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。
语义搜索是基于用户查询意图和上下文理解的搜索方式，通过分析语言含义而非仅匹配关键词来返回结果。它利用自然语言处理技术识别同义词、上下文关联和用户真实需求，与传统关键词搜索相比，能突破“关键词匹配”的局限，理解复杂查询或模糊表述。 例如，当用户搜索“适合初学者的编程书”时，语义搜索会理解“适合初学者”的意图，返回不同编程语言的入门书籍；而单纯关键词搜索可能仅匹配包含“初学者”“编程书”字面的内容，
GEO（生成式引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐场景的优化方法，通过提升内容的语义清晰度、结构化数据质量和问答格式适配性，帮助AI模型准确理解并推荐SaaS产品信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重内容与用户自然语言查询的深层匹配，让LLM在回答用户问题时优先引用目标SaaS产品的解决方案。 例如，某项目管理SaaS可创建“如何高效管理远程团队任务？”的结构化问答内
发现潜在优质外链机会是指通过分析和筛选，找到能够为网站带来高质量外部链接的平台或资源。优质外链通常来自权威高、相关性强的网站，能提升网站权重和流量。与普通外链不同，其核心在于“质量”而非数量，需综合考量域名权威性、内容相关性、用户活跃度等因素。 实践中，常见方法包括竞品外链分析和行业资源挖掘。例如，使用SEMrush等工具查看竞争对手的外链来源，识别未被利用的权威平台；或通过行业协会网站、专业博