具身智能核心突破：物理模拟器与世界模型协同技术拆解
本文系统综述了物理模拟器与世界模型在具身智能发展中的协同作用，提出五级智能机器人分类体系（IR-L0至IR-L4），分析其在运动、操作与交互中的进展，并对比主流仿真平台与世界模型架构，探讨其在自动驾驶与关节机器人中的应用及未来挑战。
GEO 优化必备：RAG 技术全解析（基于知识密集型 NLP 经典论文）
2020 年论文提出的 RAG（检索增强生成），专治大模型 “幻觉、知识过时” 等落地痛点。它将 “检索外部知识” 与 “生成回答” 深度绑定，先精准抓取相关知识片段，再让模型基于证据生成内容。通过端到端联合训练，检索与生成协同优化，事实准确率显著提升，幻觉率大降。无需重训模型即可更新知识，还能追溯答案来源。如今成企业客服、医疗法律等领域刚需，推动大模型从 “通用” 走向 “可信实用”。这让我们做GEO优化就有了基础理论和方法。
