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LLM泡沫会在2026年破裂人工智能（AI）泡沫持续受关注，尤其围绕着OpenAI、Anthropic等循环资金问题。Hugging Face首席执行官Clem Delangue本周Axios活动更说，泡沫集中大型语言模型（LLMs），但它只是AI应用领域之一，“我认为我们正处于LLMs泡沫，且很可能2026年就会破掉”。Delangue表示LLM只是AI子集之一，AI的生物学、化学、医学、影音等应用才刚开始，几年内会看到更多发展。Delangue对市场过度关注通用聊天机器人表示担忧，认为这种“一个模型解决所有问题”想法太粗暴。他认为趋势应是“多样化模型，更定制化和专业化，分别解决不同问题”。Hugging Face目标正是成为专业模型的资源库，提供OpenAI和Meta等公司大型语言模型，以及针对特定需求微调的变体。 Gartner预测，商业工作流程任务多样性和更高准确性需求正推动朝更专业模型前进。尽管LLM未来仍不明朗，但其他AI应用领域投资才刚开始。最近前亚马逊首席执行官贝佐斯将共同担任AI创业公司Project Prometheus首席执行官，专注机器学习的工程制造应用，已获超过60亿美元资金。

40 年长青：微软称全球近 10 亿用户信赖 Win11 科技媒体 WinAero 发布博文，报道称在 Ignite 2025 活动中，微软一方面庆祝 Windows 操作系统问世 40 周年，另一方面宣布 Windows 11 的活跃设备数已接近 10 亿台。微软 Windows 操作系统最初名为“界面管理器”（Interface Manager），作为基于 DOS 的图形层开发，在 1985 年正式发布前更名为“Windows”。在最新的 Ignite 大会上，微软宣布 Windows 11 的活跃设备数已接近 10 亿台大关，官方同时采用了一种较为谨慎的说法，称“近十亿用户信赖 Windows 11”（Nearly a billion people rely on Windows 11）。Windows 10 于 2015 年 7 月 29 日发布，其用户数于 2020 年 3 月达到 10 亿，并在 2021 年 4 月进一步增长至 13 亿。Windows 11 于 2021 年 10 月 5 日发布，部分原因由于更严格的硬件要求，其用户增长相对平缓。 Windows 11 系统要求设备必须支持 TPM 2.0 和安全启动，相较于前代版本提高了硬件升级门槛，将大量旧设备排除在官方支持范围之外。 AI 集成与技术创新是 Windows 11 的核心亮点。系统将 Microsoft Copilot AI 助手直接集成到任务栏，允许用户通过自然语言指令来提升生产力。此外，为了优化游戏体验，Windows 11 支持 DirectStorage 技术以缩短游戏加载时间，并提供自动 HDR 功能来增强兼容显示器上的视觉保真度。微软在大会上的公告也证实，公司未来的发展重点将持续聚焦于 AI 功能的深度集成与系统安全性的改进。为此，Windows 11 强制执行了更严格的应用沙盒策略和默认安全配置，通过这些措施来有效减少系统的潜在攻击面，为用户提供更安全的计算环境。

40 年长青：微软称全球近 10 亿用户信赖 Win11 科技媒体 WinAero 发布博文，报道称在 Ignite 2025 活动中，微软一方面庆祝 Windows 操作系统问世 40 周年，另一方面宣布 Windows 11 的活跃设备数已接近 10 亿台。微软 Windows 操作系统最初名为“界面管理器”（Interface Manager），作为基于 DOS 的图形层开发，在 1985 年正式发布前更名为“Windows”。在最新的 Ignite 大会上，微软宣布 Windows 11 的活跃设备数已接近 10 亿台大关，官方同时采用了一种较为谨慎的说法，称“近十亿用户信赖 Windows 11”（Nearly a billion people rely on Windows 11）。 Windows 10 于 2015 年 7 月 29 日发布，其用户数于 2020 年 3 月达到 10 亿，并在 2021 年 4 月进一步增长至 13 亿。Windows 11 于 2021 年 10 月 5 日发布，部分原因由于更严格的硬件要求，其用户增长相对平缓。 Windows 11 系统要求设备必须支持 TPM 2.0 和安全启动，相较于前代版本提高了硬件升级门槛，将大量旧设备排除在官方支持范围之外。 AI 集成与技术创新是 Windows 11 的核心亮点。系统将 Microsoft Copilot AI 助手直接集成到任务栏，允许用户通过自然语言指令来提升生产力。此外，为了优化游戏体验，Windows 11 支持 DirectStorage 技术以缩短游戏加载时间，并提供自动 HDR 功能来增强兼容显示器上的视觉保真度。微软在大会上的公告也证实，公司未来的发展重点将持续聚焦于 AI 功能的深度集成与系统安全性的改进。为此，Windows 11 强制执行了更严格的应用沙盒策略和默认安全配置，通过这些措施来有效减少系统的潜在攻击面，为用户提供更安全的计算环境。

OpenAI发布Codex‑Max更大上下文窗口与高效编程继微软和谷歌一周内相继发布重大AI编程新功能后，OpenAI也加入了这场盛宴。今天，OpenAI宣布推出针对编程的全新AI模型Codex的新版本。虽然公告在今天发布，但实际的GPT-5.1‑Codex‑Max功能将在明天面向ChatGPT Plus、Pro、Business、Edu与Enterprise用户的Codex中提供。API接入“即将推出”。OpenAI表示，新Max模型“取代GPT-5.1‑Codex，成为Codex及类似环境中代理式编码任务的推荐模型”。最大的亮点是，新Max模型能够处理更大的任务。AI有一个上下文窗口，大致相当于一次性能够处理的信息量和运算量。对应到人类，就像注意力时长，或是需要喝下一杯咖啡才能继续工作的时长。从内部角度看，上下文窗口的大小实际上是指AI在耗尽之前能够处理的token（标记）数量。Token是极小的信息片段，它们并不直接对应于单词、字母或代码行，而是这些的内存表示。Codex的上下文窗口相对较大，但仍会出现吃不消的情况。例如，我在使用Codex编码时，它能够顺利完成非常大的项目任务。但如果我输入一段包含大量文本的代码崩溃转储，它很快就会耗尽上下文窗口。因为这些token被用于处理大数据转储，而不是项目本身的处理。 GPT-5.1‑Codex‑Max的首要特性是能够处理更大的上下文窗口，并通过一种称为“压缩”（compaction）的过程在多个上下文窗口之间工作。压缩是指模型在整体token窗口快要满时，对对话或代码上下文的部分进行缩减或压缩的过程。就像你和朋友聊天时，对方眼神开始飘忽，你拍了拍手、喊一句“别走神”，然后重新抓住他的注意力，这就是压缩。怎么可能只有我会这样想？在AI中，这意味着Codex Max可以处理更大的任务，例如非常复杂的全系统重构（查找、修改、修复跨引用）。它还能让AI在单个任务上持续工作数小时。OpenAI表示，Codex能够应对24小时的任务。

