摘要： SEO與GEO優化：我們最常面對的靈魂拷問是：“做了這些優化，到底能實現什麼效果？”是排名上升，還是流量增長？今天，我們從一個更具説服力的現象切入—當您在百度搜索一個明星或品牌關鍵詞時，赫然出現在結果頁首位的“大眾印象”板塊。 目錄： 1.GEO優化解碼大眾印象 2.用GEO優化大眾印象 一、解碼“大眾印象”：品牌在搜索端的“
文章目錄 一、前言 二、DeepSeek-V3.1 模型文件結構 一、前言 在當前 AI 技術討論中頻繁提及“大語言模型（Large Language Model，LLM）開源”，但它到底 “開” 出來什麼？一個開源 LLM 究竟包含哪些核心組成部分？本文將介紹 Dee
1.2.1.1.1 年度目標制定 基於指標的企業年度目標制定流程，核心是將公司戰略拆解為可量化、可落地、可監控的指標體系，覆蓋 “戰略對齊→指標拆解→可行性論證→目標分解→行動落地→監控覆盤” 全鏈路，確保年度目標既貼合業務方向，又具備實操性。以下是具體流程設計，含關鍵環節、工具方法及輸出物： 一、流程總框架：從 “戰略” 到 “指標
如何修改llama模型的每層的結構 在深度學習領域，llama模型由於其出色的性能被廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務。然而，隨着具體業務需求的不斷變化和技術的持續發展，我發現需要對llama模型的每層結構進行修改以提升模型的適應性和效果。本文將詳細記錄這個過程，包括相關的背景信息、問題現象、深層次的根因分析、具體的解決方案、驗證測試結果，以及預防優化的方法。 問題背景 隨
在近年來，隨着深度學習模型的不斷髮展，大規模預訓練語言模型（如 GPT-3、GPT-4 等）擁有了數百億、甚至數萬億的參數。然而，隨着模型規模的增加，計算和存儲的需求也大幅提高，這給模型部署帶來了挑戰。為了解決這些問題，量化技術（Quantization）成為了加速模型推理和降低部署成本的有效手段。 在本教程中，我們將介紹如何使用 QLoRA 和 TensorRT 來優化和
第一章：Rust 機器學習框架概覽 Rust 作為一種系統級編程語言，憑藉其內存安全、高性能和零成本抽象的特性，逐漸在機器學習領域嶄露頭角。儘管生態尚不如 Python 成熟，但已有多個活躍項目致力於構建高效、可靠的機器學習工具鏈。 主流 Rust 機器學習框架 tch-rs：基於 C++ Torch API 的 R
在很多人心裏，“頂級推理能力”這幾個字，長期等於三個關鍵詞：閉源、大廠、昂貴。 GPT-5、Gemini 3.0-Pro 像是少數玩家才能摸到的天花板，開源模型更多還停留在“追趕者”的角色。 12月1日，DeepSeek發佈的新一代的“雙機組合”——V3.2 和 V3.2-Speciale，把這套共識擰了一下： 一邊是在綜合推理上對齊 GPT-5、並且 MIT
