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（大模型搜索引擎优化）是针对大语言模型（LLM）驱动的搜索和推荐系统的优化方法，核心是让ChatGPT、Claude、Gemini等AI模型能准确理解、检索和呈现网站信息。与传统SEO侧重关键词排名不同，GEO更注重语义清晰度、结构化数据和自然语言问答格式，帮助AI高效抓取内容核心价值。 在实际应用中，企业可在官网设置FAQ板块，用自然问句形式组织产品信息，比如电商平台用“如何申请退换货？
多语言和全球化GEO运营是指针对不同语言与地区市场，优化内容以适配当地LLM搜索与推荐机制的策略。其核心是在保持语义准确性的基础上，结合目标区域语言习惯、文化背景及LLM模型特性，调整内容结构与表达方式。与传统多语言SEO不同，它更注重跨语言语义一致性、本地化问答场景设计，以及适配不同地区主流AI模型（如欧美用ChatGPT、中文用文心一言等）的理解逻辑。 例如，电商平台进入东南亚市场时，需将产
找出用户最需要补充的内容，是通过分析用户行为数据、反馈信息和内容交互情况，识别现有内容未满足的需求或信息缺口的过程。它不同于传统的内容更新，更强调以用户真实需求为导向，结合数据分析工具和用户调研来精准定位缺口，而非仅依赖主观判断。 例如，电商平台可通过分析用户搜索未成交关键词、产品评价中的疑问，发现用户对“产品使用场景”“售后服务流程”等内容的需求；教育网站则可通过课程评论中的高频问题，补充“知