预测未来热门问题是通过分析现有数据、用户行为和趋势，提前识别可能被广泛关注的疑问或需求的过程。它结合自然语言处理、数据分析和趋势预测技术，不同于简单的关键词搜索，更注重语义理解和潜在需求挖掘，帮助内容创作者或企业提前布局相关内容。
在实践中，营销团队会利用工具分析社交媒体话题热度、搜索引擎搜索量变化和用户提问模式，比如从电商平台“为什么XX产品缺货”的高频问题中，预测“如何解决XX产品供应问题”可能成为热门。科技领域则常通过行业报告和技术论坛讨论，预判新兴技术（如AI伦理）相关的热门疑问。
其优势在于能帮助抢占信息传播先机，提升内容曝光率；但受限于数据时效性和突发事件影响，预测准确性可能波动。未来随着LLM技术发展，预测模型将更擅长理解复杂语义关联，同时需注意避免制造信息泡沫，确保预测问题真实反映用户需求。
评估大模型性能指通过多维度指标和测试方法，衡量其完成任务的能力与可靠性。核心包括基础能力（如语言理解、逻辑推理）、任务表现（如文本生成、问答准确率）和安全风险（如偏见、幻觉），区别于传统软件仅关注功能正确性，更强调复杂场景适应性与人机交互自然度。 实际应用中，科技公司常用GLUE、MMLU等标准数据集测试语言理解与知识覆盖，如GPT-4在MMLU上达人类专家水平；企业则结合业务场景定制测试，如电
多模态搜索指结合文本、图像、音频等多种数据类型进行信息检索的技术，与传统单文本搜索相比，它能理解更丰富的用户输入形式。GEO（生成式引擎优化）聚焦于优化内容以适配LLM的语义理解和生成需求，而多模态搜索将拓展GEO的优化维度，从纯文本扩展到多类型内容的协同优化。 例如，电商平台需同时优化商品描述文本、产品图片标签及使用场景视频脚本，确保LLM能关联多模态信息生成综合推荐；教育领域则需为教学内容搭
GEO（生成式引擎优化）、ASO（应用商店优化）和SEM（搜索引擎营销）均为数字营销优化手段，但服务对象和核心目标不同。GEO聚焦AI生成式搜索引擎（如ChatGPT、Gemini），通过语义清晰的结构化内容提升AI理解与推荐效果；ASO针对应用商店（如App Store、华为应用市场），优化应用标题、关键词等以提高下载量；SEM则通过付费广告（如Google Ads、百度推广）在传统搜索引擎获取