炎鹊，行业AI技术解读
炎鹊AI推出Nexus Agent v1.0，构建“通用大模型+垂直增强”四层架构，融合AIGA决策大脑、行业知识图谱与专属业务模型，实现AI从“能对话”到“能做事”的跨越。通过低代码平台，企业可快速打造高精准、可迭代的专属AI应用，大幅降本提效，推动AI在医疗、制造、金融等场景规模化落地。（239字）
深度拆解：从 RAG 检索逻辑看 GEO 优化——如何通过技术手段影响 LLM 召回权重？
在AI时代，搜索从“关键词匹配”迈向“向量检索”，流量入口已转向生成式AI的对话框。RAG（检索增强生成）成为核心机制，品牌若无法被大模型高效召回，即陷入“数字隐身”。真正的GEO（生成式引擎优化），是通过结构化语义建模、多源知识共识与动态指纹隔离技术，系统性提升品牌在LLM中的召回权重。借助自动化RPA布控，实现全网高权重平台的知识占位，让AI主动推荐你的品牌——未来流量之争，不在页面，而在对话。
数字孪生项目的外包开发流程
数字孪生外包需融合物理建模、实时数据、仿真算法与可视化，涵盖需求分析、资产建模、数据集成、逻辑开发、部署验收及运维升级六大阶段。建议明确孪生等级、轻量化要求与数据安全，注重实时性与交互性能验收。#数字孪生 #软件外包
《从局部到全局：协同推理负载分配的深度优化指南》
本文聚焦设备间协同推理的负载分配核心问题，突破“性能导向”的传统分配误区，提出以推理语义驱动为核心的动态适配思路。文章从任务语义解构、多维设备能力画像构建、动态负载调度、传输与计算协同优化四个维度展开，阐述如何通过建立“感知-调整-反馈”的闭环机制，打破局部最优陷阱，实现全局效能跃迁。内容结合实际场景验证，揭示负载分配的精髓在于任务与设备能力的精准匹配，而非简单算力倾斜，为异构设备协同推理的效能优化提供了兼具深度与实用性的实践路径。