美媒为何称“埃隆·马斯克的预言在中国已成真”？ “本月，当埃隆·马斯克高调宣布将在硅谷生产大批特斯拉机器人时，中国的人形机器人已在量产并销售给消费者。” 《洛杉矶时报》近日的一篇报道认为，在全球科技竞争的新前沿，中国正展现出显著的先发优势。《洛杉矶时报》网站报道截图报道指出，马斯克在其公司股东大会上与该公司生产的“擎天柱”机器人共舞，并宣布了将在费利蒙市建立工厂的计划。他表示，工厂未来将具备每年生产一百万台机器人的能力，每台机器人的售价约为2万美元。而此时，中国机器人企业已推出一款能够行走、跳舞和完成基本任务的人形机器人，其最便宜的版本价格仅为6000美元。报道援引一家全球知名科技咨询公司的观点分析指出，中国拥有将不断进化的机器人高效、低成本推向市场所需的零部件、生产设施和劳动力。《洛杉矶时报》网站报道截图。图为中国第十五届全国运动会上，吉祥物“乐融融”与人形机器人进行“百米赛跑”。报道说，根据国际机器人联合会的估算，中国至少有80家人形机器人公司，是美国的五倍。摩根士丹利今年早些时候的报告显示，自2022年以来，中国企业发布的人形机器人数量是美国的两倍多，而过去五年中国企业申请的含“人形”一词的专利数是美国的三倍多。报道注意到，马斯克预计，下一代“擎天柱”的动作将与人类无异。而他的预言最近已在中国成真。中国一家电动车制造商本月展示了最新的机器人，其自然步态极其拟人，公司不得不用剪刀在舞台上剪开其合成皮肤露出机械内部，以此证明这确实是一台机器人。《洛杉矶时报》网站报道截图报道认为，中国制造商依托政策支持和强大的制造实力，持续推进机器人产业的商业化进程，在科技竞争新前沿占据上风。这一发展路径与其在光伏板和电动汽车等领域的成功崛起如出一辙。报道指出，摩根士丹利预计，到2050年全球人形机器人市场价值将达5万亿美元，届时中国的人形机器人数量可能是美国的近四倍。

马斯克设想的未来：钱没用了，人们也不再需要工作据《商业内幕》报道，在埃隆·马斯克(Elon Musk)描绘的未来里，人们不再需要工作或金钱，也不会存在贫困。马斯克与英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)在美沙投资论坛上同台讨论时表示，由于AI的出现，金钱将“不再重要”。“像电力和物质这样的资源仍会存在限制，但我认为在某个阶段，货币会变得不再重要。”马斯克称。他将这一点与科幻作家伊恩·班克斯(Iain Banks)的作品联系起来。班克斯在1987至2012年间创作了《文明系列》科幻小说。马斯克称，这些书有助于“理解一个可能的积极AI未来会是什么样子”。马斯克还提到未来工作的终结，他认为工作将变成“可选项”，就像“运动或玩电子游戏一样”。他将未来的工作比作园艺：“虽然在后院种蔬菜要费劲得多，但依然有人乐此不疲。未来的工作也是如此：全凭兴趣选择。”过去几个月里，马斯克多次分享他对AI未来的设想。在近期举行的股东大会上，他表示这个未来将消除贫困现象。“人们经常谈论消除贫困、为每个人提供优质医疗服务，”马斯克在本月早些时候的股东大会上表示，“实际上只有一种方法可以做到，那就是靠Optimus机器人。” 在谈到未来金钱将不再重要后，马斯克在美沙投资论坛上调侃了同台的黄仁勋。马斯克说：“顺便提一句，英伟达今天要开财报电话会议。” 黄仁勋幽默回应称：“反正货币都要没用了……” 马斯克笑着说：“干杯。”两位CEO碰了碰各自的Acqua Panna矿泉水瓶。

Gmail 被指“拿用户邮件训练 AI”，谷歌否认期有多个社交媒体帖子和文章声称，谷歌已更改的政策为使用用户的 Gmail 消息和附件来训练 AI 模型“大开绿灯”，且唯一的退出方法是禁用类似拼写检查的“智能功能”。据外媒 The Verge 今日报道，谷歌开始对关于其政策变动的误解予以澄清。谷歌发言人珍妮・汤姆森表示，“这些报道并不准确 —— 我们没有更改任何设置，Gmail 智能功能已经存在多年，我们不会将用户的 Gmail 内容用于训练 Gemini AI 模型。”Gmail 被指“拿用户邮件训练 AI”，谷歌否认图源：Pexels 从报道中获悉，该媒体仍建议用户检查自己的设置，测试发现，在用户选择退出某些“智能功能”之后，系统仍会重新启用对应的功能。今年 1 月，谷歌更新了智能功能的个性化设置，用户可以独立地关闭 Google Workspace 及地图和钱包等其他谷歌产品的相关功能。除了拼写检查，启用 Gmail 智能功能还可以让用户享受多项便利功能，譬如订单追踪或将航班信息自动添加到日历。根据设置页面，启用 Workspace 功能意味着“您同意 Google Workspace 使用您的 Workspace 内容和活动来优化您的使用体验”，但谷歌澄清，该功能并不代表用户的电子邮件内容将会被用于 AI 训练。 --- 本贴转自IT之家

王国回溯盛典王国守护者们，准备好重温魔法了吗？🎬✨这场「王国回溯盛典」你可千万别错过——这是我们为100次更新精心准备的庆典！🎈🏰📅 11月26日北京时间23:00📍 官方DMK Discord：http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fgmlft.co%2FDMK-Discord-RewindParty&urlrefer=c573af75da838c89c5e6c805e4cdce60 我们将一同回顾迪士尼梦幻王国全部更新预告片——从首支预告到第100版更新！更有限时珍贵礼物专为到场玩家准备，等你来拿！😉🎁

马斯克xAI再发力！Grok 4.1 Fast登场，智能体赛道竞争白热化马斯克旗下的xAI公司近日宣布推出两项重大更新，包括新一代智能体模型Grok 4.1 Fast以及配套的Agent Tools API工具包。这一举措标志着AI领域围绕智能体应用的竞争进入新阶段，特别是在企业级解决方案方面展现出独特优势。作为迄今为止性能最强的工具调用模型，Grok 4.1 Fast具备200万token的上下文处理能力，在智能体任务执行方面表现尤为突出。该模型在人工智能分析智能指数（AII）中跃升至第六位，并在极具挑战性的τ²-Bench Telecom测评中以93.3%的准确率登顶榜首，超越了GPT-5.1（high）、Gemini 3 Pro等主流模型。测试数据显示，其推理速度比前代产品提升27%，同时将幻觉率降低了一半。实际测试显示，新模型在实时信息检索领域展现显著优势。当被要求提供"本周xAI重要新闻"时，Grok 4.1 Fast不仅在数秒内完成响应，还准确捕捉到最新发布的更新信息，而前代模型则遗漏了关键动态。这种时效性提升得益于模型与X生态系统的深度整合，使其能够实时抓取网络数据和用户上传文件。不过在编程模拟测试中，新模型暴露出特定领域的性能波动。当要求模拟"旋转六边形内弹跳球"的物理场景时，Grok 4.1 Fast生成的画面缺少核心元素小球，而在升级测试要求加入质量差异的第二个球体后，模型甚至出现黑屏无法运行的情况。这表明在追求工具调用效率和速度优化的过程中，模型可能在某些专业领域的表现有所取舍。配套发布的Agent Tools API为开发者提供了强大的工具集成能力。通过简单代码调用，智能体即可实现网页浏览、代码执行、文档检索等复杂操作。该工具包内置安全沙箱环境，支持Python代码运行和MCP协议连接第三方服务，开发者无需自行管理API密钥或速率限制。xAI提供的案例显示，智能体可在多轮对话中自主调用不同工具组合，直至获取完整信息。此次更新推出两个模型变体：grok-4-1-fast-reasoning侧重深度推理能力，grok-4-1-fast-non-reasoning则优化即时响应速度。这种灵活配置方案，配合与X平台的深度整合，使xAI在企业客户服务、财务分析等垂直领域展现出竞争优势。不过行业观察人士指出，模型在专业领域表现的稳定性仍需更多案例验证，特别是在自主智能体规模扩展后的长期运行可靠性方面。

