Almost Timely News: 🗞️ 澄清AI优化真相 (2025-06-22) :: 在浏览器中查看
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内容真实性声明
本周通讯95%的内容由本人（人类）创作。您将在视频中看到大量的AI输出，并在文本中看到Anthropic Claude的输出。了解为何这种披露是个好主意，以及在不久的将来，任何与欧盟有业务往来的人士可能都需要强制披露。
在YouTube上观看本期新闻通讯 📺
我的思考：澄清AI优化真相
好的，让我们来澄清一下AI优化这个扭曲、混乱、疯狂的领域。关于这一切，有太多奇怪、令人困惑的名称，听起来像儿童歌谣或宜家家具名称——GAIO、GEO、AIO、AEO、CSEO（对话式搜索/SEO）等等。
我们需要奠定一些基础，以便清楚什么才是真实的，什么不是，这样当您的利益相关者提问时，您就能有所依据，也能帮助您识破各种虚假宣传。
第一部分：定义
首先，让我们明确我们讨论的是什么。从根本上说，每个人都想知道的是：
我们能否直接或间接地知晓所有形式的生成式AI为我们带来了多少流量（以及由此带来的潜在客户、销售机会、销售额，并最终带来收入）？
从这个笼统的声明中，我们将其分解为三个主要领域。
- 大型语言模型/生成式AI模型对我们了解多少？当被问及时，它们如何评价我们？AI模型本身如何推荐我们？
- Google AI概览和Google AI模式等AI辅助搜索工具如何推荐我们并为我们带来流量？
- ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini等AI替代搜索工具如何推荐我们并为我们带来流量？
然后，我们提出合乎逻辑的问题：我们如何才能让这些不同的系统更多地推荐我们？
当我们谈论无论我们称之为“AI优化”的任何东西时——在本期新闻通讯的其余部分中，我将坚持使用“AI优化”这个词——我们实际上谈论的是三个“什么”：
- 它是什么？
- 那又怎样？我们为什么要关心？
- 现在该怎么做？我们该如何应对？
您会注意到一个非常重要的事情。这三个主要领域往往被混为一谈：AI模型、AI辅助搜索、AI替代搜索。
它们不应该被混淆。它们是不同的。这将在第三部分变得显而易见。
第二部分：您无法知道的
这是一个基本原则：
AI不是搜索。
让我们为那些没注意听的人再说一遍：
AI不是搜索。
您上一次打开ChatGPT（或您选择的AI工具）并输入“波士顿最佳营销公司”这种语无伦次的内容是什么时候？
可能从来没有。那是我们过去在Google上搜索东西的方式。但这不是大多数人使用AI的方式。甚至有相当一部分人与他们选择的聊天工具建立了近乎人类的关系，给它们起宠物名字，像与真人交谈一样和它们对话。
这意味着几乎不可能准确预测人们在与AI模型聊天时可能会输入什么。让我们看一个例子。使用OpenAI的平台——它允许您直接、几乎无审查地访问驱动ChatGPT等工具的模型，让我们来询问波士顿的公关公司。
我输入了这个提示：
“我们来谈谈波士顿的公关公司。我们公司需要一家新的公关公司来提升我们的市场份额。我们是一家AI咨询公司。波士顿有哪些公关公司适合我们？”
o4-mini
- Racepoint Global
- LaunchSquad
- Inkhouse
- Sutherland Weston
- Hotwire
- Finn Partners
- Sloane & Company
GPT-4.1
- SHIFT Communications
- PAN Communications
- Rally Point Public Relations
- INK Communications Co.
