何恺明入职MIT副教授后，首次带队的新作来了!让自回归模型抛弃矢量量化，使用连续值生成图像。并借鉴扩散模型的思想，提出Diffusion Loss。他加入MIT后，此前也参与过另外几篇CV方向的论文，不过都是和MIT教授Wojciech Matusik团队等合作的。这次何恺明自己带队，参与者中还出现一
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美国密歇根州45岁女子塔米卡·卡维通过ChatGPT随机生成的号码购买强力球彩票，意外赢得10万美元奖金。她平时极少购彩，此次因奖池超10亿美元突发奇想尝试AI选号，结果精准匹配4个白球和1个强力球号码，更因选择翻倍选项使奖金翻倍。这已是今年第二起AI推荐号码中奖案例，此前弗吉尼亚州一名女子同样通过ChatGPT选中15万美元。彩票机构紧急提醒公众：开奖完全随机，AI无法提高中奖概率。此事引发对技术伦理的讨论，部分专家担忧会催生“AI玄学”市场。
在数字化浪潮席卷的当下，搜索引擎的使用方式正在发生根本性变革。越来越多的用户不再只是输入碎片化的关键词，而是通过自然语言与AI对话来获取信息。根据中国信通院发布的《2025年生成式AI商业应用报告》数据显示，超60%的用户已养成借助AI对话获取各类信息的习惯。这一转变催生了全新的营销领域——GEO优化。 什么是GEO优化? GEO，全称为生成式引擎优化，是
GEO（生成式引擎优化）是AI时代的流量新密码。随着生成式AI全面渗透信息获取场景，传统搜索引擎优化(SEO)正在被GEO所补充甚至部分取代。截至2025年，中国AI搜索用户规模已超6.5亿，文心一言、豆包等平台日均处理查询超过20亿次，用户已经从“翻页搜索”转向“对话获取答案”。 与传统SEO关注网页排名不同，GEO的核心目标是让品牌内容被AI优先引用和推荐。研究表明，72%�
在数字化浪潮席卷的当下，品牌如何在AI平台中脱颖而出，成为众多企业关注的焦点。要理解这一点，我们首先需要认识一个新兴的营销策略——GEO。 GEO，全称为生成式引擎优化（Generative Engine Optimization），其核心目标是让品牌内容能够被AI搜尋工具理解、引用和推荐，最终被纳入AI生成的答案中。这与传统的SEO(搜索引擎优化)专注于在搜索结果列表中排名靠前有着本质的不同�
AI搜索正颠覆传统SEO：58.5%的谷歌搜索已是零点击，用户看完AI摘要即离开。ChatGPT日处理超100亿查询，预计2030年流量将超谷歌。品牌需监控AI平台推荐情况，传统工具无法追踪豆包、通义千问等国产AI。建议建立监控体系：测试核心问题曝光率，每周追踪排名变化，持续优化内容。数据显示71%美国人用AI辅助购物决策，流量正加速从谷歌转向AI。生存法则很简单：看不见的，等于不存在。
AI搜索时代，58.5%的Google搜索已成"零点击"，ChatGPT日查询超10亿次。品牌若未出现在AI工具推荐中，将错失新流量入口。文章提出GEO（生成引擎优化）概念，强调需监控品牌在豆包、DeepSeek等AI平台的曝光排名，并推荐AIBase工具实现数据可视化。建议企业建立监测基线，聚焦高价值问题优化内容，形成"监控-优化-验证"闭环，抢占AI推荐流量先机。
生成式AI正重塑SEO规则：搜索入口从点击列表转向答案直呈，SEO核心从"优化排名"升级为"优化被引用"。需打造能被AI摘录的内容（如FAQ、结构化数据），强化语义结构与权威性，监控"被AI引用"新指标。推荐使用AIBase GEO等工具量化AI可见性，实现从流量获取到答案源头的战略转型。
在AI技术日新月异的今天，我们的信息获取方式正经历着一场革命。生成式引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）是AI搜索时代应运而生的新型优化策略，它被视为传统SEO在AI时代的进化版。 与传统SEO专注于提升网页在搜索引擎结果中的排名不同，GEO的核心目标是让品牌信息能够被DeepSeek、豆包、文心一言等主流AI平台识别、引用并直接推荐给用户。这种转变是因为搜索�
随着生成式AI工具普及，用户更倾向直接提问而非传统搜索，导致优质内容可能被AI忽略。本文介绍生成式引擎优化（GEO）策略，帮助内容被AI理解、引用并整合进答案。核心包括：优化内容结构（如摘要、问答块、列表）、使用Schema标记、构建权威性，并推荐AIBase等工具监控引用效果。GEO是SEO的演进，需重塑写作方式以适应AI阅读逻辑。
随着AI问答时代到来，用户从“搜索”转向直接向AI“提问”，生成引擎优化（GEO）应运而生。文章指出，易被AI引用的内容需具备权威性、准确性、结构清晰且被广泛认可，并介绍了AIBase的GEO排名查询工具。该工具支持多平台检测，通过模拟真实用户提问，提供品牌在AI回答中的曝光度、排名等数据分析及优化建议，帮助品牌提升AI可见度，抢占智能问答时代先机。
