想让豆包在答案里提到你的官网？这三个步骤缺一不可
想让豆包引用你的官网？必须做好三步：一是将内容模块化、结构清晰，便于AI理解；二是通过专业资质、数据出处和结构化标记提升权威性；三是持续监测引用效果，优化内容策略。AI搜索时代，被“看见”才能赢得客户。
数聚酷：如何让AI答案显示品牌名？
如何让品牌被AI推荐？2025年，生成式引擎优化（GEO）取代传统SEO。通过构建权威内容库、用户导向创作、数据交叉验证与结构化输出，让AI主动引用你的品牌，抢占搜索心智入口。
AI 十大论文精讲（三）：RLHF 范式奠基 ——InstructGPT 如何让大模型 “听懂人话”
本文解读AI十大核心论文之二——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》。该论文提出RLHF框架，通过“监督微调-奖励建模-强化学习”三步法，首次实现大模型与人类意图的有效对齐，推动GPT-3进化为更安全、可信的InstructGPT，奠定ChatGPT等后续模型的技术基石，开启大模型“从博学到好用”的新时代。
AI 十大论文精讲（二）：GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力？
摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明：当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时，仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式，无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、闭卷问答等9类任务中的表现，其中在LAMBADA长文本任务上准确率达86.4%，较此前最优提升18.4%。这一研
Elasticsearch 8.17 智能检索升级全攻略
Elasticsearch 作为一款强大的搜索与分析引擎，支持传统检索、AI 搜索（如语义检索、RAG、多模态检索）及智能运维场景，结合阿里云AI搜索开放平台提供一站式解决方案。
本文介绍了最新发布的 Elasticsearch 8.17 检索增强型应用在性能和功能上的特性。同时本文介绍了利用容量规划工具优化资源分配，特别适合 AI 应用和高弹性场景，为用户提供高性能、低成本、易扩展的搜索服务。
阿里云 AI 搜索 DeepSearch 技术实践
阿里云OpenSearch LLM版推出DeepSearch技术，实现从RAG 1.0到RAG 2.0的升级。基于多智能体协同架构，支持复杂推理、多源检索与深度搜索，显著提升问答准确率，助力企业智能化升级。