- March Communications
- Denterlein
- Walker Sands
GPT-4o
- PAN Communications
- Matter Communications
- March Communications
- Racepoint Global
- Velir
- SHIFT Communications
您可以看到，即使在OpenAI自己的模型家族中，通过API，我得到了截然不同的结果。通过API可用的最强大的推理模型，即思考模型，给出了非常、非常不同的结果——但即使是GPT-4o和GPT-4.1也给出了不同的结果。
这就是模型本身所了解的。当您使用任何连接到OpenAI API的工具时，您使用的是其AI的这个版本（与我们稍后将讨论的ChatGPT网页界面不同）。
现在，假设我只更改提示中的几个词，一些合理但语义相同的内容。如果我删除第一句话，让提示更直接：
“我们公司需要一家新的公关公司来提升我们的市场份额。我们是一家AI咨询公司。波士顿有哪些公关公司适合我们？”
我们得到了什么？
o4-mini
- Salt Communications
- PAN Communications
- SHIFT Communications
- Matter Communications
- Racepoint Global
- Highwire
- Argyle PR
GPT-4.1
- Inkhouse
- SHIFT Communications
- March Communications
- Red Lorry Yellow Lorry
- Matter Communications
- Walker Sands
GPT-4o
- PAN Communications
- Matter Communications
- LaunchSquad
- SHIFT Communications
- Inkhouse
- 451 Marketing
- March Communications
令人惊讶！相同的模型家族，相同的供应商，结果却截然不同。
这就是为什么试图猜测任何特定AI模型将返回什么结果通常是徒劳的。仅仅几个词的差异就可能导致截然不同的结果——而这只是一个非常简单的对话式查询。
如果您使用大多数人使用的对话语气呢？不是生硬的、类似搜索的查询，而是以反映您自己个性化的方式提问？
“嘿，Chatty！早上好。听着，我们公司需要一家新的公关公司来提升我们的市场份额。我们是一家AI咨询公司，以前也尝试过一些公关公司。哎呀，我跟你说，我们试过的一些公司真是差劲。一半的收费高得离谱，做出来的活儿你也能做；另一半则是满是自以为是的思想领袖，却没有任何成果。我们在波士顿地区（加油，红袜队！），我想知道你有什么值得推荐的公关公司吗？”
试图模拟人们向AI提问的无限种方式，祝您好运。
所以，让我们把这设定为AI优化的一个基本原则：您无法知道人们在向AI提问什么。
任何说您能知道这一点的人都在撒谎。没有客气的方式来说。他们就是在撒谎——如果他们以提供关于人们向ChatGPT和类似服务提问的数据为交换，向您索要金钱，那么他们基本上就是在收您的钱，然后给您一堆垃圾。
第三部分：您能知道什么？
既然我们明白了AI优化不是一件事，而是三件独立的事情，我们就可以开始分析我们能知道什么。
AI模型
我们能知道AI模型对我们了解多少吗？可以，也不可以。AI模型——驱动我们所熟知和使用的AI工具的核心引擎——本质上是巨大的统计数据库。有超过180万种不同的AI模型，以及数十种我们一直在使用的最先进的基础模型。以下只是一些模型的示例：
- Google的Gemini和Gemma家族
- OpenAI的GPT和o家族
- Anthropic的Claude家族
- Deepseek的V和R家族
- 阿里巴巴的Qwen家族
- Mistral的Mistral、Devstral和Magistral家族
- Cohere的Command家族
- Moonshot的Kimi家族
- Meta的Llama家族
- NVIDIA的Nemotron家族
- IBM的Granite家族
- Microsoft的Phi家族
- TI的Falcon家族
…以及更多更多
列举这些模型的目的是什么？根据您所在的地区以及您使用的软件和供应商，很有可能其中一个模型正在帮助回答问题。例如，假设您正在工作中（抱歉）使用Microsoft Copilot。您使用的不仅仅是一个AI模型——您在幕后使用了好几个。Microsoft Copilot为了控制成本，会悄无声息地将您的查询路由到Microsoft认为能以最低成本完成您任务的模型，因此如果Phi 4无法胜任，它可能会将其路由到Phi 4（其内部模型）或OpenAI的一个模型。
