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seo模型最重要新上映_h-o模型的主要内容(2024年12月抢先看)

内容来源：潮汕行网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

seo模型最重要

RAG新体验！引用BUD文件又用Claude Sonnet 3.5做了一次RAG（检索增强生成），这次能引用BUD（资助企业出海发展计划）的文件来回答问题。RAG直译为“检索增强生成”，意思是大语言模型在回答用户问题之前，先去数据库找出最相关的文字。这就像你先用百度搜索找资料，再引用找到的资料回答问题。 Embedding是一种用于语义搜索的技术，它会找相似度高的内容。就像做SEO时，我们会在文中加入很多相关词，就是为了提高相似度。这个演示工具包含了BUD官网中的几份PDF文件，全部通过Embedding放进了向量数据库（Pinecone）。每次回答时，你会看到它引用哪份文件，详细资料在哪页找到。这是我在System prompt给它的指示。另外，由于BUD有分内地及自贸区，所以在回答前，先用GPT-4检查地区，再引用不同文件回答。你可以试着输入“投放广告到大马能获得资助吗？”它能理解大马是代表马来西亚，会引用自贸区的申请文件回答。这周做了两个RAG，学到了什么呢？ RAG的盲点：当回答一些假设性问题，而文件资料中没明确说明可以或不可以的时候，它倾向于False Positive，回答可以。比如，对于“公司允许在办公室喝咖啡吗？”如果文档明确说可以，模型回答“可以”，这就是True Positive。模型正确地给出了否定的回答，且文档资料中确实支持这个答案。比如，对于“公司允许在办公室抽烟吗？”如果文档明确说不可以，模型回答“不可以”，这就是True Negative。模型给出了否定的回答，但文档资料中实际上支持肯定的答案。比如，对于“公司允许在办公室使用耳机听音乐吗？”如果文档中说可以，但模型回答“不可以”，这就是False Negative。模型给出了肯定的回答，但文档资料中并没有明确支持这个答案，甚至可能是错误的。比如，对于“公司允许带文件回家工作吗？”如果文档中没有明确提到这一点，但模型回答“可以”，这就是False Positive。改进的方法是，针对这些边缘情况补充额外文件，或直接将规则写入System Prompt。

魏建军这拒绝的运气真好，不请周鸿祎是对的，要是刚蓝山发布说请他，今天360就上热搜，是说有家长用儿童手表问中国人是世界上最聪明的人吗？回答颠覆三观。要是魏建军说请周鸿祎，这不粘上黑。 360儿童手表，用的主要是儿童，问的问题答案，儿童是无法分辨，可能真以为说的对，中国人是最笨。十几年前做过SEO优化，是能把一个问题的答案，优化到结果页前几个。现在所谓大模型，其实就是系统从答案中综合选取一个，理论上也能通过优化把结果展示出来。不一定是360故意，更相信是有人利用漏洞阴了一次360。

五大AI写作神器，提升创作效率！ 1. 悦灵犀AI——多功能AI创作伙伴 𐟤– AI对话大模型：适合多种场景，如职场文档处理和毕业论文撰写。文生视频：只需一句话，即可生成高质量的AI视频。场景化AI应用服务：提供电商商品图片处理、证件照处理和图片渲染等功能，让工作更高效。 Writer——AI文本生成器 𐟓„ 检查功能强大：确保文本无误。控制力优秀：保持文风一致性。 Anyword——AI文案工具 𐟓š 轻松添加细节描述、SEO关键字和其他重要信息。内容数据分析指标准确：主要服务于博客领域。 Jasper——强大的AI写作工具 𐟒ꊥŠŸ能全面，选项成熟。可与Grammarly、Surfer及其自有的AI艺术生成器集成。 Sudowrite——小说写作工具 𐟓– 专为小说家设计的人工智能工具。用户友好的故事引擎，功能强大，易于使用。

十大最强指令 𐟓ˆ 想要快速上手GPT，提升工作效率？这里为你准备了50个顶级指令，助你一臂之力！ 1️⃣ 用「532规则」定制月度宣传规划提示：为你的产品或服务在社交媒体平台上定位目标受众，使用5-3-2规则制定1个月的社交媒体内容计划。 2️⃣ 通过爆款评论，反向推导爆款选题提示：为你的产品或服务在社交媒体平台上定位目标受众，使用5-3-2规则制定1个月的社交媒体内容计划。 3️⃣ 用「5C框架」优化落地页提示：使用5C框架来指导你优化落地页。 4️⃣ 用「VISUAL框架」设计信息图表提示：遵循VISUAL框架创建指南，帮助你为产品或服务设计信息图表。 5️⃣ 筛选最优推广平台提示：比较公主号、douyin、百度、知乎、视频号等五大引流入口，结合产品特点，评估宣传推广、引流、变现的优缺点。 6️⃣ 用「ABT框架」创作短视频脚本提示：使用ABT框架为你的产品或服务编写关于特定主题的短视频脚本。 7️⃣ 用「英雄之旅框架」创建品牌故事提示：帮助你使用英雄之旅框架为产品或服务创建一个强大的品牌故事。 8️⃣ 用「Hooked模型」打造令人上瘾的营销活动提示：使用Hooked模型为产品或服务制定详细的营销活动。 9️⃣ 从零到一提供SEO策略提示：为你的网站提供从零开始的SEO优化指南。 𐟔Ÿ 用Lean Startup策略定制营销活动提示：为产品或服务目标客户角色设计一个基于精益创业的营销活动。 𐟔‘ 更多指令等待你去探索和利用，快来一起使用这些顶级指令，让你的GPT使用体验更上一层楼吧！𐟚€