OpenAI新推GPT-5模型：为数学科研、药物及材料研发添强大助力人工智能领域迎来重要进展，OpenAI正式推出新一代语言模型GPT-5。该模型在数学计算与科学研究领域展现出突破性能力，其强大的数据处理与逻辑推理功能，正在为科研工作开辟新的可能性。这项技术革新不仅提升了基础研究的效率，更在应用科学层面展现出显著价值。相较于前代产品，GPT-5在数学公式解析与科学概念理解方面实现质的飞跃。通过深度学习算法的优化，模型能够更精准地处理复杂数学运算，并自动生成符合学术规范的推导过程。科研人员在进行数据分析时，可借助该模型快速验证假设，减少重复性劳动。某高校数学实验室的初步测试显示，使用GPT-5处理微分方程的效率较传统方法提升近70%。在生物医药领域，GPT-5展现出独特的分析优势。模型通过整合全球最新生物医学数据库，能够系统梳理药物分子与靶点的相互作用关系。某制药企业研发团队利用该模型，在两周内完成了原本需要三个月的化合物筛选工作，成功锁定三个具有开发潜力的抗癌分子。这种高效筛选机制，为缩短新药研发周期提供了技术支撑。材料科学领域同样受益于这项技术突破。GPT-5的分子动力学模拟能力，使科研人员能够在虚拟环境中预测材料性能。某新材料研究所借助该模型，提前六个月完成了新型超导材料的研发流程。通过模拟不同温度条件下的电子迁移规律，研究人员成功优化了材料配方，避免了传统试错方法带来的资源浪费。技术专家指出，GPT-5的核心突破在于其多模态数据处理能力。模型不仅能理解文本信息，还可解析化学结构式、物理模型图等非文本数据。这种跨领域知识整合能力，使得科研人员能够以更系统的方式开展跨学科研究。目前全球已有超过50个顶尖实验室将该模型纳入研究工具链。值得关注的是，GPT-5特别强化了科研伦理防护机制。在处理敏感数据时，模型会自动过滤存在争议的研究方法，并提示潜在伦理风险。这种设计理念确保了技术应用符合学术规范，为人工智能辅助科研树立了新标杆。随着模型功能的持续优化，其在科研领域的应用场景正在不断拓展。

谷歌Gemini 3系列AI模型登场：推理等多能力提升，Pro版功能多样谷歌公司近日宣布正式发布新一代人工智能模型Gemini 3系列，并同步推出Gemini 3 Pro预览版本。这款被企业称为"迄今最智能、最具事实准确性"的AI系统，在推理能力、多模态理解和应用开发效率等核心指标上实现突破性进展。据技术白皮书披露，该模型在创建软件、邮件管理、文档分析等场景中的表现较前代产品提升超过40%。在核心能力方面，Gemini 3展现出独特的推理优势。通过深度神经网络架构优化，该模型能够精准捕捉创意中的隐含线索，解析复杂问题的内在逻辑关系。在独立第三方进行的"人类终极考试"基准测试中，该系统以37.4分的成绩刷新纪录，较此前领先的GPT-5 Pro高出近6个百分点。测试数据显示，其减少了对提示词的依赖度，在语境理解准确率方面提升27%。旗舰版本Gemini 3 Pro的多模态处理能力尤为突出。该系统可同步解析文本、图像和音频信息，实现跨媒介内容的智能交互。实际应用场景中，用户可将菜谱照片直接转化为可编辑的电子文档，或将视频讲座自动生成交互式学习卡片。更值得关注的是，其开发的动态布局引擎支持生成杂志风格的浏览界面，可根据内容特征自动调整排版样式。搜索服务领域的应用革新同样引人注目。升级后的查询分解技术能将复杂问题拆解为多个可执行的子任务，通过多线程处理提升搜索效率。在视觉呈现方面，系统支持图片、表格、网格等多样化内容格式，配合模拟结果的可视化展示，使用户获取信息的效率提升35%。技术团队特别强调，该模型在信息筛选过程中建立了三重事实核查机制，确保输出内容的可靠性。与竞品相比，Gemini 3 Pro在交互设计上采用差异化策略。通过强化语义理解模块，系统能够提供更精炼直接的回答，避免冗余信息干扰。在实测对比中，面对相同问题，该模型的回答平均字数减少22%，但关键信息覆盖率提升18%。这种"精准供给"模式在金融、医疗等专业领域展现出显著优势。目前该系统已在LMArena等权威评测平台占据榜首位置，其"深度思考"模式通过引入认知架构模拟人类推理过程，在复杂问题处理中表现出色。不过出于安全考虑，这项功能暂仅向认证测试人员开放。技术文档显示，系统内置的伦理审查模块可实时监测200余种潜在风险，确保应用合规性。

马斯克回应合作提议：拟将xAI的Grok AI融入Siri提升其性能近日，科技界传出一则备受瞩目的消息：特斯拉及SpaceX创始人埃隆・马斯克公开表达了与苹果公司合作的意愿，计划将旗下xAI公司研发的Grok AI整合进苹果语音助手Siri，以此提升Siri的智能化水平和运行效率。这一表态源于马斯克对X平台上一条用户帖子的回应。有用户在X平台发帖，直言不讳地批评Siri“已经过时，愚蠢得让人难以忍受”，并强烈建议苹果用Grok 4.1模型来取代现有的Siri，认为市场急需一个更加智能的聊天机器人。面对用户这一大胆建议，马斯克迅速作出回应，仅用“I'm down”三个简洁有力的单词，就明确传达出他对与苹果开展合作的积极态度。这一回应迅速引发了科技圈的广泛关注和热议。值得一提的是，就在几天前，马斯克旗下的xAI公司刚刚发布了Grok 4.1模型。该模型在多个方面实现了显著突破，不仅在推理能力、共情交互以及创造力上有大幅提升，还经过专门优化设计，有效减少了AI模型常见的“幻觉”现象，能够为用户提供更加精准、可靠的回应。此次马斯克提出将Grok AI集成到Siri中，无疑为Siri的未来发展带来了新的想象空间。

谷歌DeepMind挖角波士顿动力前CTO，欲打造机器人界的“安卓” 据科技媒体 The Decoder 报道，谷歌 DeepMind 正在采取一系列重大举措，推动旗下 Gemini AI 成为通用机器人控制平台，目前该公司已挖来前波士顿动力首席技术官 Aaron Saunders，担任硬件工程副总裁一职。据报道，Aaron Saunders 在波士顿动力任职期间主导开发了多种机器人，代表作品有能后空翻人形机器人 Atlas、带长爪子的机器狗 Spot，他从 2018 年开始担任工程团队副总裁，并在 2021 年升职首席技术官（CTO），全面主导公司的技术研发。 Altas 机器人Spot 机器狗DeepMind CEO Hassabis 曾在接受《WIRED》采访时表示，他想将 Gemini 打造成机器人世界的软件基底，就像安卓是全世界大部分智能手机操作系统的基底那样。他对此解释道：“你可以把我们布局的方向往安卓看，我希望以 Gemini 构建一个基础模型，使其能开箱即用地适配任何机器人形态，不仅适配人形机器人，还能兼容非人形结构”。值得注意的是，目前海外具身智能市场上，已有 Agility Robotics、Figure AI、1X 等公司在此领域虎视眈眈，连新能源汽车界巨头特斯拉也想分一杯羹，其 CEO 埃隆・马斯克声称要在未来十年量产 100 万台 Optimus 人形机器人。

魔法时刻：你心中最动人的角色互动从欢快的击掌互动、妙趣横生的对话，到灰姑娘与王子迷人的浪漫共舞，每个瞬间都令人难忘。💖 ✨ 快来分享你最爱哪对角色的互动，让你的王国熠熠生辉？💬🏰

