评估大模型性能指通过多维度指标和测试方法，衡量其完成任务的能力与可靠性。核心包括基础能力（如语言理解、逻辑推理）、任务表现（如文本生成、问答准确率）和安全风险（如偏见、幻觉），区别于传统软件仅关注功能正确性，更强调复杂场景适应性与人机交互自然度。
实际应用中，科技公司常用GLUE、MMLU等标准数据集测试语言理解与知识覆盖，如GPT-4在MMLU上达人类专家水平；企业则结合业务场景定制测试，如电商客服模型需评估商品咨询响应准确率与用户满意度。
优势在于量化模型优劣以指导优化，但存在指标局限性，如部分任务难用单一分数衡量；未来需发展动态评估体系，结合真实场景反馈与伦理审查，推动模型安全可控地落地。
Prompt（提示词）是用户向AI模型输入的文本指令或问题，用于引导模型生成特定输出。它通过明确任务目标、提供背景信息或设定输出格式，帮助AI理解需求。与传统编程指令不同，提示词采用自然语言，更贴近人类沟通方式，无需复杂代码即可控制AI行为。 在实际应用中，提示词广泛用于内容创作，如让ChatGPT根据“写一篇关于环保的社交媒体短文”生成文案；也用于数据分析，例如向Claude输入“总结这份销售
评估转化率变化的真实原因是指通过数据分析和实验方法，区分影响转化率波动的内外部因素，确定根本驱动因素的过程。它不同于简单对比数据变化，需排除干扰因素（如季节性、竞品活动、技术故障），聚焦于目标优化措施（如页面改版、营销文案调整）的实际效果，核心是建立因果关系而非仅观察相关性。 例如，电商平台发现转化率下降时，可通过A/B测试对比新旧支付流程，结合用户行为数据（如跳出率、停留时间）定位问题环节；S
多模态内容生产策略指的是结合文本、图像、音频、视频等多种媒介形式，系统性规划内容创作、分发与优化的方案。其核心是根据目标受众需求和信息传递目标，合理选择媒介组合，确保不同模态内容相互补充、增强整体表达效果，区别于单一文本或单一形式的内容创作模式，更注重跨模态信息的协同性与一致性。 例如，电商平台在推广产品时，可规划“产品描述文本+360°旋转图像+使用场景短视频+用户语音评价”的多模态内容组合；