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列线图预测模型：让临床预测更直观临床预测模型的复杂性常常让它们难以解释，这也阻碍了临床医生在实际中的应用。为了解决这个问题，Seo Young Park 博士提出了一种新的方法——列线图预测模型。传统的简化方法，如将模型简化为评分系统，虽然有效，但可能会引入一些偏差。而分类和回归树方法虽然能生成可靠和普遍化的模型，但通常需要大量数据，并且准确性相对较低。列线图预测模型通过图形化地表示每个预测因子对结果的影响，为读者提供了更直观的解释。这种方法不仅易于理解，还能帮助临床医生更好地应用模型，从而提高诊断和治疗的效果。列线图的优势在于它能够直观地展示每个预测因子对结果的影响，使得临床医生能够更轻松地理解和应用模型。尽管这种方法也有其局限性，但它在数字时代再次发挥重要作用，为临床研究提供了新的方向。

如何用博客题目轻松搞定SEO？最近发现了一个超棒的SEO小技巧，特别适合那些和我一样喜欢写博客的小伙伴们。自从coze改版后，我发现大家好像都搜不到我的workflow了，于是我决定分享一个替代方案。这个方法的核心就是输入你的博客题目，然后系统会自动帮你搜索这个题目下的前十名结果。更棒的是，它还会根据这个题目再联想出两个相关的题目，并把它们的搜索结果也一起返回给你。这样一来，你的文章就能从不同的视角呈现，更容易吸引流量。这个方法采用的是当下最先进的Claude3.5模型，写出来的文章质量杠杠的。具体操作也很简单：输入你的博客题目系统会自动搜索并返回前十名结果系统还会联想出两个相关题目，并返回它们的搜索结果这样一来，你的文章就能从多个角度呈现，风格和结构都会与众不同，更容易获得流量。赶紧试试吧！𐟓ˆ

商业分析专业如何培养你的商业思维？商业分析专业，听起来有点高大上，但其实它培养的是一种非常重要的能力——商业思维。这种能力不仅仅是理论知识，更多的是一种对商业世界的敏感度和洞察力。下面我来聊聊这个专业到底在培养你什么。 Marketing领域：数据驱动的营销策略 𐟓Š 流量分析：比如你在电商平台或者社交媒体上看到的数据，用Google Analytics来分析流量来源和转化率。简单来说，就是看看大家是怎么找到你的，以及他们是否对你的产品感兴趣。客户分析：用RFM模型和K-Means聚类来细分客户，研究客户流失的原因，用CRM工具（比如Salesforce）来管理客户关系。说白了，就是了解你的客户，知道他们喜欢什么，不喜欢什么。产品分析：跟踪用户与产品的交互数据，设计并执行A/B测试，评估产品功能迭代的效果。这就像是产品的医生，不断优化和改进，让它更符合市场需求。数字营销：制定Campaign策略，优化SEO表现，分析广告投放数据（比如Google Ads）。简单来说，就是通过数字手段来推广你的产品和服务。 Finance领域：金融背后的逻辑 𐟓ˆ 简单计算：比如货币时间价值、NPV和IRR的计算，债券现金流的预测，汇率换算。这些看似简单的计算，但在实际工作中却非常重要。财务报表：资产负债表、利润表、折旧摊销等都是基本功。你得知道这些报表背后的逻辑，才能更好地理解公司的财务状况。风险管理：了解不同类型的金融风险，比如信用卡公司和汽车贷款公司面临的风险。在面试前，最好对具体行业的风险有所了解。商业模式：了解公司的收入来源、用户画像和销售渠道。这就像是公司的商业模式诊断书，帮助你理解公司是如何赚钱的。估算题：在case interview中比较难的一类题型。比如估算美国有多少台正在使用的苹果手机，或者有多少线下Apple Store。这些问题需要你运用top-down和bottom-up的方法来求解。总结：商业思维的培养 𐟧 每个商业分析项目都会教你一些Marketing Analytics和Finance的基础知识，但面试中最重要的是对具体行业的理解。你可以通过准备case interview来培养商业思维和分析问题的框架。记住，商业思维不仅仅是理论知识，更多的是对商业世界的敏感度和洞察力。