为迎接《疯狂动物城2》上映，DMK迎来四位新角色！欢迎野心勃勃的羊副市长，参与活动解锁迷你教父大先生、欢乐豹警官与巨星夏奇羊！**&

XChat：马斯克为“超级入口”打下第一块地基 11月17日凌晨，XChat悄无声息地上线了iOs与Web，全量覆盖；Android 宣布将在一周内跟进。没有倒计时、没有发布会，只有马斯克深夜一句简单的更新帖——产品直接丢给用户，让世界自己去体验。你第一次打开它，会觉得它“少得不可思议”——一个聊天框、一个轻量的圈子、一个 Share 流，以及一句低调的提示：【但越少，越像地基。越简陋，位置越准。】很多人把 XChat 当作“新的 DM”。但如果你做过产品，就知道：这不叫升级，这是把整个关系链系统——连同地基与管线——全都推倒重来。接下来，用一个产品经理能懂的方式，把 XChat 拆给你看。 Ⅰ. 从灰度测试到全平台：五个月完成的“重写级工程”这事要从五个月前说起。2025 年 6 月，马斯克在 X 上发帖宣布： “All new XChat is rolling out with encryption, vanishing messages and Rust architecture.” 表面是功能预告，实质是：整个 DM 架构被换成了 Rust 重写版——连关系链的底层协议都一起重来。为什么先给 Premium 付费用户灰度？作为 PM 一眼能看穿：这是典型的“付费墙测试法”——用高黏性用户先压压力测试，降低大规模崩溃成本。这期间旧 DM 停掉加密、数据库反复迁移、通话协议重构。五个月后，一次性全推，不留退路。这是马斯克式节奏：要么一起往前，要么所有人一起扛。 Ⅱ. 功能简单，但每一项都踩中“真需求” XChat 的功能少并不是因为“不够做”；而是它把 PM 最重要的一条原则执行到极致：MVP 只做用户最痛的三件事。 1｜绝对安全沟通：隐私焦虑时代的最大痛点 2｜任意文件共享：把用户的切换成本降到零 3｜跨平台通话：不需要手机号的联系能力 Ⅲ. 产品骨架：三层结构决定它不是“聊天工具” 如果从 PM 架构画出 XChat 的“产品骨架”，会是这样三层：第一层：信任层（Trust Layer），解决用户底层情绪：“我敢不敢说？”没有信任，就没有关系链；没有关系链，就没有支付；没有支付，就没有超级应用。第二层：沟通层（Communication Layer）统一所有媒介，成为 X 的“消息操作系统”。这是“入口级”功能。第三层：表达层（Expression Layer）承载轻量表达：Circles（圈子）Share Feed（公开流）AI 内容分享（与 Grok 集成）这是社交结构的未来延展位。 Ⅳ. 战略视角：XChat 是超级应用的第一根承重柱一个超级应用有三条链：内容链 —— X（已成熟）关系链 —— XChat（正在构建）支付链 —— X Money（预计 2026 Q1）内容让用户看，关系让用户留，支付让用户付费。 XChat 能做的，是把“愿意聊天的两个人”变成“愿意交易的两个人”。这是所有超级应用的秘密。当 Grok/AI Agent、X Money、小程序体系接进来……聊天窗口将成为：信息中心操作界面支付通道AI 办公室协作空间个人 OS你会发现：马斯克不是在做一个聊天工具，他在做一个“未来操作系统的人机入口”。 Ⅴ. 为什么它看起来像半成品？因为这是“正确的半成品”现在的 XChat，还有不少短板：群组能力弱圈子发现不足部分同步延迟 Android 尚未全量 UI 极简但不够温度但对一个 PM 来说，这是正确的缺点真正的大产品体系，没有一个是“第一版就完整的”。微信第一版只有聊天，WhatsApp 第一版只有状态同步。先把“安全房间”建好，再往里搬支付、内容、AI、工具。越着急加功能，地基越危险。XChat 上线时没有锣鼓喧天。但所有懂产品的人都听到了那声沉闷又结实的落地声——一块属于超级应用未来的地基，被准确无误地钉进了地面。而这块地基的名字叫：XChat。 —— 本帖转自人人都是产品经理作者：小岳同学公众号：无名分析师本文由 @无名分析师原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

Gemini3正式发布，一句话一个世界。当 AI 不再只是工具，而能在一句话中生成一个完整世界，你会如何想象未来？Gemini 3 的发布，不仅是技术的飞跃，更是对我们理解创造力与边界的一次挑战。刚刚，谷歌正式发布了Gemini 3。从今天起，Gemini 3 Pro 已在全球范围内向 Gemini App 和 Google AI Studio 用户推送。甚至在正式官宣之前，谷歌已经悄悄把模型提前上线。作为谷歌迄今最强的一代基础模型，Gemini 3 在推理、多模态、工具使用等核心维度上全面超越了 2.5 和 2.0 系列，也被谷歌内部定义为一次“代际升级”。就连奥特曼在看到相关案例展示时，都忍不住点了赞。—— 本帖转自乌鸦智能说

🌟 Rapunzel（乐佩公主）的魔法发奇幻故事！ ✨ 在迪士尼经典动画《魔发奇缘》（Tangled）中，Rapunzel的魔法金色长发是整个故事的核心！一切从一滴坠落的阳光开始：它落地生出一朵神奇的太阳花，能治愈一切伤病、逆转衰老，让葛索妈妈（Mother Gothel）永葆青春。王国王后生病，国王派人找到太阳花煮汤救治，王后痊愈后生下小公主Rapunzel——她的头发继承了太阳花的魔力！长达21米（70英尺）的金色长发，唱起神秘咒语“Healing Incantation”（治愈咒语）时会发光、治愈伤口、恢复青春！但有个致命弱点：一旦剪断，魔力消失，头发变棕色短发，再也长不回去了！葛朵发现后，趁夜偷走婴儿Rapunzel，把她关在森林深处的无门高塔18年！每天让Rapunzel放下长发爬上去，偷偷唱咒语吸取魔力保持年轻。 Rapunzel在塔中画满壁画，养变色龙Pascal做伙伴，梦想看到每年生日出现的“飘浮灯笼”（其实是为她而放的）！有趣转折：小偷Flynn Rider（真名尤金）偷王冠逃进塔里，被Rapunzel用平底锅敲晕！她用王冠交换，让他带她冒险看灯笼。途中葛朵追杀，两人联手逃脱。Flynn为救Rapunzel剪断她的长发，葛朵瞬间衰老坠塔而亡！但Rapunzel的一滴眼泪继承魔力，救活了Flynn！在《迪士尼梦幻王国》游戏中，Rapunzel的魔法发超级实用！召唤她解锁更多任务，提升主线效率～快来重温这份治愈魔法吧！👑💖 你最爱哪部分？评论说说！ #魔发奇缘 # #迪士尼梦幻王国#

文心5.0: 2.4万亿参数原生全模态架构百度世界大会发布文心 5.0，以 2.4 万亿参数 MoE 架构（激活率 < 3%）、原生全模态为核心突破。区别于后期融合，其可原生处理图文音视频，解决信息损耗问题，在 40 余项测试中对标 Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High今天是百度世界大会，文心 5.0 发布对于这个模型，要点归结如下： 2.4 万亿参数：MoE架构，激活参数低于 3% 原生全模态：不同的路线选择，我觉得这是最大的发布，会细说 40 余测试领先：语言与多模态的综合能力，与 Gemini-2.5-Pro、GPT-5-High 等模型持平“原生全模态” 这次发布最大的信息点，是原生全模态这个架构要理解全模态，得从多模态说起这个词，大家不陌生，最基础的就是 AI 能看图，后续还有能听声音、能看视频，乃至能画图，这是怎么做的呢？最开始：假装多模态最开始是纯工程技巧，看图靠 OCR、看视频靠识别字幕、听声音靠 ASR（语音转文字，然后再理解）OpenAI 的手搓规范：让 GPT 假装学会多模态接下来：学会多模态再之后，来到了「多模态」时代，厂商们也各自推出了「多模态模型」，一种做法是采用“后期融合”（Late Fusion），或者...我愿称之为称之为“拼好模”的策略简单来说，就是为不同的信息模态（如文本、图像、音频）分别训练独立的编码器（Encoder）。这就像是为不同的语言分别找了专家翻译（差不多就这个意思）。一个图像专家负责把图片“翻译”成机器能理解的数字特征，一个文本专家负责处理文字这事儿，最典型的就是当年的 GPT4-Vision，图片到代码举个例子，当模型接到一个图文任务时，它会先把这些专家的“翻译稿”收集起来，再交给一个更高层的模块进行整合，最终输出结果。当然了，在多次“翻译”和“整合”的过程中，信息不可避免地会产生损耗和偏差到现在：成为全模态（还在进行）原生全模态，则是想从根上解决问题，让大模型能够融合的处理各种信息换句话说：只有融合了全模态，才能把 AI 真当个人用这个方向，从原生多模态开始，Google 的 Gemini 是第一个大规模商业化并强调原生多模态(natively multimodal) 概念的主流大模型，支持多模态的输入，和文字的输出。再之前，OpenAI 的 GPT-4V、Google 自己的 PaLM 等都是后期融合方式百度也在这个方向进行了探索，理论上还更进一步，就是这个文心 5.0，是按原生全模态来做的，架构上支持全模态的理解和输出（文字、图像、声音和视频）原生全模态不同于业界多数的多模态模型采用后期融合的方式，文心 5.0 的技术路线是采用统一的自回归架构进行原生全模态建模，理解与生成一体化。——王海峰，百度首席技术官这里面有几个硬骨头要啃：第一个：理解生成一体化多模态的理解和生成，在技术上是两种不同的任务，需要模型在学习生成一张图片的同时，也在提升它对图片的理解能力，反之亦然第二个：统一架构下的训练效率把不同模态的数据硬塞进一个统一的自回归架构，需要极强的工程能力，也需要非常多的试错（这个免不了）第三个：推理成本优化这事儿我还去专门问了，以百度这个为例，干了很多脏活累活辛苦活，包括不仅限于多模态编码器分离异步训练、动态自适应显存卸载、FP8 混合精度训练等没办法...搞模型的也是得为了用，控制好计算与推理成本，才能让东西有上线的可能当然，理想和现实总有差距，大家都在往这个方向尝试，但迄今为止，谁都没完整放出来 —— 节选转自人人都是项目经理赛博禅心

