Post by account_disabled on Dec 24, 2023 9:07:54 GMT 1
SEO 正在发生变化，它与以前有很大不同，正如其名称所暗示的那样，生成式人工智能改变了我们的创造方式，以及我们访问、查找和消费信息的方式。 这并不意味着 SEO 已死；恰恰相反。它终于变得不同了。而且，不会有像过去 25 年我们与 Google 一样的统一视野（是的，谷歌，生日快乐！）。当谷歌正在反击以保持其在各个层面的主导地位时，新的看门人正在出现： 用户体验：引入搜索生成体验（SGE）； 知识获取：随着机器人和自动驾驶的进步，AI模型开始像我们一样体验世界（也称为知识体现）以获得额外的经验； 知识表示：正如 Google 最新的大型基础模型 Gemini 中所见，当同时使用所有媒体类型（跨模态）无缝训练模型时，就会出现新的能力。在架构层面，Google 从 PaLM 开始，投资于稀疏模型（而不是密集架构），以更有效地与外部 API、知识库和工具集成。
在本文中，我将介绍一些示例，说明人工智能自主代理如何生成内容或执行简单的 SEO 任务，以及开发 手机号码数据 此类系统时需要采取多边方法。 人类大脑包含如此多不同且专门的大脑中心并非偶然。 马文·明斯基，1991 人工智能自主代理的剖析 这些是什么 正如论文“基于大型语言模型的代理的兴起和潜力：调查”所解释的那样，人工智能代理本质上是由以下组成： 在我们看来，大脑主要由语言模型和知识图谱组成，充当其长期记忆； 与环境交互的感知层（环境可能包括内容编辑器或编排任务的 SEO）； 代理可以完成的一组操作。它拥有的工具。通过 API，它可以使用其内存的子图（目录中的所有产品或给定作者撰写的所有文章）。 知识图是语言模型在做出预测之前“阅读”的“书”。知识图谱充当人工智能代理的持久内存层。短记忆（聊天会话中的对话轮流）也可以存储回 KG 中，但这不太相关；它们的使用仍然仅限于用户会话。
生成的内容或代理的关键字分析使用参考本体或模式词汇表存储在三元组中。通过这种方式，系统可以通过与同一组织内的内容编辑、营销人员和 SEO 的交互来不断发展和学习。 人工智能代理的演变 从符号学习到深度学习并返回 让我们从 80 年代初开始我们的旅程，当时人工智能还是一个发展中的领域，主要植根于符号代理。这些代理代表了用二进制代码模拟人类认知的首次尝试。它们依赖于符号逻辑、显式规则和语义网络。极其优雅，但计算量有限且无法真正扩展。 展望未来，我们见证了反应剂的发展。这些药物采取了不同的途径，直接对环境刺激做出反应。没有内部模型、本体论或复杂的推理；它们的运作方式与斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）发现的细胞自动机规则 30 非常相似：一组创建复杂行为的简单规则。 现在，让我们来看看基于强化学习的智能体， AlphaGo 是最漂亮的代表。这些代理找到了经验与优化的和谐结合。
在本文中，我将介绍一些示例，说明人工智能自主代理如何生成内容或执行简单的 SEO 任务，以及开发 手机号码数据 此类系统时需要采取多边方法。 人类大脑包含如此多不同且专门的大脑中心并非偶然。 马文·明斯基，1991 人工智能自主代理的剖析 这些是什么 正如论文“基于大型语言模型的代理的兴起和潜力：调查”所解释的那样，人工智能代理本质上是由以下组成： 在我们看来，大脑主要由语言模型和知识图谱组成，充当其长期记忆； 与环境交互的感知层（环境可能包括内容编辑器或编排任务的 SEO）； 代理可以完成的一组操作。它拥有的工具。通过 API，它可以使用其内存的子图（目录中的所有产品或给定作者撰写的所有文章）。 知识图是语言模型在做出预测之前“阅读”的“书”。知识图谱充当人工智能代理的持久内存层。短记忆（聊天会话中的对话轮流）也可以存储回 KG 中，但这不太相关；它们的使用仍然仅限于用户会话。
生成的内容或代理的关键字分析使用参考本体或模式词汇表存储在三元组中。通过这种方式，系统可以通过与同一组织内的内容编辑、营销人员和 SEO 的交互来不断发展和学习。 人工智能代理的演变 从符号学习到深度学习并返回 让我们从 80 年代初开始我们的旅程，当时人工智能还是一个发展中的领域，主要植根于符号代理。这些代理代表了用二进制代码模拟人类认知的首次尝试。它们依赖于符号逻辑、显式规则和语义网络。极其优雅，但计算量有限且无法真正扩展。 展望未来，我们见证了反应剂的发展。这些药物采取了不同的途径，直接对环境刺激做出反应。没有内部模型、本体论或复杂的推理；它们的运作方式与斯蒂芬·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）发现的细胞自动机规则 30 非常相似：一组创建复杂行为的简单规则。 现在，让我们来看看基于强化学习的智能体， AlphaGo 是最漂亮的代表。这些代理找到了经验与优化的和谐结合。