7月最值得关注的AI工具推荐𐟔尟”励. 彩云小译：高效精准的在线翻译工具𐟌 HyperWrite：您的AI写作伙伴𐟓 WriterDetector：用于SEO优化的AI内容检查器𐟔 瑞达写作：论文领域的专业神器𐟓š Nichesss：AI写作助手𐟓– HIX：强大的多合一AI写作伙伴𐟒𜊩˜🩇Œ悉语：一键生成电商营销文案𐟛️ Rytr：高质量内容的AI写作助手𐟓– Effidit：腾讯AILab开发的智能创作助手𐟒እ𚦥Š 创作：百度旗下的AI创作工具𐟖‹️ GPTMinus：同义词替换迷惑模型𐟤” 跃问：阶跃星辰出品的AI智能问答助手𐟤– Voiser：文本和语音互转工具𐟎™️ Bearly：文档对话AI𐟓„ Storybird：迷你故事和短片生成器𐟎슐aperFine：论文写作灵感源泉✍️ 讯飞写作：讯飞旗下多场景写作产品𐟓„ GPTWriter：ChatGPT邮件作家𐟓犃ohesive：创建社交媒体内容的提示词模板𐟓‹ 讯飞智作：科大讯飞打造的AIGC创作平台𐟎芃hatDoc：PDF阅读和问题创建工具𐟓š SnackPrompt：AI提示词分享社区𐟍ꊈypotenuse：为网站生成SEO内容𐟌 火山写作：痘印旗下的AI写作工具𐟌‹

LLM 缩放的极限在哪里？Dario Amodei 的回答是我听过最有逻辑和层次清晰的，Lex Fridman 最新五个小时的播客，采访了 Anthropic CEO 还有其团队，信息密度极高，强烈推荐𐟑€ Dario 对 LLM Scaling 限制的基本立场是 - 他认为在人类水平以下不存在明显的上限/天花板； - 不同领域可能存在不同的上限：例如他熟悉的生物学领域，可能还有很大提升空间；在物理材料、人际冲突等领域可能接近人类水平就是极限； 1、潜在的限制因素包括 a）数据限制：互联网数据量有限，且存在质量问题，例如重复、SEO 还有接下来 AI 生成的同质化等等 - 可能的解决方案包括合成数据生成； - 自我对弈学习（类似 AlphaGo Zero）； - 思维链（chain of thought）和自我反思的方式合成推理数据，例如 OpenAI o1； b）计算资源限制：当前前沿模型公司投入规模约 10 亿美元量级，但很快就会扩大规模 - 2025年：几十亿美元，例如 xAI 的集群 - 2026年：超过百亿美元 - 2027年：可能达到千亿美元规模，后面再扩大就存在经济效益递减的问题了，Dario 预计 AGI（全面超过人类专家水平的 AI）的时间点就在 2027 年； C）人类社会限制：某些领域的限制可能来自人类社会体系，如药物开发的临床试验系统 2、现在前沿模型都在主攻软件任务，而且发展迅速： - SWE-bench（软件工程任务）从年初的 3-4% 提升到目前的 50%； - 预计一年内可能达到 90%；如果当前趋势延续，几年内可能在某些专业领域超越人类水平； — Dario 提到的我很有感悟的两个方面： "My strong instinct would be that there's no ceiling below the level of humans. We humans are able to understand these various patterns." 我强烈的直觉是，在人类水平以下不存在上限，我们人类能够理解这些各种各样的模式。言下之意，AI 完全能学会这些模式； "If I look at an area like biology... you have whole departments of folks trying to study the immune system or metabolic pathways, and each person understands only a tiny bit, a part of it, specializes. And they're struggling to combine their knowledge with that of other humans." 当我看看生物学领域 ... 你会发现整个系里的人都在研究免疫系统或代谢通路，而每个人只理解其中很小的一部分，都是专门化的，他们还在努力将自己的知识与其他人的知识结合起来。但 AI 具有全局视角，可以同时处理和关联大量信息；能跨领域整合，不受限于单一专业背景；无偏见关联，可以发现人类可能忽视的关系模式。AI 可以同时追踪多个研究路径，并且能够模拟和分析复杂的生物系统。。。这个观察揭示了一个重要趋势：AI 不仅是研究工具，更可能改变科研范式；未来的突破可能来自 AI 对复杂系统的整体性理解；AI 可能帮助打破现有研究中的"专业孤岛”𐟤”indigo的微博视频

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