生成的答案如何挑选它要点名的来源
答案引擎不给页面排名。它先写好一段话，再决定把功劳记在谁头上。一个滑块跟着一个问题走完从分裂到引用的全程。
阶段 问题
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点击图中的某一段，打开对应阶段。
GEO 真正优化的是什么
Generative Engine Optimization 不是往页面上再拧几个新花招。它是同一个可见度问题往下挪了一层：从页面挪到片段。一个来源会被点名，是因为它能被检索到、被切成块之后仍然自成一体、词元便宜到装得进预算、并且好引用到能让一个句子靠上去。这四点里没有一点是关键词。
内容一览
- 1 一个问题会变成好几次检索 — 这些中间查询没人看得见，连提问的人也看不见。
- 2 每条子查询各自拖回自己的片段 — 被检索的单位是片段。所以值得去写的单位也是片段。
- 3 真正的筛子是上下文窗口 — 又长又绕的片段花掉的预算，可能配不上它自己。装填这一关，赢的是密度。
- 4 句子是对着片段写的，不是对着页面 — 有依据不等于正确。它只意味着能指出一个来源。
- 5 检索到的来源里，只有少数会被点名 — 被检索到、进入上下文、被引用，是三场不同的比赛。三场都得赢。
可交互的讲解
- 搜索引擎如何决定谁被找到 十条蓝色链接看着像一个清单。它其实是一条流水线的最后一帧：起点是爬虫，终点是点击曲线。一个滑块把它整条走完。
- 一个页面，两道门 SEO 和 GEO 不是两个项目。它是同一份文档要同时讨好两个不同的读者：一个排序函数，和一个检索步骤。一个滑块告诉你它们共享什么、不共享什么，以及晚一年再补上第二道门要花多少钱。
- 药物是怎样被送过血脑屏障的 大脑几乎拒绝所有药物分子，而且这么做是对的。一个滑块，跟着实验室正在试的那一手走：把分子包进一个血管壁本来就知道怎么运的小囊泡里。
- 机器人怎样画出一间从没见过的房间的地图 激光雷达转一圈只给出几百个点，并不知道自己在哪儿。一个滑块，从这团点云一路走到一张平面图，机器人正好站在对的位置上。
- 两个人同时敲同一行，为什么一个字母都不会丢 两个光标、一行文字，中间没有人握着笔。一个滑块拆开按下标合并的做法，再用字母之间的地址把它重新装起来。
- 量子计算机为什么会卡在格上 Shor 算法一步就吃掉 RSA。同一台机器面对一张加了点噪声的点阵，却几乎无从下手。一个滑块就能看出差别。
- 把建筑对准太空来降温 一层涂料，在烈日下仍比周围空气更凉，而且一瓦电都不用。一个滑块，把热量从太阳一路送到大气层的另一侧。
- 机器人如何预测下一秒 文本模型猜下一个词，世界模型猜下一帧——连质量、速度和重力一起猜。一个滑块走完整个回路，从摄像头到接住。
- 不泄露秘密地证明自己知道它 一个滑块走过各个阶段，另一个增加轮数。看着把握逼近十足，而秘密始终还是秘密。
- 从卤水里取锂：晒盐池与直接提取 拖动滑块走过五个阶段，比较从同一份盐水里取出同一种金属的两条路。
- 个体化 mRNA 癌症疫苗是怎么起作用的 拖动滑块走过五个阶段，看肿瘤自身的突变如何变成一份说明书，教会免疫系统去找到它。
- 应用的边界 凡是从外面来的都不可信。一次断掉一环，看链条停在哪里、屏幕上又出现什么。
- 在自己的文档里检索是怎么回事 拖动滑块，看一条检索流水线如何决定模型能看到什么——以及塞给它错误段落时会发生什么。
- 重复请求与很慢的响应 网络在操作中途断掉。把按钮按两下，看看数据库里最后剩下什么——有幂等键和没有幂等键。
- 语言模型是怎么写出文字的 权重被冻结，什么也不会被记住。拖动滑块，看模型一次又一次地挑出下一个文本碎片。
- 语言模型是怎么学会的 拖动一个滑块，看一堆随机数字如何在一千步里变成一个预测。
- 电从哪里来 拖动一个滑块，跟着能量从河流一路走到把水重新抽上去的水泵。