知识图谱构建技术体系知识获取：从不同来源、不同结构的数据中进行知识的提取，形成结构化的知识，当前知识的获取主要针对文本数据进行实体抽取众包：百度百科、维基百科，存储机器可读的、具有一定结构的数据爬虫：通过定义网页中的实体、属性、关系的 pattern，实现对网页数据的获取，例如 Google、Baidu 的搜索引擎机器学习：将数据变成考研理解的知识，例如通过文本分类、主题模型等...

新年、过节、日常中，我们经常需要一些话术，例如春节的拜年祝福信息，情人节表达爱情的话语等，复制粘贴别人的话术，可能撞车还显得没有诚意，这时候就需要 AI 来帮你，利用 AI 生成独一无二属于你的话术，即能彰显你的能力还不缺诚意，小伙伴来感受下 AI 文本生成的能力吧。

文本分类是一个常见的任务，垃圾邮件分类、评论情感极性分析、舆情分析、新闻分类等等，在网上随便搜索都会出现满屏的解决方案和已有模型。在工作或学习中，接到一个分类任务，可能我们就直接套用已有的模型、方法开始尝试，如果效果还不错，那么这个问题就跳过开始下一个问题了；但一般效果可能不太理想：各种指标（auc、f1、accuracy）达不到目标值，这时候我们才回过头来分析怎么去提升，可能这是大家常用的求解思

AI不是“替代人”，是“淘汰不会用AI的人”。看完报告最大的感受是：2025年是AI从“技术炫技”到“落地赚钱”的关键年，不管是职场人还是创业者，别纠结“要不要学AI”，要想“怎么用AI解决自己行业的问题”。报告里有句话很戳我：“数据可得性、流程标准化、ROI可度量，决定了AI渗透的优先级”。简单说，先解决自己身边“能赚钱、能提效”的小问题，比盯着高大上的技术更有用。

2025 年的 SEO 战场已经全面升级。企业必须从传统的思维中解放出来，积极拥抱“生成式引擎优化”（GEO）。立刻检视并调整你的 SEO 策略，转向 AI 优先的思维，实施双轨并行布局，深化你的 E-E-A-T，并结合数字公关的力量，才能在这场 AI 驱动的变革中脱颖而出，持续保持领先地位！

【摘要】随着AI搜索工具普及，用户更倾向于直接获取AI生成的一键答案而非传统网页链接。GEO（生成式引擎优化）应运而生，旨在让品牌内容被AI优先引用。其核心是通过结构化内容提升权威度，而非传统SEO的排名优化。案例显示，某登山鞋品牌通过优化官网结构、KOL合作和结构化数据标记，3个月内AI引用量从0增至470次，带动销量翻番。企业可通过添加结论性语句、结构化排版、引用权威数据等方式快速提升内容“A

在机器学习或者深度学习中，都有一个任务目标，例如猫狗分类准确率、回归预测损失最小化等，为了达到的目标，通常都会训练一个单一的（大）模型或者一系列模型（集成学习），然后根据的目标不断的对模型进行调优，直到达到目标。这种方式一般能够满足的需求，但这种方式让专注于单一的任务目标，可能忽略了一些相关的信息，而这些信息可能会促使更容易甚至达到更优的目标值。换句话就是，通过相关任务之间的共享表示，让的模型对原

选择使用哪个索引类取决于具体的应用需求和可用的计算资源。如果需要利用预训练语言模型的语义理解能力,并且有足够的计算资源,可以考虑使用。利用 GPT 模型的强大语义理解能力来生成文本的向量表示,适用于需要捕获文本语义信息的场景。则提供了更多的灵活性,允许使用不同的向量化技术来创建索引,适用于需要定制化和扩展性的场景。如果需要更多的灵活性和定制化,或者计算资源有限,可以考虑使用。都是用于创建向量存储索

对预先训练过的模特进行微调使用预先训练过的模型有很大的好处。它降低了计算成本，你的碳足印，并允许你使用最先进的模型，而不必从头开始训练一个。Transformer提供了数以千计的预先训练的模型，广泛的任务。当你使用一个预先训练好的模型时，你会在一个特定于你任务的数据集上训练它。他的作品被称为微调，一种非常强大的训练技巧。在本教程中，您将使用自己选择的深度学习框架对一个预先训练好的模型进行微调:微调

问题回答任务返回给定问题的答案。有两种常见的问题回答形式:本指南将向您展示如何对 SQuAD 数据集上的 DistilBERT 进行微调，以便进行提取问题回答。有关其他形式的问题回答及其相关模型、数据集和指标的更多信息，请参见问题回答任务页。从 Datasets 库加载 SQUAD 数据集:然后看一个例子:答案字段是一个字典，包含答案的起始位置和答案的文本。加载 DistilBERT 标记器以处理