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搜索（7）
这道题迷宫中多了一些花样。一是迷宫中有陷阱，由X表示。除非处于无敌状态，否则不能经过陷阱。二是有些位置到达后会自动获得无敌状态，持续K步 我们可以看一下样例给的两个数据：
80520发布于 2018-07-24 - 来自专栏程序那些事儿
秘塔AI搜索，AI时代的搜索引擎
然而，随着用户需求的不断升级，对于搜索体验的期望也水涨船高。上海秘塔科技洞察到这一市场趋势，推出了秘塔 AI 搜索，这不仅是对产品的一次革新，更是中国 AI 搜索领域迈向新高峰的一个标志性事件。 一、秘塔 AI 搜索的技术基础 秘塔 AI 搜索的核心是上海秘塔网络科技有限公司倾力打造的大语言模型 MetaLLM。 四、对未来的展望 毫无疑问，秘塔 AI 搜索的推出标志着中国 AI 搜索市场即将迎来一个崭新的时代。它的到来不仅仅是对现有搜索体验的一次颠覆，更有可能推动整个行业进入新纪元。 结语 总结来说，秘塔 AI 搜索作为一款创新的 AI 搜索引擎，以其出色的技术能力和用户友好的设计理念，迅速在国内外市场上占据一席之地。 随着 AI 技术的持续进步和应用场景的日益扩大，秘塔 AI 搜索的未来充满无限可能，它将不断为用户提供更为深入、高效、便捷的搜索体验，开启信息检索的新时代。
3.2K20编辑于 2024-04-26 做AI搜索优化有什么好的工具？AI Native架构下的7项技术核验
当用户开始通过豆包、DeepSeek、腾讯元宝、通义千问等AI平台搜索品牌、产品和服务商时，AI搜索优化（GEO）也从"多写几篇内容"变成了一个需要数据、内容和工程流程协同的问题。 很多团队会问：做AI搜索优化有什么好的工具？ 本文不做缺少统一数据集的主观排名，而是从开发与实施角度，拆解一套AI搜索优化工具至少应该具备的7项技术能力。 后文的7项能力，既可以作为自建时的设计清单，也可以作为评估第三方工具的功能核验清单。 十一、做AI搜索优化有什么好的工具？
13910编辑于 2026-09-22- 来自专栏InvQ的专栏
ElasticSearch 7.x 简体繁体搜索
需求，在搜索简体的时候，应该也能把繁体字搜出来。 因为我们一般很少用繁体字进行搜索，所以本篇文章，仅仅从索引层的analyzer的char_filter入手，在索引的时候，将繁体字转化为简体且存储为简体的索引进行建立，然后搜索的时候就可以使用简体字来搜索
2.3K10发布于 2020-11-24 - 来自专栏bit哲学院
AI（四）：对抗搜索
参考链接： 人工智能对抗搜索 https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/89160951 对抗搜索 文章目录 对抗搜索1 博弈multi-agent 4.2 截断搜索4.3 向前剪枝 1 博弈 假设： 有两个选手完全可观察，确定性的环境zero-sum（零和游戏）时间受限 multi-agent 环境 合作 vs 对抗 对抗的情况下，产生博弈搜索问题 形式化搜索问题 初始状态： Actions 转移模型 目标测试 路径代价 其中，节点是状态，边是移动。 3.1 行棋排序 时间有限，实行深度受限搜索。 采用迭代加深搜索。 4 不完美的实时决策 ？？？如何设计评估函数。 ？？？ 如何截断。 4.2 截断搜索 ？？？如何截断，以满足时间限制 评估函数是不准确的，截断可能导致错误。 典型的错误： 评估值的摇摆。
88340发布于 2021-01-29 - 来自专栏Linux基础入门
（7）Linux其他文件搜索命令
命令名称：which 命令所在路径：/usr/bin/which 执行权限：所有用户 语法：which 命令 功能描述：搜索命令所在目录及别名信息 例1：which 查找命令存放位置 命令名称：whereis 命令所在路径：/usr/bin/whereis 执行权限：所有用 语法：whereis [命令名称] 功能描述：搜索命令所在目录及帮助文档路径
2.4K20发布于 2020-08-26 - 来自专栏算法一只狗
AI 搜索 vs 传统搜索：替代还是共存？