通常了解哪些模型支持哪些系统是个好主意。例如，我们知道OpenAI的模型驱动ChatGPT。这几乎是肯定的。Google的Gemini驱动……嗯，现在看来是Google的所有产品。他们正在把Gemini塞进所有能塞的地方。Meta的Llama驱动Meta应用程序（如Instagram、Facebook、Threads和WhatsApp）中的所有AI，因此如果您是Meta生态系统中的社交媒体营销人员，了解Llama知道什么会很有帮助。许多公司在幕后运行DeepSeek的本地版本，因为它是您可以在自己的硬件上运行的最先进的模型。如果您的公司突然拥有一个表现良好的私人定制AI中心，而几个月前还没有，那可能就是原因。
要了解这些模型对我们了解多少，我们必须逐个模型，并以尽可能多的方式询问它们所知道的内容。
这在计算上是一场噩梦。为什么？向每个模型询问一百万个关于您思考某个主题的一百万种不同方式的问题，其成本将是天文数字。
这就是为什么了解模型确实很重要，而且您可以以相对较低的成本了解。为了让AI回答任何问题，它必须对您有一定程度的了解。我们想知道的一件事是它关于我们的最新知识——因为向AI模型提供训练数据（即互联网上的大量文本）是影响它们的关键策略。
但是，这里有一个重要的“但是”，许多AI模型制造商越来越多地使用合成数据（AI生成）来训练他们模型的新版本。再加上制作模型所需的时间非常长，AI模型往往看起来像是时间停滞，严重过时。
我们可以通过以下方式知道这一点。访问任何AI模型的开发者门户——而不是消费者网页界面。例如，我会访问Google AI Studio或OpenAI Platform Playground或Anthropic Console。这些是您可以直接与模型对话而没有任何附加功能的开发者界面。
向它们提出一个简单的问题，例如：
“您所知的，christopherspenn.com上最新一期《Almost Timely》新闻通讯是什么？请提供确切的标题、YYYY-MM-DD格式的发布日期，以及以下格式的URL：
- 最新文章：[文章标题]
- 发布日期：[日期，YYYY-MM-DD]
- 文章URL：[URL]”
让我们看看最新模型的答案：
- OpenAI GPT-4.1：2024-06-30
- Google AI Studio, Gemini 2.5 Pro：2024-02-04
- Anthropic Claude Sonnet 4：拒绝回答
- Meta LLama 4 Maverick：拒绝回答
- DeepSeek V3：2024-06-01
从这个实验我们可以看出，大多数模型对我的新闻通讯的了解止于一年前。这是正常和预期的；训练一个新模型的过程需要6-9个月，然后是3-6个月的安全测试和质量保证。
所以，这就是模型本身所了解的。了解这一点很有价值，因为如果基础模型对我们一无所知，那么其他一切都会有问题。这是一个关键点——我们稍后将讨论的AI工具使用其他形式的验证（如搜索）来验证它们所说的话，但如果底层模型根本不知道您的存在，它们甚至不知道您应该出现在结果中。
AI辅助搜索
我们关注的第二类AI优化是AI辅助搜索。这是指传统搜索引擎将AI辅助功能置于搜索结果中。Google的AI概览就是如此，DuckDuckGo的DuckAssist也是，当然还有Bing中的Copilot。
AI概览会总结搜索结果，综合出一个答案。每个人对Google的AI概览的一个大问题是它们如何运作。与许多事情一样，Google已经记录了系统的工作原理；对我们来说，挑战在于他们将其分散在几十个不同的地方，例如研究论文、会议投稿、专利，当然还有营销材料。
系统的工作原理如下；我用Anthropic Claude Sonnet 4从我大量的NotebookLM收集的30多项Google专利和研究论文中总结了这一点。
Google AI概览：用户旅程分步详解
阶段1：用户输入与查询分析
1. 👤 用户输入
- 用户在Google搜索中输入、口述或上传查询
- 支持多模态输入（文本、语音、图像）
- 查询由客户端设备的用户输入引擎接收
2. 🔍 查询分析
- 系统处理多模态输入
- 检测用户意图和查询复杂性
- 评估查询是否需要高级处理
3. 🤔 复杂性决策点
如果查询复杂或多方面：
– 继续进行查询扇出（步骤4a）
如果查询简单明了：
– 继续进行直接搜索（步骤4b）
阶段2：信息检索
4a. 📊 查询扇出（复杂查询）
