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科技信息
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ChatGPT、Perplexity、Claude 三者对比
ChatGPT vs Perplexity vs Claude — In-Depth Comparison in 2025 随着生成式 AI 的迅猛发展，包括 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 在内的智能助手已经成为全球用户获取信息、完成任务和构建内容的重要工具。虽然它们都属于大语言模型(LLM)生态的一部分，但在定位、功能、用户基础和商业模式方面各有不同。 1.
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搜外夫唯：从 SEO 到 GEO，“信息增量”在搜索范式中的迁移
一、SEO 时代：信息增量，像“选餐厅看评价” 想象一个很日常的场景： 你去一个陌生城市，打开地图搜“本地最好吃的面馆”。 前 10 个评价里，如果 8 个都在说：“味道不错，分量挺足，价格合理。” 你会继续往下翻。 因为这些信息，没有给你任何决策上的新增价值。 SEO 时代的搜索结果，其实就是这样： 页面很多 观点高度相似 真正能影响用户选择的内容很少 搜索引擎要做的
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搜外夫唯：从 SEO 到 GEO，流量为王到品牌时代
回顾过去二十年的互联网历程，我们清晰地看到入口的变迁：PC时代，入口是搜索引擎;移动时代，入口是App;短视频时代，入口是推荐流。而现在，一个根本性的转变正在发生：入口正在变成 “AI对话框”。 当入口简化为“一句话”，流量的游戏规则就被彻底改写。流量不再仅仅属于那些擅长抢占搜索排名的人(SEOer)，而是属于那些能持续提供可信答案和可靠名称的人(GEOer)。 GEO的兴起
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搜外夫唯：AI 时代的推广法则：“精确定位” + “用户画像标签”
在上一篇文章《GEO 时代，流量为王已经过时》中，我提出一个观点： AI 时代，流量思维正让位于品牌思维。 文章留言区较多的疑问是： ”我的品牌，到底怎样才能被 AI 推荐?” 拆解这个问题为两个更具体的： 针对我的品牌，我该怎么做内容，AI 才“看得懂我”? 我该把这些内容发到哪里，AI 才“抓得到我”? 今天，先解决第一个问题。我先给出明确观点： AI 时代的品牌推广法则
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一文读懂：蒸馏、量化、微调、RAG
随着大模型进入“落地阶段”，真正拉开差距的已经不只是模型的参数量，而在于如何将模型“用好、用稳、用便宜、用准”。 蒸馏、量化、微调、RAG，正是当前大模型工程化落地的四项关键技术手段。 下面我们用通俗举例 + 实际模型对比，一次讲清楚。 一、蒸馏(Distillation) 让“教师模型”教会“学生模型” 一句话理解： 用一个能力强、体量大的模型，训练出一个更小、更快、成本更低的模型
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搜外夫唯：我用七天时间，终于弄懂了“蒸馏”的真意
最近一周脑海一直在折磨“蒸馏”这个词，下面按时间顺序分享我的理解。 第一天：初遇“蒸馏” 在解读DeepSeek、ChatGPT等技术时，“蒸馏”这个词反复出现。它指的是将庞大而强大的“教师模型”所蕴含的知识，迁移到更轻、更快的“学生模型”之中。 DeepSeek 通过获取顶级模型生成的深度推理逻辑(CoT)，让小模型在处理复杂问题时，能以极低的计算成本表现出接近大模型的水平
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搜外夫唯：单品独立站亿级流量增长模型：“产品场景化” + “意图全覆盖”
自2025年初我的Google SEO体系化课程开设以来，常常收到学员类似的提问： “老师，我做的是单品网站，内容似乎很快就做完了。这种‘单品类’网站，内容到底该怎么布局，才能持续获得流量?” 优秀的SEO策略从不纠结于“产品是什么”，而应聚焦于：“这个产品能在多少个具体场景中，为用户提供不可替代的解决方案?” 在我的课程里，Yoast SEO插件的官网是一个教科书级案例
