判断问题是否被模型忽略，指的是识别大语言模型在回答时是否未充分回应输入问题的核心信息，或完全回避了关键内容。这与模型“答错”不同，忽略表现为回答偏离主题、遗漏问题要点，或仅用模糊表述带过，而非给出错误信息。通常可通过对比问题核心与回答内容的匹配度来初步判断。
例如，用户提问“某产品的具体价格和售后服务政策是什么”，若模型仅介绍产品功能而未提及价格与售后，即属忽略；在客服场景中，当用户追问“退款申请进度”时，若模型反复强调退款流程却不提供进度信息，也可能是忽略了关键诉求。
判断模型是否忽略问题有助于优化提示词设计和模型训练数据，但需注意避免误判——部分场景下模型可能因信息不足或合规限制无法回答，而非主动忽略。未来随着模型理解力提升，结合上下文追踪技术，有望更精准识别并减少问题忽略现象，提升交互可靠性。
图片和脚本压缩是通过减少文件大小来提升网页加载速度的技术手段。图片压缩通过降低分辨率、调整格式（如WebP替代JPEG）或减少色彩信息等方式减小体积，同时尽量保持视觉效果；脚本压缩则通过移除空格、注释、重命名变量（混淆）或合并文件等方式精简代码，减少浏览器解析和下载时间。两者均属于前端性能优化的核心方法，区别于服务器端缓存或CDN加速等其他提速策略。 实际应用中，电商网站常用工具如TinyPNG
防止AI生成内容侵权风险是指通过技术、法律和管理手段，避免AI系统在生成文本、图像、音频等内容时侵犯他人知识产权（如版权、商标权）或人格权（如肖像权、名誉权）的措施。其核心是确保AI训练数据合规、生成过程可追溯，并明确内容权属。与传统内容侵权不同，AI侵权风险更隐蔽，可能源于训练数据未经授权使用，或生成内容与受保护作品高度相似。 实践中，常见做法包括：1. 企业采用经过授权的合规数据集训练AI，
GEO避免内容重复指通过优化内容结构与语义表达，确保信息在LLM检索时呈现独特性与价值，而非简单复制或相似表述。与传统SEO通过关键词堆砌避免重复不同，GEO更注重语义层面的差异化，利用结构化数据（如FAQ、表格）和自然语言逻辑，让AI准确识别内容核心差异，防止因信息冗余被模型判定为低质或重复内容。 例如，电商平台在产品描述中，传统方式可能重复“优质材质”“耐用”等词汇，GEO则会针对不同产品细