YC 创始人集体研究 AEO:让 ChatGPT 替你说话的营销脏活
Scoble 在 X 上提到 YC 创始人正集体研究 AEO(AI 引擎优化),即先摸清目标客户在 ChatGPT、Claude 里输入的提示词以及 AI 引用的来源,再自建 AEO 追踪器。
Scoble 在 X 上提到 YC 创始人正集体研究 AEO(AI 引擎优化),即先摸清目标客户在 ChatGPT、Claude 里输入的提示词以及 AI 引用的来源,再自建 AEO 追踪器。
五个稠密检索器与一个稀疏基线在政治新闻和消费者健康问答中都会更倾向返回与查询自身政治倾向一致的报道,且对用非裔美国人语言(AAL)写的提问表现差于白人主流英语(WME)。控制词汇不对称得分后合成集合的差距基本不变,线性探针仍能从查询嵌入向量中还原政治倾向与方言。这类偏差若不加处理,可能加剧极化并强化 AAL 使用者已有的健康差距。
LLM-Guided Graph Pruning(LGP)通过 LLM 推理剪枝已有 ANN 图索引中的结构低价值邻居,并用 LLM 选择的替代邻居替换,以解决几何-语义不匹配。在代表性语义检索基准上,LGP 在 DiskANN、HNSW 等图索引上持续优于原始贪心图搜索和基于 LLM 的 reranking。该框架保留原图的稀疏性和高效可导航性。
论文提出 PILLAR,一个基于 Private Information Retrieval(PIR)的隐私保护 RAG 系统,客户端从服务器语料中取回与查询最相似的 k 篇文档,服务器无法获知查询词项与访问模式。
美团 LongCat 团队公布 LongCat-DeepResearch 技术报告,该系统用增强版 LongCat 模型搭配多智能体工作流,把全局规划与分节调研分离,并通过全局审阅指导局部修订。
PrimeSeeker 提出面向深度搜索智能体的能力导向监督框架,用潜在锚点推理从描述性规格中解析未命名检索锚点,并将锚点迁移到后续信息需求,联合生成问题与参考证据骨架。研究构建了 9,221 条专家轨迹,训练出一个 30B 搜索智能体,在五个深度搜索基准上表现强劲,参考步骤优化进一步提升监督策略。固定预算评估显示其解法覆盖率高,工具调用次数远少于长程系统,检索冗余更低。
Condé Nast 用 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频发现方案,将每项内容发现任务耗时从 250 分钟降至不到 2 分钟。方案由 AWS GenAIIC 合作开发,采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型,对超过 140,000 个视频的转录、视觉和音频做意图语义搜索,支持图像查询与精确时间戳。
search-router 连接器在 Reddit 的 modelcontextprotocol 板块发布,为 MCP 提供 simple、medium、deep、cached 四档网页搜索服务。该服务通过 x402 协议在 Base 链上以 USDC 计费,并提供一个免费的 health 检查接口。
独立开发者 gefei55 昨晚 23 点上线新站,随后 ChatGPT 持续为其导流,从当天下午 17 点到深夜收获 10 个订单。订单均为单次付费,他认为这至少验证了方向——找到了用户愿意付费的真实需求,并称「感觉已经掌握了 GEO(生成式引擎优化)的秘诀」。
第二届中国 GEO & AI 营销大会定于 2026 年 11 月 21–22 日在深圳南山举办,¥399 两日通票已开启报名。相比首届北京单日大会,本届扩为两天:Day 1 主题分享与方法论,Day 2 分会场实战工作坊,嘉宾从 20+ 增至 40+。大会将首发《中国GEO行业白皮书》,并设面向 ChatGPT、Gemini、Perplexity 引用机制的出海 GEO 专场。
IGSD 提出一种无需外部教师的搜索智能体 on-policy 自蒸馏方法,用环境实测信息增益筛选后见教师给出的步骤级指导。它把查询 token 视为微动作,在同一失败状态与检索器下执行教师和学生查询,以执行信息增益作为 positive-only 软权重,GRPO 目标不变。
谷歌已就欧盟委员会依据《数字市场法》采取的措施向卢森堡的欧盟普通法院提起上诉,认为强制其向 AI 竞争对手开放安卓系统、向竞争服务提供商提供搜索数据会损害用户隐私与安全。
ZooWork-ShopRanker 是一组电商开源偏好对齐重排序器,含 0.6B、4B、8B 三个规模,训练标签由多个推理 LLM 组成的偏好评审团生成。其 8B 旗舰作为蒸馏教师训练 4B 与 0.6B,并发布含约 10,000 对私域流量偏好对的 ShopRank-Bench。
REALMS 是已部署在企业客户数据平台上的对话式受众规模测算系统,可用自然语言查询数百万画像、数千属性并在几秒内返回精确计数。系统由基于嵌入向量搜索的属性检索、带模板化上下文学习的 LLM NL2SQL 流水线、schema 标准化三部分构成。真实企业数据评估显示属性检索召回高、SQL 执行准确率高、延迟低,此前需数小时的任务可实时完成。
