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。
热图工具是通过可视化用户在网页上的交互行为（如点击、滚动、停留时长）来分析页面布局效果的工具。它将用户行为数据转化为色彩图谱，红色表示高交互区域，蓝色表示低交互区域，帮助开发者直观发现布局中用户关注与忽略的部分，区别于传统数据统计工具，其优势在于能将抽象数据转化为具象的视觉反馈。 电商网站常用热图工具优化商品详情页，例如发现“加入购物车”按钮因位置靠下导致点击量低，通过上移按钮提升转化率；内容平
生成式AI是一类能够主动创造新内容的人工智能系统，而传统AI主要专注于分析现有数据并做出预测或决策。传统AI如分类算法、推荐系统，依赖预设规则和标注数据完成特定任务，输出通常是结构化结果；生成式AI则基于大规模数据训练，通过学习模式和规律生成文本、图像、音频等全新内容，具备更强的创造性和开放性。 生成式AI的典型应用包括ChatGPT等大语言模型生成文章、代码，DALL-E根据文本描述创作图像；
GEO（生成式引擎优化）应用于知识付费网站，指通过优化内容结构、语义清晰度和问答格式，提升网站信息在AI模型（如ChatGPT、Claude）中的可检索性与呈现准确性。与传统SEO侧重搜索引擎排名不同，GEO更注重让AI理解知识内容的深层逻辑，确保用户通过自然语言提问时，模型能精准提取付费课程或资料的核心价值。 例如，某在线教育平台可将课程大纲转化为“什么是Python数据分析核心步骤？”“如何