专属模型的可能性，认为后者能产生更高质的内容输出。
投资建议
- 关注内容型平台公司：如芒果超媒，有望成为传媒估值中枢的锚。
- 海外用户/业务：推荐汤姆猫、昆仑万维等公司，它们可能接入GPT。
- 中国版Discord：提及创梦天地，强调其在AI领域的潜力。
- AI+图像：推荐浙文互联、视觉中国等公司，它们可能与生成式图像技术如AIMidjourney对标。
- 电商类：新华都、值得买等公司可能受益于AI技术。
- 游戏、影视、出版：百纳千成、光线传媒等公司在AI领域的潜在应用。
- IP与版权：中文在线、奥飞娱乐等公司在AI+IP领域的布局。
风险提示
- 宏观经济风险：AI研发及应用成本高企可能影响公司经营。
- 地缘政治风险：数据安全问题可能引发政治风险。
- 技术发展风险：GPT与应用结合的表现可能存在不确定性。
- 行业发展风险：底层通用大模型发展不足可能影响下游应用。
结论
该报告基于“AI+传媒”行业的深入分析，提出了关于AI技术在传媒领域应用的关键观点、投资建议和风险提示，为投资者提供了全面的参考。通过强调通用大模型的适配性、数据集的效能、投资策略的定位以及风险考量，为行业参与者和投资者提供了一套系统的指导框架。
