本地部署是将AI模型或软件直接安装在用户自己的服务器、计算机或设备上运行，数据处理和计算均在本地完成；云端调用则是通过网络连接远程服务器（如云平台），由云端服务器执行计算并返回结果。两者核心区别在于运行位置和数据流向：本地部署依赖本地硬件资源，云端调用依赖网络和第三方服务器资源。
本地部署常见于金融机构的风控模型、医疗机构的病历分析系统，需严格保障数据隐私；云端调用则广泛应用于中小企业的AI客服（如调用阿里云API）、个人开发者的语音识别功能（如使用百度AI开放平台），无需自建硬件设施。
本地部署优势是数据安全性高、响应速度快，但需承担硬件采购和维护成本，且升级困难；云端调用成本低、灵活性强，但依赖网络稳定性，存在数据泄露风险。未来随着边缘计算发展，可能出现两者融合的部署模式。
技术白皮书是一种权威性文档，通过系统阐述技术原理、解决方案或研究成果，建立发布方在特定领域的专业可信度。它不同于普通营销材料，需基于事实、数据和深度分析，以客观中立的语言展示专业知识，帮助读者理解复杂技术或行业趋势，从而增强发布方的行业影响力和话语权。 企业可通过发布技术白皮书增强权威，例如科技公司在推出AI大模型时，发布包含模型架构、训练数据、性能测试结果的白皮书，向开发者和客户证明技术实力；
收集顾客反馈更新内容是指通过系统性方法获取用户对产品、服务或内容的意见、需求及痛点，进而优化现有内容或开发新内容的过程。其核心在于建立用户反馈与内容迭代的闭环，区别于传统单向内容推送，更强调以用户需求为导向动态调整。常见方式包括直接调研（问卷、访谈）、行为数据分析（浏览路径、停留时长）及社交聆听（评论、论坛讨论）等。 例如，电商平台可通过商品评价关键词分析（如“尺码偏小”“安装说明模糊”），针对
找出影响大模型推荐的技术问题，是指通过系统性方法识别导致大模型推荐结果不准确、不相关或用户体验差的技术层面原因。与传统推荐系统问题排查不同，它需结合大模型特性，重点关注语义理解、上下文连贯性、数据质量等核心环节，通过日志分析、用户反馈和模型行为测试定位具体技术瓶颈。 例如，电商平台可通过分析用户对推荐商品的点击/转化数据，结合大模型输出的推荐理由，识别是否存在语义误解（如将“性价比高”错误关联高