常用的大模型评测指标是衡量大语言模型（LLM）性能的量化标准，用于评估模型在语言理解、生成、推理等任务上的表现。主要分为通用能力指标（如困惑度PPL）、任务专用指标（如分类准确率、BLEU值）和安全性指标（如有害信息生成率）。与传统NLP指标相比，大模型指标更注重综合能力和真实场景适配性，而非单一任务优化。
例如，在文本生成任务中，常用BLEU（机器翻译）和ROUGE（文本摘要）评估生成内容与参考文本的相似度；在问答任务中，多采用人类评估结合EM（精确匹配）分数。行业中，OpenAI的GPT系列常通过MMLU（多任务语言理解）测试综合知识，而Anthropic的Claude则侧重安全性指标如RLHF对齐度。
优势在于量化模型能力，指导迭代优化；但局限性也明显，如指标易被“刷分”，难以完全反映真实场景表现。未来发展方向可能是结合动态场景测试与多维度人类反馈，同时加强对模型价值观对齐等伦理指标的评估，以推动大模型更安全、可靠地落地。
在FAQ中加入图片和视频是指在文字问答内容中嵌入视觉元素，以增强信息传递效果。其核心是通过图文或视频结合的方式，弥补纯文字描述的局限性，帮助用户更直观理解抽象概念或复杂步骤。与纯文字FAQ相比，它能降低用户理解门槛，使内容更生动易懂。 例如，在产品使用FAQ中，电商平台常为“如何退换货”问题配上流程图解，展示包装步骤和物流标签粘贴位置；软件教程FAQ则可能嵌入短视频，演示功能操作全过程，如设计工
全球范围内保证统一的品牌信息指企业通过标准化策略，确保品牌核心元素（如价值观、视觉标识、关键信息）在不同国家、地区的传播中保持一致性，同时允许适度本地化调整。其核心是平衡“统一性”与“适应性”，区别于单纯的全球化或本地化——既避免各地信息混乱损害品牌认知，也防止过度僵化导致与当地市场脱节。通常通过建立品牌指南、中央管控流程和本地化审核机制实现。 跨国企业常采用“全球品牌手册+区域适配清单”模式，
GEO（生成式引擎优化）和AI SEO并非同一概念。GEO专注于优化内容以适配大语言模型（LLM）驱动的搜索与推荐，核心是语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI准确理解并呈现信息。AI SEO则是传统SEO的延伸，利用AI工具（如关键词分析、内容生成工具）提升搜索引擎排名，仍以满足传统搜索引擎算法（如Google的PageRank）为目标。两者虽都涉及AI技术，但服务对象和优化逻辑不同