阐述人工智能与大模型技术结合的重要性和现实需求，探讨其在理论方法、技术和系统方面带来的革新，明确本研究的目的与动机
国内外研究现状
介绍文献综述的目标：梳理人工智能与大模型技术结合的研究现状与发展趋势，界定文献综述的范围：涵盖相关理论、方法、技术及应用案例，概述本综述的组织结构与内容安排
概述人工智能与大模型技术结合的基础理论与算法，阐述其对新理论方法、技术和系统构建的贡献，探讨这些技术在实践中的应用理论
按照时间顺序梳理人工智能与大模型技术结合的重要研究成果，分析不同研究之间的关联性与差异性，总结研究成果的主要观点与结论
介绍人工智能与大模型技术结合中常用的算法和技术，包括但不限于深度学习、强化学习等，阐述模型评估与优化的方法：如交叉验证、超参数调整等
通过具体案例展示不同人工智能与大模型技术结合的应用效果，比较不同方法的性能、优缺点及适用场景，提供实际操作指南
总结当前人工智能与大模型技术结合的研究热点与趋势，评述现有研究的贡献与局限性，讨论存在的问题与挑战
分析人工智能与大模型技术结合在实际应用中遇到的问题与挑战，探讨这些技术在理论和实践上的潜在限制与不足
预测人工智能与大模型技术结合的未来发展方向，提出潜在的研究课题与改进策略，展望未来的技术发展与应用场景
归纳本综述的主要发现与观点，阐述人工智能与大模型技术结合对形成新的理论方法、技术和系统的重要作用与贡献
提出对未来研究的期望与建议，探讨人工智能与大模型技术结合的发展前景与实际应用价值，展望其在各个领域的广泛应用