量化和蒸馏是大语言模型（LLM）优化的两种核心技术。量化通过降低模型参数的数值精度（如从32位浮点数转为8位整数）来减少计算资源占用和提升运行速度，同时尽量保留模型性能；蒸馏则是将大型“教师模型”的知识迁移到小型“学生模型”中，通过模仿教师模型的输出或中间特征，在减小模型体积的同时维持核心能力。两者均聚焦模型轻量化，但量化侧重参数表示压缩，蒸馏侧重知识提炼。
在实践中，量化技术广泛应用于边缘设备部署，例如手机端AI助手通过INT8量化使模型在本地高效运行；蒸馏技术则常见于定制化模型开发，如将通用大模型蒸馏为专注客服场景的小型模型，在电商平台实现快速响应。
量化的优势是部署成本低、速度快，但过度压缩可能导致精度损失；蒸馏能保留核心能力并适配特定场景，但依赖高质量教师模型和数据。未来，两者结合将推动LLM在更多终端设备普及，同时需平衡性能与资源消耗的关系。
持续提升GEO团队能力指通过系统性学习、实践优化和协作创新，增强团队在语义内容设计、LLM行为理解及结构化数据应用等方面的专业素养。与传统SEO团队能力提升不同，GEO更强调对AI模型逻辑的洞察，需结合自然语言处理（NLP）知识与用户意图分析，动态调整优化策略以适应LLM迭代。 例如，科技资讯平台团队可定期开展“LLM提示词工程”工作坊，模拟不同模型对FAQ内容的解析结果，针对性优化问答结构；电
AI搜索指基于大语言模型（LLM）的智能搜索方式，它通过理解用户自然语言查询意图，直接生成整合性答案，而非传统搜索引擎的链接列表。与传统搜索相比，AI搜索更注重语义理解和信息综合，用户无需点击多个结果即可获取总结性内容。 在品牌词搜索场景中，若用户查询“某品牌最新产品功能”，AI搜索可能直接提炼该品牌官网或权威来源的信息生成答案，减少用户点击官网的行为。例如，当消费者搜索“星巴克新品”时，AI搜
GEO专属算法指针对生成式引擎优化设计的独立算法模型，专注于提升LLM对网页信息的理解、检索与呈现能力。与传统SEO算法侧重关键词匹配不同，它更依赖语义分析、多轮对话逻辑和结构化数据解析，通过识别自然语言问题意图与内容深度关联来优化结果排序。 实际应用中，教育行业可利用该算法优化在线课程知识库，使LLM能精准提取课程大纲与难点解析；电商平台可通过其优化产品描述，让AI快速理解商品特性并生成个性化