MI300X 上跑 Gemma 4 E2B：fp8 最快，却离原始权重最远
本文提供了在单张AMD Instinct MI300X上通过vLLM部署Gemma 4 E2B十种权重格式的逐步指南，并在相同请求数和提示长度下进行了性能测试。结果显示，fp8格式速度最接近bf16，而int8和4位格式较慢。所有日志、报告和脚本均已开源。
从Word2Vec到GPT-3：Embedding如何成为大模型的翻译官
Embedding是将文本、图像等数据转换为语义向量的核心技术，经历了从Word2Vec到BERT、GPT的动态嵌入演进，并扩展至多模态。本文系统介绍了Embedding的概念、发展历程、常见模型及实际应用示例，帮助读者深入理解大模型处理流程中的关键环节。
RAG、知识图谱与多智能体：AI搜索引擎如何决定引用谁
2026年AI搜索引擎正在重构信息获取方式，GEO（生成式引擎优化）从概念走向商业化落地。本文从RAG检索增强、知识图谱、多智能体协同三项核心技术出发，梳理全栈自研、垂直专精、SaaS工具三类服务模式，并给出技术选型FAQ与趋势展望，帮助技术从业者理解AI搜索优化的底层逻辑与选型要素。
GEO不是讨好AI：让内容被引用的三大策略与实战数据
GEO（生成式引擎优化）是AI搜索时代的新兴优化范式，目标是让品牌内容被ChatGPT Search、Perplexity等AI引擎引用并出现在生成答案中。本文系统解析了GEO的核心概念、RAG架构工作原理、三大优化策略（E-E-A-T强化、结构化数据部署、语义完整性优化），并通过实战案例展示了优化前后的显著效果差异。
开源向量模型反超商业API：MTEB榜单背后的RAG选型逻辑
这篇文章系统讲解了Embedding模型的工作原理，盘点了2026年MTEB排行榜上的主流文本向量化模型，并针对RAG应用给出了详细的选型建议。无论你是做中文知识库还是多语言检索，都能从中找到适合自己场景的模型方案。
把生成式 AI 塞进数据库：AlloyDB 语义搜索与自然语言生成 SQL 实测
本文介绍了如何利用Google Cloud数据库（如AlloyDB和Cloud SQL）的AI集成功能，通过动手实验展示语义搜索、多模态嵌入、AI函数和自然语言生成SQL等应用，帮助开发者将数据与生成式AI模型结合，构建生产级AI应用。
结构化数据：GEO 投入产出比最高的一步，7 种 Schema 代码示例
结构化数据是AI搜索引擎理解网页内容的翻译层，没有它AI只能靠猜。本文推荐使用JSON-LD格式，并详细给出7种最常用的Schema类型（Article、FAQPage、HowTo、Organization、BreadcrumbList、Product、LocalBusiness）的代码示例和注意事项，最后强调用工具验证标记正确性。
GEO优化不是堆内容：JSON-LD、链接图谱与实体一致性三步闭环
GEO优化的核心不是堆砌内容，而是让AI能读懂、信任并引用你的信息。本文拆解三阶实战技术：部署JSON-LD结构化数据让AI精准解析页面，搭建链接图谱建立实体权威关联，校验全网实体一致性杜绝信息冲突。三步形成完整闭环，新手也能照着操作。
结构化数据是必要非充分条件：四类 Schema 的 GEO 部署实测
结构化数据是GEO的技术内核，通过Schema.org标准为网页添加机器可读的语义标记，能显著降低AI模型解析内容的成本、提升被引用概率。本文从技术角度拆解JSON-LD格式的部署方法，覆盖Article、FAQPage、Organization、HowTo四类常用Schema的代码实现，并给出AI爬虫可访问性的系统排查流程与避坑清单。
280篇文章