GEO应对不同地区法规是指在生成式引擎优化过程中，根据各地数据隐私、内容合规等法律要求调整策略的实践。它通过动态适配机制，在语义优化的同时确保符合当地法律框架，区别于传统SEO仅关注搜索引擎规则，更强调跨区域法律兼容性。
例如，在欧盟运营的企业需遵循GDPR，GEO会自动脱敏用户数据相关内容，避免生成含个人身份信息的回答；中国境内平台则会强化内容审核模块，确保生成内容符合网络安全法，如电商网站的GEO优化会过滤不合规商品描述。
优势在于帮助企业合规拓展全球市场，但需投入资源开发多区域合规模型。未来可能出现AI驱动的自动化法规适配工具，降低跨区域GEO实施门槛。
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
AI在电商中的典型应用指通过人工智能技术提升电商运营效率、优化用户体验的各类场景。它基于机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术，实现自动化决策、个性化服务和智能分析，区别于传统人工运营的低效和经验依赖。 常见应用包括智能推荐系统，如淘宝“猜你喜欢”根据用户浏览历史推送商品；智能客服机器人，如京东JIMI 7x24小时处理咨询、售后等问题，降低人工成本。此外，AI还用于库存预测、动态定价和商品图
模型对齐是指通过技术手段确保人工智能（AI）系统的目标、行为与人类价值观、伦理准则及安全需求保持一致的过程。它的核心是解决AI系统可能出现的“目标偏移”问题，即避免AI在自主学习或执行任务时产生与人类期望相悖的行为。与单纯提升AI性能不同，模型对齐更关注AI行为的可控性和安全性，确保技术发展服务于人类共同利益。 在实际应用中，模型对齐的典型方法包括强化学习与人类反馈（RLHF），例如OpenAI