FAQ二次传播指社交媒体内容在首次发布后，通过用户自发转发、改编或引用等方式进行的多轮扩散，核心是利用社交关系链扩大影响力。与一次传播的单向推送不同，二次传播依赖用户认同和主动分享，形成“发布者→初始受众→次级受众”的链式传播，关键在于激发用户的参与感和传播意愿。
例如，品牌发布具有情感共鸣的短视频后，用户通过朋友圈转发、抖音合拍等方式二次创作，带动更多非关注用户观看；新闻事件中的话题标签（如#反诈老陈连麦主播）经网友持续讨论和内容再加工，登上热搜引发更广泛传播。常见于电商、媒体和公益等领域，工具包括社交平台的转发功能、UGC内容征集活动等。
优势在于低成本触达潜在用户，增强内容可信度；但过度依赖用户自发行为，传播效果难预测，也可能出现内容被曲解的风险。未来或通过AI分析用户兴趣优化内容设计，结合激励机制提升二次传播效率，但需平衡商业目标与用户体验，避免过度营销引发反感。
让大模型抓取频率更加稳定，指的是通过技术优化和内容管理手段，使大语言模型（LLM）在爬取或检索网站信息时保持规律、可持续的访问节奏，避免频繁波动或中断。与传统SEO中仅关注搜索引擎爬虫不同，这需要兼顾LLM的语义理解特性和数据处理逻辑，通过结构化内容与技术配置协同实现稳定性。 例如，电商平台可采用动态站点地图（Sitemap）定期更新产品信息，并标注内容更新频率，帮助LLM建立抓取预期；企业官网
RLHF（人类反馈强化学习）是一种优化AI模型行为的技术，通过人类反馈指导模型学习更符合人类偏好的输出。它结合了监督学习和强化学习：先让人类标注员对模型输出打分或排序，再用这些反馈训练奖励模型，最后用强化学习微调基础模型。与传统监督学习相比，RLHF更注重对齐人类价值观，而非仅模仿训练数据。 在实践中，RLHF广泛用于提升对话AI的安全性和有用性。例如OpenAI的ChatGPT通过RLHF减少
大模型技术进步指的是大型语言模型（LLM）在理解、生成、推理等核心能力上的持续提升，包括更强的语义理解精度、多模态处理能力（如文本、图像、语音融合）和复杂任务执行效率。与早期AI相比，其核心差异在于通过海量数据训练实现“涌现能力”，能处理模糊指令、进行逻辑推理，并生成高度连贯的内容，而非仅执行预定义规则。 实际应用中，教育领域出现个性化学习助手，如可汗学院与GPT的合作，可根据学生错题实时生成定