GEO(Generative Engine Optimization) 科普文

一、什么是 GEOGEO(Generative Engine Optimization) 是指通过优化内容结构、语义表达和技术特征,提高其被大语言模型(如 ChatGPT、Gemini、Claude、通义千问等)在生成回答时检索到、理解和引用的概率。简单说:**SEO 是为了让人类“找到”你的页面; GEO 是为了让 AI“用到”你的内容。**二、GEO 的实现原理:AI 是如何“看到”你的内容的?要理解 GEO 的实现方式,首先要了解生成式 AI 获取知识的路径:graph LR A[互联网公开数据] --> B(预训练: 学习语言模式) B --> C[...

别再让宝贵的数据在硬盘里“沉睡至死”当我们谈论数据时,常常陷入一个误区:认为越新的数据越有价值,陈旧的数据则应该被清理或归档。但真相是,数据的价值根本不在于它的存储时间,而在于它被使用的概率和对决策的帮助程度。一、静态坟场:数据的沉睡之地在传统认知中,数据就像被安置在仓库中...

构建机器智能的「认知中枢」当数据具备认知能力——为AI系统设计可学习、可遗忘、可联想的知识基础设施一、什么是认知数据基座在传统数据库之上,“认知数据基座”是一个面向AI系统的知识组织与操作平台。它不仅管理原始数据存储,还支持信息的语义建模、上下文感知、记忆检索与生命周期管理...

想象一群人在讨论晚餐吃什么——有人掉线,有人恶意干扰,还有人网络延迟。共识机制,就是让这群人高效达成一致的通信规则。一、为什么需要不同的共识机制?根本原因:现实世界的约束条件差异,如同"野外生存"与"室内会议"需要不同的组织策略。约束维度简单场景(室内会议)复杂场景(野外生...

一、强化学习 vs 进化论当我在思考如何改进 prompt 写法的时候,想到了一组有趣的类比:强化学习中,有三个关键组成部分:算法、环境和先验知识生物进化论中,有三个关键的概念:自然选择、环境和基因强化学习算法,似乎是在模拟自然选择的数学本质,我们设定的奖励函数,可以看作是...