- Gemini 2.0/2.5模型将查询分解为多个子主题
- 系统自动生成大量相关搜索
- 并发执行搜索以实现全面覆盖
4b. 🎯 直接搜索（简单查询）
- 激活单一搜索路径
- 标准查询处理，无扇出
5. 🌐 全面信息检索
- 使用Google搜索API检索高质量网页内容
- 访问知识图谱以获取结构化信息
- 实时数据源（购物、新闻、时事）
- 使用神经网络进行选择的REALM文本检索器
- 用于识别Top-k文档的MIPS（最大内积搜索）
阶段3：AI处理与草稿创建
6. 🤖 AI处理启动
- 定制Gemini模型开始信息整合
- 对检索到的内容应用多步骤推理
- 激活RAG（检索增强生成）框架
7. 🔀 草稿生成策略决策
如果使用推测性RAG方法：
– 继续进行并行草稿生成（步骤8a）
如果使用标准方法：
– 继续进行单一草稿生成（步骤8b）
8a. ⚡ 并行草稿生成
- 较小的专业LLM同时创建多个草稿
- 每个草稿均从不同的文档子集生成
- 减少位置偏差并提供多样化视角
- 最小化每个草稿的输入令牌以提高效率
8b. 📝 单一草稿生成
- 主LLM处理完整上下文
- 直接从完整文档集进行摘要
9. ✍️ 抽象摘要
- 应用PEGASUS间隙句子生成（GSG）技术
- 创建新颖的短语和句子（不仅仅是复制文本）
- 生成流畅自然的语言输出
- 指令微调（FLAN）确保正确执行任务
阶段4：质量保证与验证
10. ✅ 事实核查
- 较大的通用LLM（Gemini 2.0/2.5）执行验证通过
- QA框架评估检查信息准确性
- 往返一致性方法验证主张
- 幻觉检测与缓解
- 验证对来源文档的归属
11. 🛡️ 安全与偏见过滤
- 应用宪法AI策略
- LaMDA分类器扫描有害内容
- 激活政策违规检测
- 执行价值对齐验证
- 检查红队测试场景
12. 📊 置信度评估
- 系统评估响应质量得分
- 执行上下文充分性分析
- 完成有用性评估
- 基于理由的置信度评分
13. 🚦 第一个置信度门
如果置信度低：
– 路由到传统搜索结果（步骤19）
如果置信度高：
– 继续进行来源归属（步骤14）
阶段5：输出准备
14. 🔗 来源归属
- 响应链接引擎激活
- 可验证链接插入摘要
- 应用引文格式
- 源引用使用Markdown格式
15. 🎯 最终质量门
- 执行整体响应评估
- 完成用户价值评估
16. 🚥 显示决策点
如果AI概览符合质量标准：
– 显示AI概览（步骤17）
如果仍存在质量问题：
– 显示传统搜索结果（步骤19）
阶段6：用户输出与显示
17. 🤖 AI概览显示
- 自然语言摘要醒目显示
- 来源链接清晰可见且可点击
- 适当时显示置信度指标
- AI组织的结果类别，附带生成的标题
- 明确归属原始来源
18. 📋 传统搜索结果（回退）
- 显示标准网页链接
- 提供片段预览
- 不显示AI生成摘要
- 用户可以直接探索来源
我有一长串我在NotebookLM中用来整理这些信息的来源列表，您可以在新闻通讯的最后找到。感谢iPullRank的Mike King给予的启发和提醒，Google专利是丰富的信息来源（也是已故伟大的SEO by the Sea的Bill Slawski所偏爱的），以及Google的学术研究。
那么呢？我们应该从这堆庞大而复杂的内容中学到什么？我们能知道什么？
第二阶段是整个过程中最关键的部分。它是Google获取AI概览信息的中心。它由……Google搜索提供支持。这反过来意味着，如果您想在AI概览中表现出色……就请在Google搜索中表现出色。
这可能不是您所期望的超高科技、超神秘的AI洞察，但这是事实。
所以对于那些说“解雇你的SEO公司！现在一切都不同了！”的人来说，不，并没有。这也不是什么大惊喜。对于像AI概览这样的系统来说，要运行良好且快速，Google必须利用其已有的数据，以及数十年来一直在调整的数据。
此外，这是一个我们可以获得可靠数据的领域，因为有像Semrush和AHREFS这样的公司正在运行数千次廉价模拟，使用已知的搜索查询（例如“波士顿最佳公关公司”）来查看什么会触发AI概览以及结果是什么——您也可以这样做。您实际上可以遍历整个SEO关键词列表，看看会出现什么（或者更好的是，自动化这个过程）。
尽管Google AI模式看起来像是与生成式AI的对话，但它与AI概览（例如查询扇出）的共同点远多于直接与Gemini对话。这就是为什么它属于第二类——AI辅助搜索，而不是AI替代搜索。
Google也表示，我们将在Google Search Console的Feed中获得一定程度的AI模式数据。