用「粉色甜甜圈奶昔站」为游客奉上全城最甜美的饮品！将魔法冰淇淋甜甜圈与冰爽风味巧妙融合，再撒上欢乐点缀——这座活力四溢的美食摊，正是点亮王国生机的完美选择！

这个问题没想好，做GEO就是在浪费钱 GEO 的核心痛点：产品定位模糊、用 SEO 思维做 GEO 只会徒劳。它拆解了 GEO 与传统 SEO 的本质差异，给出 “明确定位 + 精准内容策略 + 测试迭代” 的实操步骤，帮助企业跳出内容堆砌陷阱，让 GEO 真正成为精准获客的有效工具。又到年底，很多企业在做年度营销计划的时候，给Generative Engine Optimization（GEO，生成式引擎优化）预留了不少预算，期待能够带来新客户、新增长。大家心照不宣，认为只需要大量产出内容就行。当客户正好问魔镜（大模型）“谁是最美的女人（好的产品）”的时候，就有机会被推荐。然后，客户直接找上门来，再然后，成交！想想就很美好，投入还不多（甚至免费，AI能自己写文章）…先不论是不是真的可行，再抛开是不是给AI喂垃圾这个营销道德问题，这其中有一个至关重要又容易被忽略的问题是“我们希望被搜到什么？”也就是传播中的What。说什么(What)、怎么说（How)，在哪里说(Where)，大模型是Where，第一个问题没想清楚，只关注最后一个问题，方向就错了。

OpenAI 发布了可解释性新研究 OpenAI 再破大模型 “黑箱” 难题！由 Ilya 超级对齐团队成员牵头的新研究正式发布，通过训练 “权重稀疏” 的小模型。文章将深入解析这一创新训练方法、具体任务回路案例，以及未来提升稀疏模型效率的两大路径，带你看懂 OpenAI 在 AI 可解释性与超级对齐领域的关键布局。刚小步快跑了一波GPT 5.1，主打让大模型说人话，OpenAI又在可解释性上做文章了。真的是paper的那种。论文公开了OpenAI内部一种训练小模型的新方法，能让模型的内部机制更容易被人类理解，即更具可解释性。OpenAI自己是这样介绍的：ChatGPT背后的语言模型具有复杂且时长令人惊讶的结构，我们尚未完全了解它们是如何工作的。这种方法有助于我们缩小其中的差距。简单来说，在这项研究中，OpenAI研究员们的核心思路是：训练神经元连接少、但神经元数量多的稀疏模型，让神经网络变得简单，也更容易理解。如果你对模型可解释性感兴趣，这篇论文值得一读。 ——— 转自人人都是项目经理

迈克尔杰克逊传记预告片打破多项纪录《迈克尔杰克逊的传记》电影发布了预告，他打破了很多记录，发布的24小时内观看人数超过了1亿次，准确的说是1亿1千6百20万次以上，这个数字比当时的波西米亚狂想曲的预告片高很多，而且他还是所有音乐传记片和演唱会纪录片的预告里播放最高的，之前的记录是泰勒·斯威夫特23年《时代巡回演唱会》的预告。这部片的出品公司是狮门影业，还有GK电影，发行方是环球影业，显然这部片的制片级别和成片品质值得期待，影片的导演安东尼福奎阿，不少朋友应该看过和喜欢他的作品，《训练日》还有《伸冤人》系列，这部影片也是《波西米亚狂想曲》原班人马打造，追整个影片的调性，从配乐的选择到当中经典片段的致敬，很多朋友喜欢的《颤栗》也在其中，还有影片中的第一句话：我知道你等很久了。本片中迈克尔·杰克逊的侄子扮演迈克尔·杰克逊，这部影片定档于2026年4月24日全球上映，可能同步在内地上映，喜欢的朋友请持续关注。 ——— 转自b站编剧雷神

智慧与战争女神·雅典娜雅典娜：智慧与战争的女神雅典娜（Athena），古希腊神话中奥林匹斯十二主神之一，是智慧、战略战争、手工艺和文明的守护女神。她是宙斯（Zeus）和智慧女神墨提斯（Metis）的女儿，但她的诞生极为独特：宙斯吞噬了墨提斯后，雅典娜从宙斯的头部全副武装地诞生，头盔闪耀、矛枪在手，象征着她天生就具备智慧与武力的双重本质。这让她成为神话中最具理性与力量的女性神祇之一。主要象征与属性 -智慧（Sophia）：雅典娜代表理性思考、发明创造和知识。她是哲学家、建筑师和织布工的庇护者，常与橄榄树（她赠予雅典人的礼物）相关联，象征和平与繁荣。-战争（Strategic Warfare）：不同于狂野的战神阿瑞斯（Ares），雅典娜主宰“正义战争”和战术策略。她以冷静、纪律和防御著称，常手持埃吉斯盾牌（Aegis，由蛇发女妖美杜莎的头颅制成）和长矛。其他象征：猫头鹰（智慧的化身）、橄榄枝、纺锤。她的标志性形象是头戴战盔、身披长袍，手持权杖。著名神话故事 1.与波塞冬的竞赛：为争夺雅典城的守护权，雅典娜与海神波塞冬竞争。她用长矛刺地，长出橄榄树，提供食物、油和木料；波塞冬则击地涌出咸水泉。雅典人选择雅典娜，故这座城市以她命名（Athens）。 2.特洛伊战争：在荷马史诗《伊利亚特》中，她支持希腊一方，帮助奥德修斯设计木马计，体现了她的战略智慧。 3.珀耳修斯与美杜莎：雅典娜赠予珀耳修斯一面反射盾牌，让他斩杀蛇发女妖美杜莎，并将她的头嵌入自己的盾牌。 4.阿拉克涅的挑战：织女阿拉克涅自夸织艺胜过雅典娜，两人比试后，雅典娜将对手化为蜘蛛，警示骄傲的后果。文化影响 -罗马对应：罗马神话中的密涅瓦（Minerva），继承了她的智慧与工艺属性。 -现代象征：雅典娜启发了无数艺术、文学和符号，如欧盟的橄榄枝徽章、大学校徽（常以猫头鹰代表）。她也体现了女性力量的典范：在**社会中，她是独立、智慧的化身，常被描绘为“处女神”（Parthenos），守护贞洁与自治。 -考古遗迹：雅典卫城上的帕特农神庙（Parthenon）原本就是献给她的，里面曾供奉一尊金象牙雕像（现已失传）。雅典娜不仅仅是神话人物，她代表人类追求智慧与平衡的永恒主题。你还对她的某个具体故事、艺术描绘或现代解读感兴趣，可在评论区留言黎