SignTrace 用自然语言描述反查中文手语词典,在 6,699 条词条上取得 94.0% Hit@1。系统整合 LLM 词典富化、动作抽取、七通道检索与候选重排,重排把 500 条描述基准的 Hit@1 从 71.8% 提升至 94.0%,Hit@9 达 97.4%。六路并发下中位查询耗时 13.37 秒,已部署试用;基准措辞取自词典,泛化到用户自述描述受限。
Cartograph 是联邦式 MCP 代理,把 AI 智能体的工具发现从 O(n) 改为 O(k) 渐进式披露。在 22 个服务器、374 个工具的部署中仅暴露三个代理工具,49 条查询基准 R@5 为 0.816,高于 Jaccard 基线的 0.592。Rift 三层分析识别出 49 个易混淆簇,网关十次试验平均增加 5ms 延迟(0.8%)。
Cloudflare 推出 Disallow AI Training 设置,网站可在保留搜索收录的同时拒绝同一爬虫把内容用于 AI 训练,Apple、Google、Microsoft 已遵守或承诺在指定时间内遵守。
推荐理由:Cloudflare 用分级爬虫控制替代一刀切屏蔽,并对比了谷歌、微软、苹果在训练退出上的实际支持程度。
Google Search 提供三种赛事备战用法:AI Mode 的 Canvas 工具可生成个性化训练计划,连接 YouTube Music 账号后可定制跑步歌单,并可搜索跑鞋、水袋背心等装备。
Google Search 上线 Live Game Feed,搜索进行中的比赛即可看到实时逐回合更新、集锦与 AI 洞察,目前在美国移动端英文版可用。Search 还新增 matchup carousel 与更细的球员、联盟数据,并支持关联 Yahoo Fantasy 或 Sleeper 账户,用 AI Mode 获取首发/替补与 waiver wire 建议。
作者发布 FundFinderAI,一款面向小型 NGO 的资助搜索工具,用 Gemini 搜索接地实时检索当前开放的资助,并在展示前独立抓取核验每条申请链接(fundfinder-ai.vercel.app)。
Google 给出 5 种用 Google Search 升级家居装饰的方式:AI Mode 上传房间照片预览家具摆放,Google Lens 拍照找同款复古装饰,Circle to Search 圈选屏幕搜索装饰;Search Live 可语音加摄像头指导 DIY,商品页支持比价、价格历史与降价提醒。
Hugging Face 公开 Papers with Code 的搜索架构,用 PostgreSQL 全文检索加 pgvector 向量检索组成混合检索,由 RRF 融合两路排名。
Mistral 发布 Agentic Search,让模型通过多步检索循环在复杂文档中查找、检查并验证信息,可在 Mistral Search Toolkit 中集成,也已内置到 Studio 和 Vibe 的 Libraries。
推荐理由:官方用 FinanceBench 与 OfficeQA Pro 对比一次性 RAG 与多步检索,可据此判断检索层的收益与代价。
Google 在 Search 中推出 5 项学习辅助功能,包括交互式可视化、定制练习题、Lens 分步讲解、AI Mode 笔记本和自定义学习文件。练习题支持 ACT、AP、GRE、SAT 等标准化考试,内容来自 The Princeton Review、Careers360、PhysicsWallah 和 Akira Enem 的合作素材,现以英文在全球免费提供。
Sentence Transformers v6.0 新增第四种模型类型 MultiVectorEncoder,用于 ColBERT 式后交互检索,可直接加载 PyLate 与 Stanford-NLP ColBERT 检查点。
推荐理由:文章展示 Sentence Transformers v6.0 的多向量编码器如何用 token 级向量与 MaxSim 换取更高检索质量,并给出可直接运行的接入代码。
Google 把 SynthID 的图像、视频和音频验证扩展到搜索,并将在未来几周进入 Chrome,该能力此前已在 Gemini 应用中累计使用 5000 万次。
推荐理由:在生成媒体普及的背景下,SynthID 已为超 1000 亿件图像视频加上水印,读者可了解各产品验证入口的分批上线节奏。
Google 推出 TurboQuant,一种零精度损失的压缩算法,可同时压缩 KV cache 并加速向量搜索。它先用 PolarQuant 随机旋转向量完成主体压缩,再用 1 bit 的 QJL 消除残差误差,TurboQuant 将在 ICLR 2026 展示。
Mistral AI 发布首个代码专用嵌入模型 Codestral Embed,称其检索性能显著优于 Voyage Code 3、Cohere Embed v4.0 和 OpenAI 的大型嵌入模型。