更多动态
我没投流，纯粹是靠 Agent 每天在 Reddit、Medium、Quora 上发内容。AI 抓取并引用了，客户自然就来了。 这就是 GEO。 现在的逻辑变了：用户不搜 Google，直接问 AI。AI 给答案前会去找高权重的公开语料做参考。你的内容要是能被 AI 读到，你就赢了。 具体怎么搞？ 1. 锁定 AI 的信任圈 AI 最偏爱这几个地方： • Reddit：真人讨论权重极高。AI 认为这里有真人验证过的事实。 • Medium：结构清晰的长文，AI 喜欢从中提取观点做深度回答。 • Quora：问答本身就是最好的语料，AI 会直接拿来当标准答案。 2. 按 AI 的胃口写 AI 抓取的是数据结构，不是散文。 • 结构化：多用表格、列表（1. 2. 3.）。别写大段废话，AI 提取困难。 • 给数据：写“测试 10 次提升 20%"，别写“效果很好”。AI 对具体数字敏感。 • 问答体：把你的业务写成 FAQ（是什么、怎么做），AI 会直接把这一段复制粘贴给用户。 3. 自动化铺量 人工发帖太慢，交给 Agent。 • 频率：每天自动发。AI 爬虫看重持续更新。 • 检查：定期去问各大 AI 你的行业关键词，看它开始引用你的内容没。 只要内容结构对、铺得够勤，AI 自然把你当权威来源。
我把这几天踩的坑和真正能落地的配置都理了一遍。除了基础的一键安装，我最后总结了几项参数： 记忆系统我直接用本地化的 holographic 省心省钱，浏览器自动化试了一圈发现放弃 Docker、改用桌面 Chromium 才彻底不弹人机验证，跑长任务必调压缩阈值防爆内存。 最后还把我修自定义 Provider 识别问题的 PR 分支也放进去了，想少走弯路，直接照着这份配置抄。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