测试一下看看兄弟们，我好像发现了一个不得了的秘密！关于下面这张图……

什么是GEO？AI搜索时代的新搜索优化战略什么是 GEO？ GEO，即“生成式搜索引擎优化”，是一种专门针对 AI 搜索引擎而设的全新搜索优化策略。AI搜索技术正在改变用户的搜索行为——你的潜在客户正在通过 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Google AI Overviews 等AI搜索引擎搜寻品牌、产品和资讯。与传统搜索方式不同，AI 搜索直接“生成答案”。这意味着，如果你的品牌没有被 AI 理解、引用或信任，将不会被潜在客户看到，最终失去大量查询。真正的问题是：当客户向 AI 提问时，它会不会提到你？AI搜索优化正可以让你的内容和品牌——被 AI 引用、甚至主动推荐，提升品牌在 AI 搜索结果中的曝光和查询。结合 SEO 与AI 搜索优化，你将抢占下一波流量红利，在新世代搜索模式中占据优势位置！

GEO与SEO对比分析报告：从搜索优化到AI时代的营销变革随着人工智能技术的快速发展，搜索行为正在经历前所未有的变革。传统的搜索引擎优化（SEO）策略面临着来自生成式引擎优化（GEO）的挑战。本报告基于a16z的最新研究和行业观察，深入分析了GEO与SEO的根本差异，探讨了这一转变对营销行业的深远影响，并展望了面向Agent时代的技术发展趋势。核心发现摘要：搜索正从"链接时代"转向"语言模型时代"，查询长度从平均4个词增长到23个词 GEO的核心目标是获得AI引用，而非传统的点击率优化价值800亿美元的SEO市场基础正在发生结构性变化新兴的GEO工具正在重塑品牌在AI生态系统中的可见性策略搜索范式的根本性转变从链接到语言模型的演进传统搜索建立在链接基础之上，而GEO则建立在语言理解之上。这一转变的核心特征包括：查询行为变化：用户查询从平均4个词扩展到23个词，反映出更自然的对话式搜索习惯会话深度增加：搜索会话时长从快速跳转扩展到平均6分钟的深度交互结果呈现方式：从链接列表转向直接的综合性答案，用户无需点击即可获得信息苹果宣布将Perplexity和Claude等AI原生搜索引擎内置到Safari中，这标志着Google分发垄断地位的松动，为新的搜索生态系统奠定了基础。商业模式的结构性差异传统搜索引擎通过广告将用户流量货币化，用户用数据和注意力付费。相比之下，大多数LLM采用付费墙和订阅驱动的服务模式。这种结构性转变影响了内容引用方式：模型提供商缺乏展示第三方内容的直接激励，除非这些内容能够增强用户体验或强化产品价值。 GEO与SEO的核心差异分析优化目标的根本转变内容优化策略的差异化 SEO策略特点： -关键词密度和精确匹配 -反向链接建设和权重传递 -页面技术性能优化 -重复性和精确性导向 GEO策略特点： -结构化内容组织（使用"总结"、项目符号等格式） -语义密度和意义丰富性 -易于AI解析和提取的内容架构 -权威性和可信度信号强化 Canada Goose的案例研究显示，GEO工具帮助品牌了解LLM如何引用品牌，重点不在于用户如何发现品牌，而在于模型是否会自发提及品牌，这成为AI时代无提示认知的重要指标。 GEO工具生态系统的兴起新兴平台和技术架构目前市场上出现了多个专业的GEO分析平台： -Profound、Goodie、Daydream：通过微调模型镜像品牌相关提示语言，战略性注入SEO关键词，大规模运行合成查询 -Ahrefs Brand Radar：跟踪品牌在AI概览中的提及情况 -Semrush AI工具包：专门设计用于跟踪生成式平台上的品牌感知这些工具的工作原理包括： 1.微调模型以镜像品牌相关的提示语言 2.战略性地注入顶级SEO关键词 3.大规模运行合成查询 4.将输出组织成可操作的仪表板平台化机会的显现最具竞争力的GEO公司不会止步于测量，而是会： -微调自己的模型，从跨垂直领域的数十亿隐式提示中学习 -拥有完整的循环：洞察→创意输入→反馈→迭代 -提供实时生成活动、优化模型记忆的基础设施 -成为品牌与AI层交互的记录系统从工具到生态系统的演进 SEO时代的经验教训尽管SEO市场规模庞大，但从未产生垄断性赢家。Semrush、Ahrefs、Moz和Similarweb等工具各自在细分领域成功，但没有一个占据完整技术栈。SEO始终保持分散化特征： -工作分布在代理机构、内部团队和自由职业者之间 -数据混乱，排名推断而非验证 -点击流数据获取困难，缺乏统一的数据控制 GEO的集中化潜力 GEO改变了这一格局，具备更强的平台化和集中化潜力： -API驱动架构：直接嵌入品牌工作流程 -实时数据获取：更容易捕获用户交互数据 -全渠道优化：统一管理多个AI平台的品牌表现 -自主营销能力：AI使自主营销人员成为可能面向Agent时代的技术演进 MCP：模型上下文协议的战略价值随着AI Agent成为主流交互方式，**Model Context Protocol（MCP）**正成为连接AI模型与外部工具和数据源的关键桥梁。MCP的核心价值在于： -标准化接口：为AI Agent提供统一的工具调用标准 -动态上下文管理：实现AI模型与实时数据的无缝集成 -可扩展架构：支持多样化的工具和服务接入 Agent2Agent：智能体间通信的未来 -Agent2Agent（A2A）通信协议代表了AI交互的下一个演进阶段： -多Agent协作：实现不同专业领域Agent之间的高效协作 -分布式智能：构建去中心化的AI服务网络 -自主决策能力：Agent能够独立完成复杂的多步骤任务面向Agent开发的最佳选择在GEO向Agent时代演进的过程中，MCP和Agent2Agent技术栈提供了独特优势： 1.技术前瞻性：直接面向Agent交互模式设计，避免传统Web架构的局限性 2.生态系统效应：建立标准化的Agent工具生态，降低开发和集成成本 3.商业模式创新：从传统的SaaS订阅转向基于Agent能力的价值定价 4.竞争壁垒：早期参与者能够建立技术标准和生态系统优势具体应用场景： -智能内容优化Agent：基于MCP连接多个数据源，自动优化内容以提升GEO效果 -品牌监控Agent网络：通过Agent2Agent协议实现多平台品牌提及的实时监控和分析 -营销策略协调Agent：多个专业Agent协作制定和执行跨平台营销策略我们正处于搜索和营销技术的历史性转折点。从SEO到GEO的转变不仅仅是技术升级，更是商业模式和用户行为的根本性变革。传统的"被发现"艺术正在演进为"被记住"的科学，品牌需要从"排名竞争"转向"认知植入"，从"流量思维"转向"影响力思维"。关键发现总结： 1.范式转变已经开始：查询行为、会话深度和结果呈现方式的根本性改变表明，AI搜索不是传统搜索的改进版本，而是全新的信息获取范式。 3.GEO具备平台化潜力：与分散化的SEO市场不同，GEO技术栈的API驱动特性和实时数据获取能力，为建立集中化平台提供了可能。 4.Agent时代的技术准备：MCP和Agent2Agent协议为构建面向Agent的营销工具生态系统提供了技术基础，早期采用者将获得显著的竞争优势。 4.商业机会窗口：正如2000年代的Google AdWords和2010年代的Facebook定向引擎一样，2025年的LLM平台和GEO工具代表着新的套利机会。在AI成为商业和发现前门的世界中，营销人员面临的核心问题不再是"搜索引擎能找到你吗？"，而是"AI模型会记住你吗？"。成功的品牌将是那些能够在AI的认知层面建立持久印象的品牌，而MCP和Agent2Agent技术将成为实现这一目标的关键工具。时机至关重要。搜索行为的转变刚刚开始，但广告预算的流向变化将会很快。对于希望在这一转型中获得先发优势的企业来说，现在正是投资GEO能力和Agent技术栈的最佳时机。

