「混合搜索」共找到 621 篇相关文章
SEO是什么？SEO一般指搜索引擎优化
搜索引擎优化（SEO）是网站经营者利用搜索引擎规则提升网站排名的商业行为，目的是在行业内占据领先地位，获取品牌收益。但SEO技术手段多样，黑帽与白帽方法的选择直接影响网站的长期发展。
Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来，线性序列建模和混合专家（MoE）研究进步大，但两者结合研究少，相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架，实验验证其有诸多优势。
登顶SuperCLUE DeepSearch，openPangu-R-72B深度搜索能力跃升
近日 SuperCLUE 发布 11 月 DeepSearch 评测报告，国产大模型 openPangu - R - 72B 名列第一。它采用 MoE 架构平衡效率与性能，经预训练技术优化和 DeepSearch 专项突破，彰显国产算力与大模型研发融合成效。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本，难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生，它是图文混排文档搜索基准集，含多语言、多领域数据，可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
将对话界面直接引入Web，微软开源NLWeb，实现ChatGPT级别搜索
微软 Build 2025 开发者大会上，开源项目 NLWeb 受关注。它简化网站自然语言交互界面开发，原生支持 MCP，能让任意网站变智能应用平台，还可调用廉价模型，使用方便。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎，探究不同任务复杂性、信息获取场景下，用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异，还给出两类工具优化建议。
打破长视频理解瓶颈：HoPE混合位置编码提升VLM长度泛化能力
如今视觉语言模型在长上下文任务表现不佳，CMU和小红书团队深入研究，首次提出多模态RoPE扩展策略理论评估框架，指出现有泛化能力不足原因，提出HoPE大幅提升VLM长度泛化能力。
超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro！商汤多模态搜索、推理模型开源
商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS（8B/32B双版本），它通过强化学习整合工具，在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2，还采用创新算法稳定训练，构建新基准评测。
Google AI搜索革命的代价：网站流量暴跌一半，内容创作者哭了
皮尤研究中心报告显示，Google的AI概览功能使网站点击率狂跌近50%，其扩张速度惊人。用户看到AI概览后倾向直接结束搜索，内容创作者流量和收入锐减。Google回应称研究数据有问题，且AI还存在幻觉隐患。