人工智能是让机器模拟人类智能行为的技术总称，涵盖学习、推理、自适应等能力。机器学习是人工智能的分支，通过算法让机器从数据中自主学习规律，而非依赖预设规则。深度学习则是机器学习的子集，基于多层神经网络模拟人脑结构，能自动提取复杂特征。三者是包含关系：人工智能>机器学习>深度学习。
例如，传统机器学习可用于垃圾邮件识别，通过分析邮件关键词等人工特征分类；而深度学习在图像识别中表现突出，如手机相册的人物自动分类，无需人工定义特征，直接从像素数据中学习人脸特征。
优势方面，深度学习处理复杂数据（如图像、语音）效果远超传统机器学习，但需大量数据和计算资源，模型“黑箱”特性也带来可解释性难题。未来，三者将更注重轻量化模型和跨领域融合，推动AI在医疗、自动驾驶等领域的普及。
上下文长度指模型一次能处理的文本字数上限，决定了模型可参考的信息范围。传统模型因长度限制只能理解局部内容，而长上下文模型可关联更多前后信息，提升理解连贯性。它像阅读时的视野，视野越宽越易把握全文逻辑，区别于仅依赖关键词匹配的浅层处理。 例如在法律领域，律师用长上下文模型分析冗长合同，模型可关联条款间的交叉引用；客服场景中，AI能基于完整对话历史精准回应用户，无需重复提问。常见工具如GPT-4 T
为全球用户规划统一的FAQ策略是指在保持核心信息一致性的前提下，针对不同地区用户的语言、文化习惯和需求差异，设计一套可灵活适配的常见问题解答体系。其核心在于平衡“统一”与“本地化”：统一指核心问题分类、关键术语定义和品牌调性保持一致；本地化则涉及语言翻译准确性、文化隐喻适配及区域特定问题补充，与单纯的多语言翻译不同，它更强调内容的文化相关性和用户体验一致性。 例如，跨国电商平台会先确定“订单流程
衡量FAQ更新效果是评估优化后的问答内容在提升AI模型理解、信息检索准确性及用户体验方面成效的过程。其核心是通过数据指标判断FAQ是否更符合LLM的语义解析逻辑，与传统仅关注点击率的SEO效果衡量不同，GEO视角下需兼顾模型提取信息的精准度和用户问题的匹配度。 例如，电商平台可通过追踪AI客服引用FAQ内容回答用户提问的准确率变化，若更新后AI解答用户问题的正确率从60%提升至85%，则说明FA