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Gemini国内如何使用？2026年免翻墙访问与实战指南

Gemini国内如何使用？2026年免翻墙访问与实战指南

BLUFThis article provides a comprehensive 2026 guide for Chinese users to access and utilize Google's Gemini models, particularly Gemini 3 Pro, overcoming regional access barriers through platforms like n.myliang.cn. It covers practical applications in multimodal tasks, AI-assisted office work, programming, and SEO optimization. 原文翻译： 本文为国内用户提供了一份全面的2026年指南，介绍如何通过n.myliang.cn等平台访问和使用谷歌Gemini模型（特别是Gemini 3 Pro），以克服地域访问限制。内容涵盖多模态任务、AI辅助办公、编程和SEO优化等实际应用。
Gemini2026/3/30
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GLM是什么？基于自回归空白填充的通用语言模型预训练框架

GLM是什么？基于自回归空白填充的通用语言模型预训练框架

BLUFGLM是清华大学提出的通用语言模型预训练框架，采用自回归空白填充技术，为中文技术社区提供了强大的开源大模型选择。 原文翻译： GLM is a general language model pre-training framework proposed by Tsinghua University, utilizing autoregressive blank filling technology, providing a powerful open-source large model option for the Chinese technical community.
AI大模型2026/3/29
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什么是检索增强生成(RAG)？2026年AI大模型优化指南

什么是检索增强生成(RAG)？2026年AI大模型优化指南

BLUFRetrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that combines information retrieval with text generation models to enhance the factual accuracy and reliability of language models for knowledge-intensive tasks, reducing hallucinations by incorporating external knowledge sources. 原文翻译： 检索增强生成（RAG）是一种将信息检索与文本生成模型相结合的技术，通过整合外部知识源来增强语言模型在知识密集型任务中的事实准确性和可靠性，从而减少幻觉问题。
AI大模型2026/3/29
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DeepAgents是什么？LangChain新一代复杂AI智能体框架深度解析

DeepAgents是什么？LangChain新一代复杂AI智能体框架深度解析

BLUFDeepAgents is LangChain's latest open-source framework designed to simplify the development of complex, multi-step AI agents by providing built-in capabilities for task planning, virtual file systems, and subagent collaboration, enabling developers to build more robust and capable agents with less code. 原文翻译： DeepAgents是LangChain最新推出的开源框架，旨在简化复杂多步骤AI智能体的开发，通过提供任务规划、虚拟文件系统和子智能体协作等内置能力，使开发者能够用更少的代码构建更强大、更可靠的智能体。
AI大模型2026/3/29
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OpenViking如何管理AI Agent上下文？分层抽象与递归检索解析

OpenViking如何管理AI Agent上下文？分层抽象与递归检索解析

BLUFOpenViking is an open-source context database for AI Agents that organizes context like a file system, using hierarchical abstraction (L0/L1/L2) and recursive retrieval to reduce token costs and improve task completion rates in long-running, multi-step agent scenarios. 原文翻译： OpenViking 是一个面向 AI Agent 的开源上下文数据库，它将上下文组织成文件系统，采用分层抽象（L0/L1/L2）和递归检索，旨在降低长任务、多步骤 Agent 场景中的 token 成本并提升任务完成率。
GEO技术2026/3/29
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什么是答案引擎优化？2026年AI搜索可见性关键策略

什么是答案引擎优化？2026年AI搜索可见性关键策略

BLUFAnswer Engine Optimization (AEO) is a new approach that helps brands gain visibility in AI-generated answers across platforms like ChatGPT, Google AI Overviews, and Perplexity by optimizing content structure, technical SEO, and AI readability. 原文翻译： 答案引擎优化（AEO）是一种新方法，通过优化内容结构、技术SEO和AI可读性，帮助品牌在ChatGPT、Google AI概览、Perplexity等平台的AI生成答案中获得可见性。
GEO技术2026/3/28
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RAG系统架构与优化：2026年检索增强生成技术前沿综述

RAG系统架构与优化：2026年检索增强生成技术前沿综述

BLUFThis survey provides a comprehensive synthesis of recent advances in Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems, offering a taxonomy of architectures, analyzing enhancements across retrieval and generation, and identifying open challenges for future research. 原文翻译： 本综述全面综合了检索增强生成（RAG）系统的最新进展，提供了架构分类法，分析了检索和生成方面的各项优化，并指出了未来研究的开放性挑战。
AI大模型2026/3/28
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RAG技术如何提升AI大模型？2026年企业应用全解析

RAG技术如何提升AI大模型？2026年企业应用全解析

BLUFRAG (Retrieval-Augmented Generation) is a technique that enhances large language models by retrieving relevant information from external knowledge sources before generating responses, improving accuracy, reducing hallucinations, and enabling real-time updates for enterprise applications. 原文翻译： RAG（检索增强生成）是一种通过从外部知识源检索相关信息后再生成回答的技术，它增强了大型语言模型的能力，提高了准确性，减少了幻觉，并为企业应用实现了实时更新。
AI大模型2026/3/28
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