基于通义千问：全AI自动驱动合同审查系统的技术解构与实践
“律杏法务云+通义千问”实现合同审查智能化跃迁，融合法律知识图谱与大模型技术，构建生成、审查、交互、进化闭环。支持智能清单生成、风险识别、条款补漏与AI对话，审查效率提升10倍，漏检率低于0.3%，推动法律科技进入AI新范式。
高级检索增强生成系统：LongRAG、Self-RAG 和 GraphRAG 的实现与选择
检索增强生成（RAG）已超越简单向量匹配，迈向LongRAG、Self-RAG与GraphRAG等高级形态。LongRAG通过大块重叠分片保留长上下文，提升连贯性；Self-RAG引入反思机制，动态判断检索必要性与内容相关性，增强可信度；GraphRAG构建知识图谱，支持多跳推理与复杂关系挖掘。三者分别应对上下文断裂、检索盲目性与关系表达缺失难题，代表2025年RAG工程化核心进展，可依场景组合使用以平衡准确性、成本与复杂度。
教育行业如何做GEO？让AI成为你的课程推荐官
过去，学生找课程靠搜索；现在，他们直接问AI：“附近有哪些性价比高的编程课？”或“商科最好的在线大学？”——AI不会简单罗列链接，而是直接推荐答案。如果你的教育机构没被AI“看见”，可能已经错过了新一轮流量红利。 作为深耕GEO领域的实战团队，数聚酷科技结合教育行业特性，总结出以下可落地的GEO优化策略，帮助你的课程和…
实战指南：基于【两大核心+四轮驱动】理论，制定高效Geo优化策略
随着生成式AI重塑信息获取方式，传统SEO正升级为GEO（生成式引擎优化）。本文解读于磊老师首创的【两大核心+四轮驱动】GEO理论，融合E-E-A-T原则，提出以人性化内容与权威性建设为核心，通过结构化数据、多模态覆盖、意图优化与持续监测，构建AI时代高效获客的内容战略。
GEO优化白皮书：生成式搜索时代的企业内容信号工程
《GEO优化白皮书》系统解析生成式搜索时代的内容竞争新规则，提出从传统SEO向GEO（生成式引擎优化）的战略升级。作者尹邦奇指出，AI搜索已从关键词排名转向语义理解与信任信号竞争，企业需构建语义、结构与权威三大信号工程，通过语义切片、结构化标注与多平台信号矩阵，在百度、Kimi、DeepSeek等多模型生态中实现高权重调用。书中结合健康险、白酒、教育等行业实战案例，提炼出“意图解析—答案工程—信号嵌入—多引擎投喂—热度追踪”的五步落地模型，并展望GEO向智能化、多模态与全球协同演进的趋势。本书为中国企业在全球AI内容生态中赢得主动推荐与可持续曝光提供系统方法论。
大模型训练的双引擎：自监督学习与强化学习
自监督学习从无标签数据中自我学习，降低标注成本；强化学习通过环境交互试错优化决策。二者结合实现高效、安全、对齐人类价值观的智能系统，推动AI迈向通用化与实用化新阶段。