截至2025年7月，AI助手（如 ChatGPT、DeepSeek、Perplexity AI 等）在信息获取环节的渗透率持续攀升。 尽管聊天机器人流量增速惊人，但其总量仍仅为搜索引擎的1/34，可见在宏观层面上，AI搜索尚未完全取代传统搜索。 1.AI 搜索与传统搜索的对比 交互方式传统搜索需要用户自行过滤和阅读海量结果，围绕关键词跳转网页；AI助手支持对话式交互，可直接生成整合性的答案与建议，更适合需要理解、总结或规划型任务。 比如，点击了百度的AI搜索功能后，它确实能够根据现在的网页信息，集成进一些图文、视频等信息出来然后展示：像图文暂时这一块，夸克、Bing搜索等，在AI爆火的初期，早就已经接入进来。 2.以百度为例：AI 搜索的实践与困境“已经好久没有用过百度搜索了”，这句话折射出当下许多用户的体验： AI 功能走马观花 百度在网页入口中嵌入了 AI 搜索功能，能够集成图文、视频等信息、直接展示相关内容
2.9K10编辑于 2025-07-08 新场景 AI搜索 实战：8 个 AI 搜索新场景怎么布局？
这个数据直接说明一件事：AI搜索引擎不是一个大池子，是多个引用偏好完全不同的信息通道。本文基于对8个AI搜索场景的引用源实测，拆解不同平台的内容抓取逻辑，以及技术内容如何通过平台适配提升被引概率。 背景：AI搜索的引用链路与传统搜索的本质差异传统搜索引擎返回的是链接列表，优化目标是在列表中排到更靠前的位置。AI搜索返回的是合成答案，优化目标变成了在答案中被引用、被当作可信信息源。 8个场景的引用源分布实测AI搜索目前可以拆分为8个典型场景：通用问答（豆包、DeepSeek的日常提问）、专业垂询（秘塔这类学术向搜索）、本地生活、购物决策、编程开发、健康咨询、投资理财、学术研究。 在编程开发场景中，用DeepSeek搜索「Python异步编程最佳实践」，20条引用里CSDN占7条、掘金占4条、知乎占3条、腾讯云开发者社区占2条，其余4条分散在个人博客和StackOverflow中文镜像 CSDN的7条引用中，有5条来自收藏量超过200的技术长文，平均字数在8000字以上，且都包含完整的可运行代码块和性能对比表格。
28410编辑于 2026-08-13- 来自专栏Web_xy
AI搜索引擎
通过与 ChatGPT 发明者 OpenAI 合作，微软给自己的搜索引擎加入了先进的 AI 对话模型，以支持全新版本的必应（Bing）和 Edge。 我本来也想试试，但是现在公测版还未发行，且内测版被各大头条垄断，只能先看看谍照了hh ---- 基于AI的搜索引擎 新模式的搜索引擎 ---- 我们能看到，新必应搜索的其中一种模式将传统搜索结果与 ---- 「人工智能将从根本上改变各类软件，首先就从最大的类别 —— 搜索引擎开始。今天，我们推出了由 AI 加持的必应和 Edge，以帮助人们从搜索和网络中获取更多信息。」 实时对话 ---- 用 AI 重塑搜索 微软宣布，新的必应体验是四项技术突破的结晶： 下一代 OpenAI 模型。 将人工智能应用于核心搜索算法。我们还将 AI 模型应用于我们的核心必应搜索排名引擎，从而实现了二十年来相关性的最大跃升。有了这个 AI 模型，即使是基本的搜索查询也更加准确和相关。 新的用户体验。
1.9K20编辑于 2023-02-23 - 来自专栏做数据的二号姬
认真聊AI | 搜索技术
原创内容 No.704 认真聊AI | 搜索技术 书接上回，本期AI的内容到了搜索技术~ 图片由海艺AI绘制 提到搜索技术就不得不提到搜索问题。 搜索解决方案：使用广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）找到从初始状态到目标状态的路径。 剪枝条件：在搜索过程中，如果发现某个状态已经搜索过了，或者某个状态不符合问题的约束条件，就可以将其从搜索路径中剔除，以避免无效搜索。 这种解决问题的方法也就是搜索技术。 我们在实际执行的时候，为了提高搜索的速度，图搜索并不是先生成所有的状态连接图再进行搜索的，而是边搜索边生成图，一旦找到了合适的答案搜索就停止了。 在搜索的过程中引入启发信息，减少搜索范围，以便更快地找到问题的解，这种搜索策略称为启发式搜索。 A算法和A*算法是常用的两种启发式搜索算法，我们首先介绍一下A算法。
68010编辑于 2024-11-26 AI会消灭搜索吗？
徐一平 腾讯研究院高级研究员一边是谷歌Gemini 3高调入局，AI独角兽争相涌入，将AI搜索视为最钟爱的赛道；另一边却是马斯克“AI将消灭搜索”的惊人断言。 周活跃用户数突破7亿。 当时谷歌AI Overview给出了用胶水粘住披萨的错误答案。路线二——破局原生：AI原生搜索引擎颠覆式重构该路线的代表是是以Perplexity、OpenAI为代表的AI原生搜索引擎。 中游：营销范式向夺取AI心智转移传统数字营销的核心方法论——搜索引擎优化（SEO），其底层逻辑正因AI搜索的出现而面临结构性调整。过去，优化的核心是提升特定页面在搜索结果列表中的排名。 以AI搜索为代表的信息服务正在翻开新的一页。
