标签： generative

发布于

`Search Generative Experience`（`SGE`）的`对话`式搜索：其对传统`SERP`的颠覆。

SGE 的对话式搜索：技术解析与对传统 SERP 的颠覆 各位好，今天我们来聊聊 Google 的 Search Generative Experience (SGE) 及其核心的对话式搜索功能。作为一名程序员，我们不仅要了解 SGE 是什么，更要深入到其背后的技术原理，以及它对传统搜索引擎结果页面 (SERP) 带来的颠覆性影响。 一、传统 SERP 的局限性 在深入 SGE 之前，我们需要回顾一下传统 SERP 的运作方式及其固有的局限性。传统 SERP 基本上是一个链接列表，外加一些广告和精选摘要。用户需要浏览这些链接，自行提取信息，并整合答案。 信息碎片化： 用户需要点击多个链接才能找到所需的完整信息。 理解成本高： 用户需要自行分析和理解各个网页的内容，才能得到最终的答案。 缺乏交互性： 用户只能通过点击链接来探索信息，无法与搜索引擎进行更深入的互动。 SEO 竞争激烈： 网站为了获得更高的排名，往往过度优化内容，导致用户体验下降。 为了更直观地说明，我们可以将传统 SERP 的流程简化为以下 Python 代码： class SERP: def __init__(self, …

继续阅读“`Search Generative Experience`（`SGE`）的`对话`式搜索：其对传统`SERP`的颠覆。”

发布于

什么是`Search Generative Experience`（`SGE`）？我应该如何准备？

好的，下面我们来深入探讨一下Search Generative Experience (SGE)以及如何为它做好准备。 什么是 Search Generative Experience (SGE)? SGE，即搜索生成体验，是搜索引擎（目前主要指Google）对传统搜索结果呈现方式的重大革新。它不再仅仅依赖于罗列一系列相关链接，而是试图直接理解用户的搜索意图，并利用大型语言模型（LLM）生成一个更全面、更简洁、更具互动性的答案。 传统搜索结果通常是网页链接的列表，用户需要自行浏览多个页面才能找到所需信息。SGE则试图整合各种来源的信息，生成一个摘要或回答，并提供相关链接作为参考。这种方式旨在节省用户的时间和精力，提供更直接、更高效的信息获取方式。 SGE的核心在于利用LLM理解搜索查询的语义，从大量文档中提取相关信息，并以一种易于理解的方式呈现给用户。 这通常涉及以下几个关键步骤： 查询理解： 分析用户输入的查询，确定其意图、关键词和上下文。 信息检索： 从索引的网页、数据库和其他知识来源中检索相关信息。 信息提取： 从检索到的文档中提取关键信息片段。 信息整合： 将提取的信息片段整合 …

继续阅读“什么是`Search Generative Experience`（`SGE`）？我应该如何准备？”

发布于

CSS `Generative Adversarial Networks` (GANs) 生成的纹理在 CSS 背景中的运用

各位观众老爷，大家好！今天咱们不聊那些高大上的框架，也不谈那些深奥的算法，来点接地气的，聊聊怎么用CSS配合GANs生成的纹理，让你的网页瞬间“潮”起来！ 开场白：CSS与GANs的“爱恨情仇” CSS，这门让网页“穿衣服”的语言，虽然简单易学，但想要做出令人眼前一亮的效果，也得费一番功夫。特别是背景，一张好看的背景图能提升整个页面的格调，但找图、设计图，那都是体力活。 而GANs（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络），这玩意儿听起来很高深，实际上就是两个神经网络互相“掐架”，一个生成器（Generator）负责生成假数据，另一个判别器（Discriminator）负责判断真假。经过一番“厮杀”，生成器就能生成逼真的数据，比如人脸、风景，当然，也包括各种漂亮的纹理。 那么，把GANs生成的纹理用在CSS背景里，会碰撞出什么样的火花呢？咱们拭目以待！ 第一部分：GANs纹理生成：从理论到实践 首先，咱们得搞定GANs纹理的生成。这部分涉及到一些Python代码，但别怕，我会尽量用通俗易懂的方式讲解。 环境搭建： 工欲善其事，必先利其器。咱们需要搭 …

继续阅读“CSS `Generative Adversarial Networks` (GANs) 生成的纹理在 CSS 背景中的运用”