【2025年生成式引擎优化（GEO）白皮书，内容破局是关键】

告别大模型 “瞎胡说”：RAG（检索增强生成）如何让 AI 更懂事实？

RAG 的本质，是给生成式 AI 加上了 “事实锚点”。它没有抛弃大模型的生成能力，而是通过检索让生成的内容 “有据可依”；它也没有局限于检索的死板，而是通过生成让答案更流畅、更灵活。对于技术从业者来说，RAG 提供了一种 “参数高效” 的解决方案 —— 不用追求更大的模型，通过结合外部知识库，就能在知识密集型任务上实现 SOTA；对于普通用户来说，RAG 让 AI 的答案更可信、更实用，减少了

AI Agent在智能城市噪声管理中的实践

随着城市化进程的加速，城市噪声污染问题日益严重，对居民的生活质量和健康造成了负面影响。智能城市的发展为解决噪声管理问题提供了新的思路和技术手段。本文的目的是探讨AI Agent在智能城市噪声管理中的应用实践，研究如何利用AI Agent的自主决策和学习能力，实现对城市噪声的有效监测、分析和控制。研究范围涵盖了AI Agent的基本原理、相关算法，以及在智能城市噪声管理中的具体应用场景和实现方法。