SEO已死，GEO当立！啃完普林斯顿论文，我挖到了8条神级打法。
SEO已死，GEO当立！啃完普林斯顿论文，我挖到了8条神级打法。大家好，我是袋鼠帝。 今天想跟大家聊聊最近很火的一个新概念：GEO
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5272 点击 2025-12-04 09:53
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大家好，我是袋鼠帝。 今天想跟大家聊聊最近很火的一个新概念：GEO
基准测试（Benchmarks）在人工智能的发展进程中扮演着至关重要的角色，构成了评价生成式模型（Generative Models）性能的事实标准。对于从事模型训练与评估的AI研究者而言，GSM8K、MMLU等数据集的数据质量直接决定了评估结论的可靠性。
2025 年，生成式推荐（Generative Recommender，GR）的发展如火如荼，其背后主要的驱动力源自大语言模型（LLM）那诱人的 scaling law 和通用建模能力（general-purpose modeling），将这种能力迁移至搜推广工业级系统大概是这两年每一个从业者孜孜不倦的追求。
每当我们讨论AI对就业的影响时，大多数都是专家拍脑袋的预测。但微软研究院的这篇论文不一样，他们分析了20万个真实的Microsoft bing Copilot用户对话，每一个数据点背后都是一个真实的人，一个真实的工作场景，首次用硬数据告诉我们：AI到底在改变什么工作？哪些工作活动和职业正在被生成式AI（Generative AI）最大程度地影响？
7 月 10 日，微软研究院 AI for Science 团队在《Science》杂志发表了题为「Scalable emulation of protein equilibrium ensembles with generative deep learning」的研究成果。
近年来，生成式人工智能（Generative AI）技术的突破性进展，特别是文本到图像 T2I 生成模型的快速发展，已经使 AI 系统能够根据用户输入的文本提示（prompt）生成高度逼真的图像。从早期的 DALL・E 到 Stable Diffusion、Midjourney 等模型，这一领域的技术迭代呈现出加速发展的态势。
大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。
何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——
众所周知，视频的抠图相当麻烦，要是有大面积频繁的抠图需求，还得布置绿幕进行后期PS。
在红杉资本在最新发布的文章《Generative AI's Act O1 ：The Agentic Reasoning Era Begins》中，讨论了当下生成式AI正在从以训练时计算的快思考，向以推理时计算的慢思考发展。OpenAI 的新模型 o1便是重要的标志。慢思考的到来也将会带来新的机会，行业认知的重要性被高度重视起来，过去对于AI应用以及背后的商业理解也将被刷新。