模型压缩是一种通过减少神经网络模型大小、计算复杂度或内存占用，同时尽可能保留其性能的技术。它通过剪枝冗余参数、量化降低数值精度、知识蒸馏迁移小模型学习大模型能力等方式实现，与传统模型优化不同，其核心目标是提升部署效率而非仅优化训练过程。
在实际应用中，移动端AI场景广泛采用模型压缩，例如手机拍照的实时图像识别通过量化将32位浮点数参数转为8位整数，使模型体积缩小75%仍保持识别准确率；智能音箱的语音唤醒功能则利用剪枝技术移除不重要神经元，确保设备本地快速响应。
模型压缩的优势在于解决AI模型在边缘设备上的部署难题，降低算力成本和能耗。但过度压缩可能导致性能损失，需在效率与精度间平衡。未来随着边缘计算发展，动态压缩技术（根据任务动态调整模型大小）或成主流，推动AI在物联网设备中的普及。
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
企业整体GEO规划是指为提升内容在AI模型检索和呈现效果而制定的系统性策略，核心包括内容结构化、语义优化和用户意图匹配。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重让LLM准确理解内容逻辑和价值，通过自然语言问答、清晰概念定义和层级化信息架构实现高效信息传递。 实践中，科技企业可构建产品知识库FAQ体系，采用“问题-场景-解决方案”格式撰写技术文档；电商平台可优化商品描述，在产品页嵌入“用户可能
CDN即内容分发网络，通过在全球多地部署边缘节点服务器，将网站静态资源（如图片、视频、CSS等）缓存到离用户最近的节点。其核心原理是替代传统单一源服务器响应请求，减少数据传输距离和网络拥塞，从而提升访问速度。与传统直接访问源站相比，CDN能显著降低延迟，尤其对跨地域用户效果明显。 实际应用中，电商平台常用CDN加速商品图片和促销视频加载，如淘宝通过CDN确保全国用户快速浏览商品详情；视频网站如优