76710编辑于 2025-12-10- 来自专栏机器学习
AI 文档搜索系统：基于 LangChain + FAISS 的智能搜索
LangChain 和 FAISS（Facebook AI Similarity Search） 构建一个 AI 文档搜索系统。 原理解析2.1 传统搜索 VS AI 搜索传统文档搜索依赖于 全文搜索（Full-text Search） 或 基于关键词的索引。 例如： 传统搜索： 用户查询 "公司财务情况" 搜索引擎返回所有包含 "公司"、"财务"、"情况" 的文档 无法识别 "盈利情况"、"年度财报" 这些相关内容 AI 语义搜索： 使用 向量化索引 总结本教程介绍了 AI 文档搜索系统 的原理、核心技术，并提供了完整的代码示例。通过 LangChain 解析文档，FAISS 进行语义索引，嵌入模型向量化文本，实现高效、精准的 AI 文档搜索。 未来优化方向： 增加 OCR 解析，提高扫描文档支持能力 支持更多嵌入模型，提高搜索精准度 结合 RAG（检索增强生成），自动生成文档摘要 通过 AI 赋能文档管理，提高企业知识获取效率，节省大量搜索时间
2.3K01编辑于 2025-03-30 - 来自专栏罗超频道
AI与搜索的双螺旋：取之于搜索，用之于搜索
近十年来，AI与搜索结合得愈发紧密，AI从搜索获取数据和反馈不断进化，反过来也在大幅提升搜索的智能化水准，两者形成类似于DNA的“双螺旋”结构，可谓取之于搜索也用之于搜索。 何俊杰说“搜索已经成为AI规模最大的应用场景”，这可能在一些人的意料之外，但在罗超频道看来却是情理之中。一直以来，搜索都是AI最核心的练兵场。AI技术生于实验室，但却发展于搜索。 AI率先在搜索引擎场景大规模商用并不让人意外。 第一，AI与搜索都具备“数据驱动”的本质。 2、百度深耕AI 10余年，练就了一身AI真功夫。 百度2010年成立多个AI相关团队的目的均是为了改进搜索，可以说百度是最早做AI+搜索场景的。 百度早已从搜索引擎升级成AI公司，但这并不意味着百度不做搜索了，相反，百度是真的将“AI+搜索”这件事给做透了，搜索与AI形成了很强的协同效应，两者都受益。
1.2K30编辑于 2022-12-14 AI搜索引用率翻4倍：从7%到23%的团队数据优化实录
如果你现在还在让一个人兼职管这事、凭感觉投喂内容、用写SEO的思路做AI搜索优化，那AI答案里永远不会有你的名字。核心思路AI搜索优化的对象不是搜索引擎排名，而是大模型生成答案时的引用概率。 AI搜索优化内容的最大区别在于：它不是写给用户看的，是写给「AI的答案生成器」看的。你的内容必须让大模型容易理解、容易引用、容易归因。 不要一稿多发，更不要为了AI搜索优化批量化改写旧内容。 AI搜索优化的循环链路是「数据→洞察→内容→技术→数据」，这中间跨越了至少三个职能角色。据Gartner预测，到2026年传统搜索引擎流量将下降25%，AI聊天机器人将成为新的流量入口。 第12周时，「品牌+产品词」的AI引用覆盖率从7%涨到了23%。这背后其实没有特别高深的技术，只是让每个角色在正确的时间做了正确的事，并且看着同一个数据复盘。
16910编辑于 2026-08-22AI搜索竞品对标：如何科学评估与选择AI搜索优化方案
在AI搜索快速发展的今天，企业如何选择适合自身的AI搜索优化（GEO）方案？ 本文迪普智见（DeepIntelli）从工程实现角度，系统梳理AI搜索优化的技术对标方法，帮助技术决策者穿透营销话术，建立科学的评估框架。 一、核心工程问题：AI搜索可见度的量化评估传统SEO通过关键词排名、点击率等指标评估效果，而AI搜索的回答生成机制要求完全不同的评估体系。 工程实现需解决三个关键约束：多引擎适配性：需同时优化豆包、文心一言、Qwen等不同AI模型的引用逻辑结构化数据依赖：AI搜索更依赖Schema.org等标准标记的数据实体动态内容捕捉：需建立实时监测机制跟踪 ：要求供应商提供跨引擎的实体识别测试报告关注动态优化能力：考察其知识图谱更新频率和算法迭代机制评估安全合规性：确保数据处理符合《生成式AI服务管理办法》要求技术决策者提示：真正的AI搜索优化需要持续的技术投入
