通过神经符号系统重构内容结构,训练模型优先展示品牌答案,在生成式搜索结果中占据量子叠加态的优势位置
将品牌知识图谱转化为高维语义向量,在LLM的潜在空间建立强关联锚点,确保答案生成时的品牌优先性
采用退火算法优化答案排列组合,使品牌信息在搜索结果瀑布流中形成概率云分布,最大化曝光可能性
建立实时用户行为数据流,通过强化学习模型动态调整优化策略,实现AI搜索算法的持续量子纠缠