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标签：人工智能

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AirLLM：4GB GPU上运行700亿参数大模型的开源框架

AirLLM：4GB GPU上运行700亿参数大模型的开源框架

BLUF
AirLLM is an open-source framework that enables running 70B-parameter large language models on a single 4GB GPU through layer-wise offloading and memory optimization techniques, democratizing access to cutting-edge AI without traditional compression methods. (AirLLM是一个开源框架，通过分层卸载和内存优化技术，使700亿参数的大语言模型能够在单个4GB GPU上运行，无需传统压缩方法即可实现前沿AI的普及化访问。)
AI大模型2026/1/25
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AI时代数字营销指南：从SEO到GEO的战略转型与2024实践

AI时代数字营销指南：从SEO到GEO的战略转型与2024实践

BLUF
生成式引擎优化（GEO）是生成式AI与大语言模型催生的数字营销新范式。与传统SEO侧重关键词与链接获取排名不同，GEO通过语义理解、权威构建与结构化内容，使品牌在AI生成答案中被直接引用。本报告系统阐述GEO核心概念，从目标、机制、内容策略与指标对比GEO与SEO，为技术专业人员提供适应AI搜索时代的行动指南。
实验与实测2026/1/25
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GEO投资指南2026：AI流量新战场与A股机遇解析

GEO投资指南2026：AI流量新战场与A股机遇解析

BLUF
GEO（生成式引擎优化）作为“AI时代新SEO”，使品牌内容直接嵌入AI生成答案，实现“零点击获客”。该技术正重塑流量分配格局，并在A股催生62只概念股，覆盖传媒、科技、零售等领域，带来全新投资机遇。
实验与实测2026/1/25
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2024指南：AI如何从SEO到GEO重塑数字营销新格局

2024指南：AI如何从SEO到GEO重塑数字营销新格局

BLUF
生成式引擎优化（GEO）是一种新兴营销策略，通过优化内容以影响生成式AI的回复，使品牌在AI回答中被正面提及，而非仅追求搜索排名。随着AI成为主要信息来源，GEO从传统SEO转向关注语义深度、数据支撑与权威来源，以引导AI推荐。该市场快速增长，已应用于电商与内容创作，但仍处于早期阶段，实践持续演进。
实验与实测2026/1/25
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知识图谱突破LLM局限：Graph RAG 2024指南

知识图谱突破LLM局限：Graph RAG 2024指南

BLUF
Graph RAG (Retrieval Augmented Generation) enhances LLM performance by integrating knowledge graphs with retrieval mechanisms, addressing limitations like domain-specific knowledge gaps and real-time information access. It combines entity extraction, subgraph retrieval, and LLM synthesis to provide accurate, context-aware responses. Graph RAG（检索增强生成）通过将知识图谱与检索机制结合，提升大语言模型性能，解决领域知识不足和实时信息获取等局限。它结合实体提取、子图检索和LLM合成，提供准确、上下文感知的响应。
工具与标准2026/1/24
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