15400编辑于 2026-08-14农业农产品 AI搜索：农产品品牌怎么被 AI 搜索发现？
这个数据说明一个问题：AI搜索引擎的答案来源高度集中在少数几个内容平台，而不是品牌官网。如果你做农产品，想让AI搜索里出现你的品牌，方向需要重新审视。 背景：AI搜索引擎的引用链路很多人以为AI搜索像传统搜索引擎一样直接爬取官网。实测结果并非如此。AI引擎的引用链路是：内容发布→平台推荐→平台权重上涨→AI爬虫高频抓取→被引用进答案。 以农产品行业为例，假设你搜索“有机茶叶品牌怎么选”“农产品溯源系统哪家好”“冷库保鲜技术参数”“农产品电商平台对比”这四个提问词，豆包返回的引用源里如果CSDN出现14次、头条出现7次、搜狐出现4次，而 3个月后，AI答案里开始出现品牌信息。这个时间线有一个关键节点需要注意：次周开通账号后，不要立即发内容。每个平台对新账号都有一个“观察期”，通常是7-14天，期间发布的内容推荐权重极低。 这四件事做扎实了，AI搜索里出现你的品牌只是时间问题。
23010编辑于 2026-08-18- 来自专栏JAVA同学会
ES7学习笔记（十三）GEO位置搜索
ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时 这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。 我们搜索一下吧，看看怎么用geo搜索，假设“我”的位置在“工体”，我们先要查到“工体”的坐标， [image-20200529112648501.png] 然后再查询5km范围内都有谁，发送请求如下： 把范围缩短一点如何，改为3km看看，搜索的请求不变，只是把distance改为3km，看看结果吧， { …… "hits":[ { "_index 完全符合预期，我们再看看程序中怎么使用GEO搜索。
1.3K30发布于 2020-05-29 - 来自专栏算法一只狗
AI 时代：它正在改变搜索，但远未取代搜索
现在真的太依赖于AI助手去回答问题了。AI助手如 ChatGPT、DeepSeek 等确实正在 改变人们的信息获取方式，但还远没有全面取代传统搜索引擎。 根据一份覆盖 2023 年 4 月至 2025 年 3 月的研究数据，AI聊天助手的流量确实快速增长（同比 +80.9%，达到 552 亿次访问），但搜索引擎的总流量仍高达 1.86 万亿次，同比仅略降 这些挑战凸显了 AI 代理与传统搜索引擎之间的差异。AI 搜索代理代表了我们与在线信息交互方式的重大转变。 从最初的“搜索 + 阅读 + 总结”，到如今可以直接对话式获取整合答案、代码框架和应用方案，对于算法工程师、程序员、内容创作者，AI 已成为不可或缺的辅助工具。 未来 AI 助手是否能够取代搜索引擎，尚且无法定论，但可以确定的是——善用 AI 的人，正在取代不会用 AI 的人。
58110编辑于 2025-07-04 - 来自专栏JAVA同学会
ES7学习笔记（十三）GEO位置搜索
ES的基本内容介绍的已经差不多了，最后我们再来看看GEO位置搜索，现在大部分APP都有基于位置搜索的功能，比如：我们点外卖，可以按照离我们的距离进行排序，这样可以节省我们的配送费和送餐的时间；还有找工作时 这些功能都是基于GEO搜索实现的，目前支持GEO搜索功能的中间件有很多，像MySQL、Redis、ES等。我们看看在ES当中怎么实现GEO位置搜索。 我们搜索一下吧，看看怎么用geo搜索，假设“我”的位置在“工体”，我们先要查到“工体”的坐标， ? 把范围缩短一点如何，改为3km看看，搜索的请求不变，只是把distance改为3km，看看结果吧， { …… "hits":[ { "_index 完全符合预期，我们再看看程序中怎么使用GEO搜索。
1.1K30发布于 2020-06-02 - 来自专栏深入理解Android
leetcode刷题（7）——搜索二维矩阵
示例 1: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 3 输出: true 示例 2: 输入: matrix = [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34, 50] ] target = 13 输出: false 思路
38020编辑于 2022-06-22
腾讯云开发者
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