语义搜索到底适合什么业务？先看清它和关键词搜索的本质区别
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语义搜索是一种理解用户查询含义和意图的搜索技术，它不再只依赖字面关键词匹配，而是通过向量嵌入等方式在含义层面检索相关内容。本文介绍了语义搜索与关键词搜索的区别、基础工作流程、对话式查询体验以及典型应用场景，并给出了判断是否适合使用语义搜索的参考标准。GEO核心概念2026/9/21
标签：AI大模型
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单卡 MI300X 跑 Gemma 4 E2B：64 流吞吐破万，每美元 2713 tok/s
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本文提供了一份在 AMD Instinct MI300X 上部署 Gemma 4 E2B 模型的完整指南。通过 AMD Developer Cloud 获取 GPU 资源，并使用 vLLM 进行服务化，同时配套了一套基于 Python MCP 的工具集来简化部署管理。文章详细记录了从环境准备、镜像选择、服务启动到性能测试的全过程，并给出了关键的性能数据。实验与实测2026/9/21
在 Apple Silicon Mac 上用 container CLI 跑 Debian 13 并调用本地 Ollama 大模型
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本文详细介绍了如何在 Apple Silicon Mac 上使用 Apple 的 container CLI 创建 Debian 13 虚拟机，并配置该虚拟机通过网络调用 Mac GPU 上运行的 Ollama 本地大模型。文章涵盖了从安装 container、构建带 init 的 Debian 镜像、启动虚拟机到配置 Ollama 监听的完整步骤，并提供了性能测试结果和常见问题解决方案。实验与实测2026/9/21
GEO 与 SEO 的七个本质差异：为什么“被引用”比“被展示”更重要
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GEO（生成式引擎优化）是面向AI搜索时代的新一代内容优化方法，核心目标是让内容被大模型引用和采用，而不仅仅是被搜索引擎展示。本文详细对比了GEO与SEO在优化对象、内容要求、竞争维度等7个方面的本质差异，并针对中国团队给出了落地建议。GEO2026/9/21
Gemini 3.5 Flash 基准反超 Pro：选模型不必默认挑贵的
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这是一份面向中文用户的 Gemini 综合参考页，系统整理了 Google Gemini 家族各模型的定位与选型逻辑、官方公开的基准评测分数、典型应用场景，以及国内使用的入口、账号、隐私与验证注意事项。适合初次了解 Gemini 或需要快速判断该选哪个模型的用户。Gemini2026/9/21
Gemini 模型家族怎么选：科研场景下的型号分工与避坑提醒
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这篇文章系统梳理了 Gemini 模型家族在 2026 年 9 月的型号格局，重点面向科研人员给出选型建议。核心观点是：以 Gemini 3.8 Flash 作为通用起点，再根据推理、图片生成、实时语音或向量检索等具体任务切换到对应模型。文章还提供了 API 接入示例、参数对比表和科研场景提示词模板。Gemini2026/9/21
OpenClaw 上下文压缩：工具调用配对保留与修剪机制的区别
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OpenClaw 在对话接近模型上下文窗口限制时，会自动将较早的消息压缩成摘要，让聊天能继续。你也可以手动输入 /compact 触发压缩，并通过 openclaw.json 配置压缩模型、记忆刷新、通知等选项。压缩只改变模型下一轮看到的内容，完整历史仍保存在磁盘上。AI大模型2026/9/20
OpenClaw 上下文压缩让 Agent 失忆：五层记忆模型与四套修复方案
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OpenClaw 的上下文压缩（Compaction）在节省 Token 的同时，会把 Session 启动时读取的项目规范、安全约束等关键上下文一并压缩掉，导致 Agent 突然“失忆”、行为退化。本文完整复现该问题，剖析五层记忆模型与压缩机制，并给出 memoryFlush、SOUL.md 安全规则、Compaction-Safe 设计等四套修复方案。GEO技术2026/9/20
大模型评测不止看榜单：从 MMLU 到 Tiny-RAG 的落地拆解
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这一章讲的是大模型落地应用的两大关键环节：一是怎么科学评测大模型，包括 MMLU、GSM8K、MATH 等主流评测集以及 Open LLM Leaderboard、Lmsys Chatbot Arena、OpenCompass 等榜单；二是怎么自己动手搭一个 RAG 检索增强生成框架。作者用 Tiny-RAG 为例，从文档加载切分、向量化、检索到大模型生成一步步拆解，帮你把 RAG 的原理和代码都吃透。AI大模型2026/9/16