什么是 GEO？ GEO（Generative Engine Optimisation），即“生成式搜索引擎优化”，是一种专门针对 AI 搜索引擎而设的全新搜索优化策略。AI搜索技术正在改变用户的搜索行为——你的潜在客户正在通过 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、Google AI Overviews 等AI搜索引擎搜寻品牌、产品和资讯。与传统搜索方式不同，AI 搜索直接“生成答案”。这意味着，如果你的品牌没有被 AI 理解、引用或信任，将不会被潜在客户看到，最终失去大量查询。真正的问题是：当客户向 AI 提问时，它会不会提到你？AI搜索优化正可以让你的内容和品牌——被 AI 引用、甚至主动推荐，提升品牌在 AI 搜索结果中的曝光和查询。结合 SEO 与AI 搜索优化，你将抢占下一波流量红利，在新世代搜索模式中占据优势位置！

GEO生成式引擎优化技巧过去我们做SEO，目标是让网站排到搜索结果的第一位。但在AI搜索（如Google SGE）时代，战局变了。用户可能不再点击链接，而是直接查看AI生成的总结答案。这时，我们的目标进化了：如何让AI在生成答案时，优先“引用”我们的内容？这就是“生成式引擎优化”（GEO）要解决的核心问题。什么是GEO？ GEO（Generative Engine Optimization），即生成式引擎优化。它是一种优化策略，旨在让AI（如ChatGPT、Google SGE、Perplexity）在生成答案时，优先发现、理解并引用你的内容。 GEO与SEOAI如何选择引用源 AI引用内容时，会基于五个核心信任因子： 1.语义匹配：内容相关性强、关键词自然分布。 2. 内容结构：80~150词一个逻辑块，清晰易切。 3. 品牌信任度：品牌、作者、站点一致可信。 4. 结构清晰度：层级标题、列表、表格更易被抽取。 5. 跨平台一致性：网站与社媒内容语义一致。简单来说：SEO让AI“找到你”，RAG决定AI“选中你”。 GEO优化怎么做？理解了GEO的原理，我们就可以开始执行。建立极致信任感 AI倾向引用“像人”的内容，而非“像机器”的内容。 -主动帮读者决策，提供明确建议与对比分析。 -用第一人称写作：“我测试过”“我们团队发现…” -用真实经历强化信任，而不是空洞陈述。 -用通俗语言解释专业问题，让AI与新手都能读懂。 -在关键段落直接给出结论，别绕弯。打造清晰的逻辑结构 AI不阅读，而是解析。你的结构越清晰，越容易被“切块”引用。 -多用 H2 / H3 层级、列表、表格。 -每个标题只讲一个观点，避免主题混杂。 -展示思考过程与结论，不止是结果。 -提供原始数据、步骤或评估标准，让内容可验证。彰显专业权威 AI会优先选择“自信、可验证、有据可查”的内容。 -敢于下判断，用“最佳”“最优”并能自证。 -用数据、案例、实验结果支撑观点。 -打造“壁垒型内容”：既覆盖基础，又有独到深度。 -使用结构化数据（Schema）为AI打标签： -FAQ、作者、评分、发布日期等都属于重要信号。构建稳固的生态网络权威来自网络共识。 -用内链体系强化站内主题权重（silo结构）。 -获取外链与品牌提及（Brand Mentions），建立外部权威。 -多渠道分发：知乎、B站、LinkedIn等平台保持语义一致。 -形成“品牌 + 话题”的高频共现，累积实体信号。塑造知识实体 (Entity) 最终目标，是让你的品牌从一个名字，进化为一个知识节点。 -统一品牌提及：在网站与社媒保持一致署名（鸭老师SEO）。 -同源外链：获取来自权威实体的引用，如媒体或大学网站。 -定义结构化身份（Schema）：{ "@context": "http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fschema.org&urlrefer=ff1da68f16606be72f6fe1b2cb73a644", "@type": "Person", "name": "鸭老师SEO", "url": "http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.ylsseo.com%2F&urlrefer=0677e65ac4bad2acb02e8642d1a4cab2", "sameAs": [ "http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Ftwitter.com%2Fseoyls&urlrefer=ea6f3b70ca839631bf6403349df61786", "http://tieba.baidu.com/mo/q/checkurl?url=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fin%2Fseoyls%2F&urlrefer=500126673e425eb6217c382e307de7c6" ]} 这相当于给AI一张“官方名片”，告诉它：“这些平台的人，都是我。” Entity知识实体是什么？如何在SEO中建立你的专属实体？ GEO的未来趋势 GEO正在从“优化文字”迈向“优化一切内容形式”： 1.多模态整合：图像、音频、视频统一语义。 AI会“看图识内容”，甚至“听懂语气”。品牌的声音、图像风格、标题语调都要一致。 2.实时更新机制： AI会优先引用“最新”的内容。通过API、RSS或自动更新脚本，保持内容鲜度，是2025年GEO的重点。 3.可验证信任链： AI会越来越重视“出处可查”的内容。引用越透明，信任度越高。 SEO让你被找到，GEO让你被引用。在AI主导的搜索时代，胜出者不是更新最多的网站，而是最可信、最结构化、最能被AI理解的品牌。归根结底，这完美契合了Google的使命：为用户提供最准确、最有价值的答案。无论引擎如何变化，回归用户需求，创造具有实际价值和可实用性（E-E-A-T）的内容，永远是最终的制胜法宝。

从SEO到GEO：AI搜索时代的内容优化革命在AI重塑资讯获取方式的时代，品牌如何成为生成式搜索中的“标准答案”，取决于是否掌握了GEO这项关键技术随着生成式AI技术快速发展，AI搜寻引擎迅速崛起，正在重塑资讯检索方式与用户决策逻辑。使用者逐渐习惯透过AI搜寻获取资讯，传统搜寻引擎优化（SEO）面临萎缩，一种新兴优化模式——GEO（Generative Engine Optimization，生成式搜寻引擎优化）正快速兴起。GEO依托AI技术，有效缩短用户资讯获取路径，让内容更快、更准、更可信地触达受众。　　GEO致力于让内容被AI识别并用于直接生成答案。相较SEO依靠关键字与连结，GEO更强调内容的数据权威性和结构化表达。SEO依赖用户点击链接跳转至网页；GEO则通过AI直接生成结果，实现“零跳转”。与SEO类似，GEO同样重视流量提升与用户体验，但不同于SEO遵循搜索引擎算法规则进行优化的技术逻辑，GEO适配於大模型（LLM）的信息提取与理解机制。　　GEO可透过AI生成精准答案，简化传统“曝光—点击—跳转”的流程，进一步强化品牌可信度，提升用户决策效率。　　AI搜寻用户规模快速扩张，也为GEO打开庞大市场空间。2024年初全球AI搜寻用户仅3.1亿，至2025年2月已突破19.8亿，年增长率高达538.7%。截至目前，全球已有约1/4人口使用过AI搜寻。三类市场参与者　　GEO市场目前仍处早期阶段，参与者主要分三类。第一类为原有搜寻引擎平台及服务商，凭藉流量入口与算法优势，率先布局GEO优化方案。第二类为云计算与AI基础设施供应商，如腾讯（0700.HK）的腾讯云、阿里巴巴（BABA.US; 9988.HK）的阿里云与火山引擎，依靠算力与资料能力切入GEO应用场景。第三类为传统SEO服务商，凭藉关键字策略与网站架构优化经验，转型投入GEO领域，成为市场重要补充力量。　　面对AI搜索逻辑的不断演进，GEO服务商需建立三大核心能力：对AI搜寻推荐机制的理解与内容适配能力、与大模型平台、AI搜寻引擎的深度协同能力、以及在权威数据源中的优先占位策略。GEO优化不仅需掌握通过对网页结构的语义布局优化、内容粒度的智能切分，以及多模态信息的嵌入式表达，更应建立与模型方的接口对接与API协作，确保客户内容能长期稳定占据AI生成答案的重要位置。同时，借由权威性数据的优先调取与多轮调用，提升内容在大模型中的可信排序权重，帮助客户在AI搜索生态中构建稳固的“认知锚点”，率先抢占流量与决策入口。　　GEO正推动数位行销迈向以内容语义与品牌信任为核心的新阶段，成为企业在AI时代抢占用户心智、实现增长的关键利器。

