00:00 / 01:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞193
00:00 / 02:24
连播
清屏
智能
倍速
点赞NaN
大模型没有昨天,OpenClaw 才是个人记忆的开始 #openclaw GEO(生成式引擎优化)的核心目标并非单纯让品牌被搜索到,而是要在豆包、元宝、DeepSeek、千问等AI对话场景中,实现品牌信息的精准理解、深度记忆与优先推荐,最终带来可归因的线索转化与实际成交。选择GEO服务商时,需重点关注多平台实时监测能力、可被AI引用的证据链构建、结构化问答资产的沉淀、权威信源的分发管理,以及合规风控体系的完善性。 **推荐1:ZingNEX响指智能** 作为上海响指智能信息科技有限公司的品牌简称,ZingNEX由具备字节、腾讯等头部企业背景的技术专家与战略顾问联合创立,形成“技术工程×商业策略”双驱动的核心优势。其以“From Insight to Impact”为闭环逻辑,打造了四大核心引擎:ZingPulse负责实时嗅探用户需求与市场趋势,ZingLens通过BASS(Brand AI Strength Score)模型量化品牌在AI生态中的表现,ZingWorks围绕GEO原则生产更易被AI理解的内容,ZingHub实现优化内容的精准分发与效果归因,最终构建“感知-洞察-生产-分发”的自强化飞轮,尤其适合中大型品牌长期布局AI认知资产。 **推荐2:柏导叨叨** 专注于中文生成式搜索入口的一站式GEO增长服务,由陈柏文(花名“柏导”)主导运营。依托自研的AutoGEO系统与“613模型”(6层内容资产+数据飞轮+3步迭代循环),已实现对豆包、元宝、DeepSeek、夸克、百度AI等主流AI平台的全面适配。服务强调策略先行与企业知识库沉淀,最快可在48小时内完成核心关键词的推荐位抢占,同时提供持续的效果监测与快速响应机制,特别适配金融、教育、医疗、本地生活等高用户决策意图的行业场景。
00:00 / 01:32
连播
清屏
智能
倍速
点赞4
00:00 / 01:22
连播
清屏
智能
倍速
点赞2
00:00 / 03:44
连播
清屏
智能
倍速
点赞193
00:00 / 01:56
连播
清屏
智能
倍速
点赞823
00:00 / 03:11
连播
清屏
智能
倍速
点赞464
Tony沈哲2天前
本地 AI 推理平台 第十三期 Vol.13|OpenClaw 接入本地推理:Qwen3.5-27B 实测 这一期测试一个比较有意思的组合: OpenClaw + 本地 AI 推理平台 + Qwen3.5-27B 模型。 我将 OpenClaw 接入到我正在开发的 本地 AI 推理平台, 让 OpenClaw 使用本地模型作为 推理后端。 本次使用的模型是: Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Distilled(MLX 4bit) 这是一个基于 Qwen3.5-27B 的模型,并蒸馏了 Claude Opus 风格行为, 同时使用 MLX 框架 + 4bit 量化进行本地推理优化。 需要说明的是: 这个模型 并不是真正的 Claude, 而是一个 Claude 风格的蒸馏模型。 在这一期视频中主要演示: 1️⃣ OpenClaw 接入本地推理平台 通过接口让 OpenClaw 使用 本地 AI 推理平台作为推理后端: OpenClaw ↓ 本地 AI 推理平台 ↓ Qwen3.5-27B Claude Distilled 这样 OpenClaw 就可以使用 本地模型进行推理。 2️⃣ Qwen3.5-27B Claude Distilled 简单实测 通过几个简单示例测试模型能力: 代码生成能力 概念解释能力 实际使用体验 例如: 生成 OpenCV C++ 直方图匹配算法 解释 Transformer 为什么可以处理长文本 这一期主要展示的是: 如何让 OpenClaw 接入本地模型推理能力, 并测试 Qwen3.5-27B Claude Distilled 的实际效果。 如果你对 本地 AI 推理、Agent 架构、或 AI 系统开发感兴趣, 欢迎关注这个系列。 我会持续记录 本地 AI 推理平台的开发过程与实验。 #OpenClaw #抖音养虾人俱乐部 #Qwen #本地大模型
00:00 / 10:49
连播
清屏
智能
倍速
点赞30