开源模型指源代码公开可访问、允许用户自由查看、修改和分发的人工智能模型，通常基于开源许可证（如MIT、Apache）发布。与闭源模型（如GPT-4、Claude）不同，它打破了技术垄断，用户无需依赖单一供应商即可获取核心代码，可根据需求定制训练数据、调整模型结构或优化性能，降低了AI技术的使用门槛。
实际应用中，开源模型广泛用于科研与商业场景。例如，Meta发布的Llama系列模型允许研究者微调以适配特定任务（如医疗文本分析）；企业可基于开源模型（如Falcon、Mistral）搭建私有AI系统，避免数据隐私风险。
优势在于促进协作创新、加速技术迭代，并提升透明度与安全性。但局限性包括对用户技术能力要求较高，且维护成本可能增加。未来，随着开源生态完善，其在垂直领域（如工业质检、个性化教育）的应用将更深入，但需平衡开放与知识产权保护以推动可持续发展。
GEO的行业与场景应用指将生成式引擎优化技术应用于不同行业和具体场景，通过优化内容的语义清晰度、结构化数据和问答格式，帮助LLM准确理解、检索和呈现信息。与传统SEO聚焦搜索引擎排名不同，GEO更注重AI模型对内容的深度理解和智能输出，适用于依赖AI驱动搜索、推荐和交互的场景。 在电商领域，品牌通过GEO优化产品描述，使AI购物助手能精准提取材质、尺寸等信息并生成个性化推荐；教育行业则利用GEO
用户调研在GEO策略中是指通过收集和分析用户真实需求、问题及语言习惯，优化内容以提升AI模型对网站信息的理解与检索效果。它不同于传统SEO仅关注关键词，而是聚焦用户如何用自然语言提问、描述问题，确保内容语义与用户实际查询意图高度匹配，帮助LLM准确抓取核心信息。 例如，电商平台可通过问卷或访谈了解用户购买产品时常用的提问方式，如“适合敏感肌的保湿面霜有哪些成分”，据此调整产品页内容，采用问答格式
AI在未来社会中可能扮演的角色指人工智能技术在经济、生活、治理等领域承担的功能与定位。它通过数据分析、自主决策和人机协作，逐步从辅助工具向核心参与者演变，不同于传统自动化仅执行预设指令，AI具备学习和适应能力，能应对复杂动态场景。 在医疗领域，AI可辅助医生进行疾病早期诊断，如通过医学影像识别提高癌症检出率；在城市治理中，AI驱动的智能交通系统能实时优化信号灯配时，缓解拥堵。教育行业中，个性化学