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发布团队介绍，长期以来，计算研究方法通常需要对海量数据进行语义分析、情感分析、主题提取等多种自然语言分析，这种研究范式对研究者的计算机语言使用能力有一定要求lpl押注，成为社会科学学者开展研究的“门槛”。尽管大模型展现出革命性的自然语言理解能力，但对专业术语、复杂表述的分析仍存在欠缺。针对这一技术应用痛点，研究团队在大模型与传播学的融合领域积极探索lpl押注，基于提示词工程理念，XBL507研发团队在基座模型之上优化提示词体系、训练垂类模型，引导模型针对多模态文本生成高质量、高准确度、高针对性的分析结果，有效突破了大模型在社科研究中的能力瓶颈。研究团队研发该项成果，旨在为传播学广大学者和研究人员提供一个新颖且高效的研究工具，使研究人员能够一键调用多种先进大模型，开展各类研究工作。

在研讨环节，来自清华大学、中央民族大学和北师大的新闻传播领域的专家学者们围绕大模型时代的传播应用、智能传播工程创新等议题展开了讨论。专家们研讨认为，大模型技术的出现，在许多领域解放了人工劳动力，并打破了一些专业技能领域的门槛限制。以本次发布的XBL507系统为契机，学者们讨论指出，智能技术对新闻传播研究可带来辅助与启发，学界可以进一步探索如何利用大模型技术解决社会科学研究的痛点、爽点和痒点。同时，学者们从传播工程角度延展思考lpl押注，面对大模型技术的介入，就新闻传播学科应该如何掌握学科发展和社会信息传播的关键需求，协调好人机交互的角色关系与专业优势，并不断推进应用系统的产品化与工程化等话题进行了讨论。

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