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

近日,中国人工智能学会发布了《中国人工智能大模型技术白皮书(2023版)》。白皮书全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。

在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，它们在多种任务中展现出了卓越的性能。然而，尽管LLMs在处理问题时表现出色，但它们仍然受限于模型内部知识的存储和更新。为了解决这一问题，研究者们提出了检索增强型大型语言模型（Retrieval-Augmented Large Language Models, LLMs），该模型通过结合外部知识库中的非参数知识，有效提升了问题回答的准确性。但是

使用 AutoClass 加载预训练的实例由于有这么多不同的 Transformer 体系结构，为您的 checkpoint 创建一个 Transformer 体系结构是一项挑战。作为 Transformers core 哲学的一部分，AutoClass 可以从给定的checkout自动推断和加载正确的体系结构，从而使库容易、简单和灵活地使用。来自 pretrained method 的他可以让你

人工智能到底是什么？通常来说，人工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。