零样本提示是一种让AI模型在没有特定训练数据的情况下，仅通过自然语言描述完成新任务的技术。它依赖模型预训练时习得的广泛知识和推理能力，无需针对任务提供示例，直接根据指令生成结果。与少样本提示需提供示例不同，零样本提示完全依赖模型对语言的理解来推断任务要求。
例如，用户直接要求AI“用中文总结这段英文文本的核心观点”，或“将产品说明书转换为简洁的用户操作步骤”，模型无需见过类似示例即可执行。常见于ChatGPT、Claude等大语言模型的日常交互，尤其适用于快速原型设计或任务类型多变的场景。
优势在于灵活性高，减少数据标注成本，但受限于模型知识边界，复杂逻辑任务准确率较低。未来随着模型能力提升，零样本提示可能在客服自动化、内容生成等领域更广泛应用，但需注意对模糊指令的容错性和结果可靠性的优化。
国家间ROI差异评估是衡量不同国家投资回报效率差异的分析方法，通过对比投入成本与产出收益的比值，揭示地域市场的盈利能力差异。与单一市场ROI计算不同，它需纳入汇率波动、政策环境、文化差异等跨国变量，更注重多维度因素对投资回报的综合影响。 例如，某制造业企业评估东南亚与欧洲工厂的ROI：东南亚可能因劳动力成本低初始ROI较高，但需考虑供应链稳定性；欧洲市场需求稳定但合规成本高，长期ROI更稳健。跨
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
GEO（生成式引擎优化）匹配用户真实意图，核心在于通过语义理解和结构化数据，帮助AI模型精准捕捉用户查询背后的深层需求，而非仅匹配关键词。与传统SEO依赖关键词密度不同，GEO强调内容的逻辑连贯性、上下文相关性及自然语言表达，让LLM能像人类一样理解用户意图的细微差别，比如区分“如何学习编程”（寻求方法）与“编程学习资源”（寻求工具）。 在电商领域，GEO优化的产品描述会结构化呈现用户关心的信息