TRUNCATE、DELETE、DROP 的区别？
MySQL中DELETE、TRUNCATE和DROP均用于删除数据，但作用不同：DELETE删除行记录，支持WHERE条件和事务回滚，速度慢；TRUNCATE快速清空表并重置自增ID，不可回滚；DROP则彻底删除表结构与数据，操作不可逆。三者在日志记录、速度及功能上有显著差异。
GEO优化白皮书：生成式搜索时代的企业内容信号工程
《GEO优化白皮书》系统解析生成式搜索时代的内容竞争新规则，提出从传统SEO向GEO（生成式引擎优化）的战略升级。作者尹邦奇指出，AI搜索已从关键词排名转向语义理解与信任信号竞争，企业需构建语义、结构与权威三大信号工程，通过语义切片、结构化标注与多平台信号矩阵，在百度、Kimi、DeepSeek等多模型生态中实现高权重调用。书中结合健康险、白酒、教育等行业实战案例，提炼出“意图解析—答案工程—信号嵌入—多引擎投喂—热度追踪”的五步落地模型，并展望GEO向智能化、多模态与全球协同演进的趋势。本书为中国企业在全球AI内容生态中赢得主动推荐与可持续曝光提供系统方法论。
大模型训练的双引擎：自监督学习与强化学习
自监督学习从无标签数据中自我学习，降低标注成本；强化学习通过环境交互试错优化决策。二者结合实现高效、安全、对齐人类价值观的智能系统，推动AI迈向通用化与实用化新阶段。
AI 十大论文精讲（三）：RLHF 范式奠基 ——InstructGPT 如何让大模型 “听懂人话”
本文解读AI十大核心论文之二——《Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback》。该论文提出RLHF框架，通过“监督微调-奖励建模-强化学习”三步法，首次实现大模型与人类意图的有效对齐，推动GPT-3进化为更安全、可信的InstructGPT，奠定ChatGPT等后续模型的技术基石，开启大模型“从博学到好用”的新时代。
AI 十大论文精讲（二）：GPT-3 论文全景解析——大模型 + 提示词如何解锁 “举一反三” 能力？
摘要 2020年发表的《Language Models are Few-Shot Learners》(GPT-3论文)开创了AI新时代。该论文突破性地证明：当Transformer模型参数规模扩大到1750亿时，仅通过文本交互即可实现任务无关的少样本学习。GPT-3采用"预训练+提示词"的新范式，无需微调就能在翻译、问答等40+任务上展现强大性能。论文系统验证了模型在语言建模、闭卷问答等9类任务中的表现，其中在LAMBADA长文本任务上准确率达86.4%，较此前最优提升18.4%。这一研
阿里云第九代云服务器c9i/g9i/r9i怎么样？性能、应用场景与活动价格参考
阿里云推出的第九代云服务器c9i、g9i、r9i实例，搭载最新一代的英特尔® 至强® 6 处理器，相比第8代单核算力最大提升20%，适用于在线游戏、通用互联网应用、视频编解码、数据库应用、搜索推荐等场景，已为海量企业客户带来显著性能跃升。本文为大家深入讲解这三款实例的性能优势、适用场景以及活动价格情况，为大家提供详尽的选购指南。
