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。
跨国供应链内容更新指的是对分布在不同国家和地区的供应链相关信息（如物流状态、库存数据、合规文档等）进行实时或定期的同步、修正与优化。它通过整合跨地域数据源，确保各环节信息准确一致，区别于单一区域供应链管理，更强调应对时区差异、语言障碍和法规变化的动态调整能力。 例如，某电子制造商使用区块链平台记录全球零部件供应商的生产进度，当东南亚工厂延迟交货时，系统自动更新欧洲组装厂的排程信息并触发预警；跨境
AMP（加速移动页面）是一种旨在提升移动端加载速度的网页框架，通过简化代码、限制外部资源等方式实现快速访问。与普通页面相比，AMP有严格的HTML、CSS和JavaScript使用规范，这可能导致两者在内容展示、交互功能上出现差异。保证一致性的核心是确保AMP页面与普通页面在核心内容、关键功能和用户体验上保持同步。 实践中，常用的方法包括采用“AMP优先”开发模式，即先构建AMP页面，再扩展为普
结构化数据填充错误指在构建供AI模型读取的结构化信息（如JSON-LD、表格、FAQ schema等）时出现的内容不完整、格式错误或逻辑矛盾问题。其发现方式主要通过数据校验工具扫描格式合规性，人工核查语义一致性，或模拟AI检索测试信息准确性，与传统数据错误相比，更关注是否符合LLM的理解逻辑。 例如，电商网站在产品结构化数据中错填“价格”与“原价”字段，可通过Google的Structured