《GEO: Generative Engine Optimization》论文详细总结（含原文）
本文详细总结了《GEO 生成引擎优化》这篇论文。此篇论文首提生成式引擎优化（GEO）范式，破解生成式引擎（GE）冲击创作者经济难题。含9种优化方法（添统计/引言等）及GEO-bench数据集，提升内容可见性达40%，低排名网站获益显著。商用GE验证有效，助中小创作者突破壁垒，平衡用户体验与创作者利益。
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大模型生成与推荐答案的核心原理
大模型从无序字节到智能交互，核心历经预训练、对齐、推理三大阶段。预训练依托海量合规数据构建通用知识 “大脑”，对齐通过 RLHF 实现安全合规，推理毫秒级实时生成回应。其知识源于筛选数据，无自我意识，推荐为数据关联的概率涌现，一文看懂背后逻辑！