CDN即内容分发网络，通过在全球多地部署边缘节点服务器，将网站静态资源（如图片、视频、CSS等）缓存到离用户最近的节点。其核心原理是替代传统单一源服务器响应请求，减少数据传输距离和网络拥塞，从而提升访问速度。与传统直接访问源站相比，CDN能显著降低延迟，尤其对跨地域用户效果明显。
实际应用中，电商平台常用CDN加速商品图片和促销视频加载，如淘宝通过CDN确保全国用户快速浏览商品详情；视频网站如优酷、B站则依赖CDN实现高清视频流畅播放，避免高峰期卡顿。
优势在于提升页面加载速度、减轻源服务器压力、增强网站稳定性。但需注意成本较高，且动态内容加速效果有限。未来随着5G和边缘计算发展，CDN将更注重实时交互内容优化，推动沉浸式体验应用普及。
检测大模型推荐算法的变化是指通过技术手段识别LLM推荐系统在内容筛选、排序逻辑或用户画像处理上的调整。其核心是对比算法在不同时间点或条件下的输出差异，区别于传统A/B测试，更侧重捕捉模型内部参数更新、训练数据变化或推理策略调整带来的隐性影响。 常见实践包括构建“测试探针”，即固定输入一批多样化查询，持续追踪输出结果的相似度变化，如电商平台用标准化商品关键词检测推荐列表偏移；或利用版本控制工具记录
人员变动时的策略延续性指在团队成员离职或岗位调整后，确保既定战略、流程和目标不受显著影响而持续推进的管理能力。其核心是通过系统化方法将隐性知识转化为显性资产，减少对个人经验的依赖，与传统依赖关键人员记忆的方式不同，它强调文档化、流程化和交接机制的建设。 企业实践中，常见做法包括建立详细的策略文档库，如将市场推广策略拆解为目标用户画像、渠道选择标准、预算分配模型等可复用模块；科技公司常采用“双轨制
应对突发算法波动指的是当LLM模型在检索或生成内容时出现性能不稳定（如结果相关性下降、回答错误率上升）时，采取的系统性调整措施。与传统SEO应对搜索引擎算法更新不同，GEO的算法波动应对更注重语义适配和模型理解逻辑，需结合对LLM训练数据、推理机制的理解，快速调整内容结构或优化提示策略。 例如，某电商平台发现产品描述在AI推荐中曝光量骤降，通过分析发现模型对“环保材质”等术语的理解出现偏差，团队