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KDD 2025 | UoMo来了，首个无线网络流量预测模型，一个框架搞定三类任务

在 ACM KDD 2025 大会上，清华与中国移动联合发布 UoMo，全球首个面向移动网络的通用流量预测模型。它结合扩散模型与 Transformer，能理解地理与人流变化，一个框架搞定三类流量预测任务。

作者白杨SEO参加私域运营大会收获颇丰，分享流量相关内容。探讨流量与打开率本质，分析平台推荐流量规则，介绍用户搜索流量逻辑玩法，还谈及AI私域获客及跳出平台规则看法。

本文整理自The Verge《Decoder》播客对Cloudflare CEO的访谈，披露今年5月互联网自动化流量已超过人类流量，预测五年后将达千倍，讨论AI时代互联网新商业模式、内容付费、AI爬虫拦截等热点议题。

白杨SEO针对公众号两篇相同文章流量高的现象，解答了相关疑问，指出公众号流量本质是打开率，打开率取决于选题和标题。还介绍了推荐流量和搜索流量的逻辑及做法。

七月，DigClaw的预测框架Rhizome v1在FutureX评测平台取得优异成绩，支持了预测能力可沉淀在基座模型之外的判断。大语言模型不擅长预测，而DigClaw构建了以因果结构为骨架的预测基础设施。

作者白杨SEO从搜索精准流量从业者角度，分析OpenClaw在各平台流量对比、用户搜索意图，探讨搞搜索流量可学之处及对OpenClaw的看法，指出其开源免费但用大模型需付费。

当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。

美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作，利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度，最长提前 15 天，测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。

本文由十年SEO实战派白杨SEO创作，针对流量成交率低的痛点，讲解不同业务的流量承接阵地选择，分析各阵地优劣势，结合AI时代新变化给出实战建议，助力提升流量转化。

谷歌搜索迎转折点，为支持AI投入向多部门员工提「自愿离职」方案。在线新闻媒体流量受重创，聊天机器人取代谷歌搜索，新闻网站推荐流量暴跌，谷歌称仍致力于为网络带来流量。