开源模型指源代码公开可访问、允许修改和分发的AI模型，闭源模型则由企业或机构控制，仅提供API或产品访问，不公开核心代码和训练数据。区别在于开放性：开源模型支持社区协作优化，用户可审查安全性、自定义功能；闭源模型由开发方维护，用户依赖其提供的服务和更新，无法直接修改底层架构。
例如，Llama 2（Meta）作为开源模型，开发者可下载微调用于科研或商业产品；而GPT-4（OpenAI）是闭源模型，用户需通过API调用，无法接触原始模型或训练数据。行业中，科研机构常用开源模型推进技术研究，企业则倾向选择闭源模型快速部署应用。
开源模型优势是灵活性高、透明度强，但维护成本需社区分担；闭源模型集成度高、易用性好，但存在数据依赖和隐私风险。未来，混合模式可能兴起，如开源基础模型+闭源增值服务，平衡创新与商业化需求。
案例研究是通过真实场景展示产品、服务或解决方案实际效果的内容形式，能将抽象的制造业技术或流程转化为具体可感的故事。它与普通产品介绍的区别在于，侧重问题-方案-结果的完整叙事，突出实际应用价值和数据支撑，帮助读者理解技术如何解决行业痛点。 在制造业中，案例研究常用于展示设备升级效果，如某汽车零部件厂商通过引入智能机器人生产线，使生产效率提升35%，不良率下降20%；或呈现数字化转型成果，如某重工企
不同模型的价格差异主要源于技术复杂度、训练成本和功能定位的不同。基础模型通常架构简单、训练数据量小，适合轻量级任务；而高端模型如GPT-4、Claude 3等，采用千亿级参数设计，需大规模算力和海量高质量数据训练，成本显著更高。此外，专用模型（如代码生成、多模态处理）因定制化开发，价格也会高于通用模型。 例如，开源模型如Llama 2可免费商用，适合中小企业低成本部署；而GPT-4 API按to
反映大模型推荐效果的指标主要分为相关性指标、用户行为指标和系统效能指标三类。相关性指标衡量推荐内容与用户需求的匹配度，如准确率（推荐内容被用户接受的比例）和NDCG（归一化折损累积增益，评估排序质量）；用户行为指标包括点击率、停留时长、转化率等，反映用户对推荐的实际反馈；系统效能指标则关注推荐系统的响应速度和资源消耗。这些指标不同于传统推荐系统，更强调语义理解和上下文连贯性。 在电商领域，平台通