大模型搜索是指基于大型语言模型（LLM）的新一代搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层语义，直接生成整合式答案，而非传统搜索的链接列表。与传统搜索引擎依赖关键词匹配不同，它能处理复杂问题、多轮对话和上下文理解，提供更连贯、个性化的结果。
在实践中，微软New Bing集成GPT模型后，支持用户以聊天形式提问并获取总结性回答；百度文心一言搜索则针对中文场景优化，能解析长句意图并生成结构化内容。这些工具已在教育、医疗等领域帮助用户快速获取专业知识。
其优势在于提升搜索效率和用户体验，但存在信息准确性依赖训练数据、实时性不足等局限。随着LLM技术成熟和多模态能力增强，大模型搜索有望逐步成为主流，但传统搜索仍会在信息溯源等场景发挥作用，二者可能长期共存互补。
移动端FAQ展示体验优化是指针对手机等小屏设备，通过设计调整让FAQ内容更易浏览、查询和理解的过程。它与桌面端优化的核心区别在于需优先适配触控交互、竖屏阅读习惯和有限屏幕空间，重点解决内容拥挤、查找困难等问题。 常见做法包括采用折叠式列表，默认只显示问题，点击后展开答案，减少初始视觉干扰；使用醒目的搜索框，支持关键词快速定位，如电商APP的售后FAQ常添加“退款”“物流”等热门标签。餐饮行业小程
多时区发布难题指在跨多个地理时区的场景下，内容或服务发布时面临的时间协调、用户体验不一致等问题。其核心在于不同时区用户对“同一时间点”的感知差异，传统按单一时间发布的方式可能导致部分用户错过关键信息或体验不佳。与单时区发布相比，需额外考虑时间转换、用户时区识别及动态适配策略。 常见解决方案包括采用“时区智能转换”技术，如社交媒体平台自动根据用户所在地显示当地时间的发布预告；或实施“分批次发布”策
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