GEO生成引擎优化是什么？如何让企业信息出现在AI生成的答案中随着大型语言模型（LLMs）的兴起，生成引擎优化（GEO）是企业获取流量的重要的机会。与传统搜索引擎优化SEO的算法不同，GEO主要是通过影响ChatGPT Search等AI搜索引擎的生成结果，来提高网站内容在AI大模型中的曝光和可见度。本文将深入介绍GEO是什么，GEO的工作流程、如何利用GEO提高文章在大型语言模型中的可见性等问题，帮助跨境企业的内容出现在AI生成的答案中，利用AI增加内容的曝光率和影响力。 GEO(生成引擎优化)是什么？ GEO（Generative Engine Optimization，生成引擎优化）的核心目标是提升企业内容在AI生成回答中的可见度，让AI在回答用户问题时优先引用企业的内容，即使用户不直接点击网站，也能在AI提供的答案来源中看到品牌信息。接下来我们将分析GEO在不同AI搜索引擎中的应用案例，帮助大家更好地理解GEO是什么，以及跨境企业在GEO中努力的方向。 1.ChatGPT GEO2.Deepseek GEO通过分析ChatGPT Search和DeepSeek等AI搜索引擎的GEO优化情况，我们可以发现，当AI进行联网搜索时，它会从多个来源网站中抓取内容，并生成回答。然而，并非所有网站都会被AI引用，只有排名靠前、权重较高的几个链接才有机会成为AI答案的来源。这正是GEO优化的核心的目标 —— 如何让企业自己的网站或商品信息能在用户搜索相关问题时，被AI大模型选中并引用到生成的答案中，让企业的网站或产品成为AI回答的主要引用来源。 GEO是如何工作的？生成引擎优化（GEO）是结合了传统搜索引擎优化（SEO）和AI大型语言模型（LLM）的优化策略设计的，当用户使用AI搜索时，系统会综合多个来源的信息，直接生成答案，而GEO的核心目标就是让企业的网站或产品成为AI回答的主要引用来源。 1.GEO的搜索模式在AI搜索模式下，用户可以选择直接生成答案或联网检索后生成答案。这两种模式所参考和引用的来源也有所不同：未联网模式：AI的回答基于大模型预先训练的数据，这些数据有时间截止点，可能不包含最新信息。联网搜索模式：AI会实时抓取最新的网页数据，并在回答中引用相关网站。但是AI并不会引用所有网页，而是优先选择权重较高的前几个链接作为答案来源。 2.GEO的工作流程当用户向AI搜索引擎提出问题时，生成引擎会按照以下流程进行信息处理：（1）通过用户提问的关键词检索相关网页内容。（2）使用LLM总结信息，生成自然语言回答。（3）在回答中为所生成的答案嵌入引用来源，但引用的方式和传统的搜索排名有所不同。如何利用GEO提高文章在大型语言模型中的可见性？根据Pranjal Aggarwal等研究者在第30届ACM SIGKDD知识发现与数据挖掘国际会议上的研究：“使用有效的GEO方法可以将内容在生成引擎响应中的可见性提高高达40%。” 这表明，优化内容以适应ChatGPT、DeepSeek等AI生成式搜索引擎，对于提升品牌曝光度和流量至关重要。为了让企业网站或产品更容易被AI搜索到，下面我们将介绍一些提升GEO效果的具体策略： 1.引用权威内容或者外部链接在文章中引用权威内容或者链接可以让AI觉得你的文章是可靠的，有较高的参考价值的。因此，企业的可以适当引用以下的内容，来增加被AI引用的概率：官方资料：例如政府发布的行业报告、公司白皮书。行业报告：例如Gartner、Statista等权威研究机构发布的报告。主流行业媒体：例如《Forbes》、《TechCrunch》等知名媒体的报道。 2.添加数据在网站的内容中添加行业数据或者企业产品的售卖数据，因为数据有利于增强信息的客观性和权威性。这些数据可以是市场占有率、销售增长率、用户评价等数据。例如在让DeepSeek推荐某几款产品的时候，它推荐了A产品，推荐理由是“A产品服务于数万家外贸企业，还获得了五轮融资，看起来挺靠谱的，应该要推荐”。可以看出来这种带有数据支撑的描述更容易被AI选中并引用为答案。3.多平台进行分发为了更好地实现GEO,企业可以尝试在多个平台上进行内容分发，因为AI语言模型在检索来源的时候除了检索企业官网之外，还会检索其他平台的文章，比如国外会检索Reddit和Quora社区的内容，国内的DeepSeek会检索搜狐、网易、腾讯等主流平台的文章。因此企业在做进行GEO的时候可以在多个平台进行文章分发，并针对不同平台优化关键词。当用户在AI上进行提问的时候，AI会根据相关的关键词检索相关内容，如果各个不同来源网站的文章都推荐同一款产品为最佳选择，这大大增加AI算法爬取到品牌或者产品的可能性。 4.增加引述和引用 AI在生成回答时，通常会引用有影响力的观点。因此，可以在文章中增加一些行业的专家的评论或者消费者的使用体验。例如：传统写法可能会说“企业应该积极布局跨境电商，以抓住增长机会。”，如果想进行GEO优化可以把这段话改成“xxx CEO 表示：‘未来五年，全球电商的增长核心将是跨境市场，商家应尽早布局。’”同样，当引用用户评价或评分时，可以使用类似的方式。例如：“根据某用户的评价，‘这款产品不仅质量出色，还助力我的业务增长了30%。’”通过这种方式，真实反馈和案例更有可能被AI直接引用，从而将网站或产品展示在AI生成的答案中。 5.在文章中添加更新日期在GEO中，文章日期更新是一个重要的内容。AI搜索引擎在检索信息时，通常会优先考虑最近发布的文章，因为这些内容被认为更具时效性和相关性。所以在撰写文章的时候可以在标题或者正文加上较新的日期，让AI认为文章是最佳资讯，可以提高权重。例如，可以在文章开头或结尾注明：“本文最后更新于2025年3月10日”，或者在标题中直接体现日期，如“2025年最新：跨境行业最新趋势分析”。这种明确的日期标注有助于AI判断内容的新鲜度。 SEO和GEO有什么不同？ SEO搜索引擎优化是更被大众熟悉的一个提高内容可见性的方法，GEO生成引擎优化作为 SEO 的延伸，在优化内容、提高可见性等方面有一定相似之处，但两者的目标、优化方式和影响效果有所不同。常见问题GEO会取代SEO吗？不会，GEO是建立在SEO的基础上进一步拓展和深化。SEO的核心目标是优化网站在传统搜索引擎中的排名，而GEO则专注于提升内容在AI生成引擎（如ChatGPT、DeepSeek）中的可见性和引用率。两者结合才是跨境企业最优的选择。SEO为企业在搜索引擎中获得更多流量和权重，而GEO则帮助企业更好地适应AI驱动的搜索环境，提升品牌曝光度和内容影响力。所有AI的搜索原则都是一样的吗？不是。对于同一个问题，不同AI会给出不一样的回答。这主要是因为它们的训练数据各不相同，同时受到模型版本更新、训练知识截止日期以及上下文理解不同所带来的影响。对于跨境企业而言，如果希望提升网站或产品在AI搜索中的曝光度，可以尝试前文提到的GEO优化策略，并在一段时间后，在不同的AI平台上搜索相关问题，验证优化策略是否生效，并根据反馈不断调整优化方向。

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