AI替代搜索
这使我们来到了AI优化的第三个领域，即AI替代搜索。这些是我们都熟悉和喜爱的面向消费者的应用程序，从ChatGPT到Gemini再到Claude，无论是移动应用程序形式还是网站形式。
您可能会说，好吧，这与AI模型有什么不同？模型是生成式AI的引擎。像ChatGPT应用这样的网页界面或移动应用程序包含相同的引擎，但它周围有很多额外的东西。OpenAI构建了汽车的其余部分，就像Claude应用周围有很多东西一样。
这是必要的，因为如果没有一个普通人可以使用的界面，AI模型就毫无用处。像OpenAI这样的AI界面制造商添加了大量功能，使其应用程序用户友好、易于访问和简单。
例如网络搜索和搜索基础功能。
这意味着什么？当像ChatGPT这样的生成式AI工具对其响应的信心不足时，它可以使用其内置的网络搜索来验证它没有虚构内容。
这里有一个简单的例子。假设我向GPT-4.1模型提出这个问题：
“最近Quarterhorse PR首席执行官Nicole Bestard有什么好消息？”
它给出的回答基于它所训练的知识，也就是说不多：
最近，Quarterhorse PR首席执行官Nicole Bestard分享了关于公司发展和进步的好消息。最值得注意的是，她庆祝了Quarterhorse PR成立一周年，感谢公司过去一年来的成功历程以及客户和合作伙伴的支持。Nicole Bestard表达了对未来的兴奋和对所建立关系的感激，将这一里程碑视为其团队辛勤工作和客户对Quarterhorse PR信任的证明。
鉴于Quarterhorse成立于2020年，可以说GPT-4.1对此话题了解不多。
在ChatGPT中使用GPT-4.1模型问相同的问题，您会得到一个截然不同、更准确的答案：
Nicole Bestard，Quarter Horse PR的首席执行官兼负责人，最近分享了一些令人振奋和鼓舞的“好消息”——以下是一些亮点：
🌞 太阳能农场+绵羊的故事
2025年3月7日，她在领英上发帖，提到带着八名国家和地方记者前往佐治亚州中部，体验由Silicon Ranch Corporation运营的太阳能农场。他们观看了母羊分娩，帮助喂养羊羔，并看到了再生农业如何与太阳能相结合。目标是：培养关注具体、气候友好型进步和可持续发展的故事。
这是由其内部搜索驱动的。
现在，回到第二部分，绝对、肯定无法知道人们在ChatGPT等工具中输入了什么。像OpenAI这样的公司绝不会主动分享这些信息，原因包括隐私和利润。隐私是为了给用户一种他们输入AI工具的内容是私密的错觉，利润则是因为用户提交的信息是任何AI公司的核心资产。用户提交的信息是AI公司校准和构建更好模型的方式。
但我们能知道很多。首先，我们能知道这些工具从哪些来源获取信息——而且它们都从不同的来源获取。同一个查询在三个不同的应用程序中会给出各种不同的来源。Gemini只从QHPR网站和PR Daily获取。Claude则访问了领英、推特、PR Daily、PR Week以及几十个其他网站。ChatGPT则访问了领英、QHPR网站、YouTube、BusinessWire以及几十个其他网站。
这告诉了我们很多——即我们应该在哪些地方放置信息，以便这些工具能够找到。
我们能知道的第二件主要事情是，当人类点击生成式AI工具中的链接时，我们可以在我们的网站上看到引荐流量。我们不知道他们输入了什么来引发对话，但我们可以看到人类点击了某个东西并访问了我们的网站，这也意味着我们可以知道他们访问了哪个页面、访问了哪些页面，以及他们是否采取了任何高价值行动。
我在Trust Insights网站上有一份完整的指南——免费，无需提供任何信息，无需填写任何表格——关于如何设置Google Analytics报告来确定这一点。
第四部分：您可以优化什么？
好的，既然我们已经详尽地了解了这三个类别及其系统，我们就可以谈谈我们能控制什么，我们能优化什么。
如果您错过了，我在这里有一份关于如何优化AI的完整8页指南，免费提供（需要填写一个表格）。我不会在这里重印整份内容。
这里是简要版本。
对于第一类，AI模型本身，它们需要训练数据。大量的训练数据——而且AI模型制造商摄取训练数据的频率非常低。我们为第一类进行的测试，衡量模型最后一次更新关于我们的信息的时间，是衡量这些更新频率的一个好代理。大约每年一次，或多或少。
这意味着您必须拥有大量的跨越网络的各种内容，尽可能多的地方，希望能M到下次模型制造商收集新的训练数据时，您的大量新数据也能被包含在内。至于如何做到这一点，关键在于生成内容，因此尽可能多地出现在各个地方。我过去说过，我的一个通用政策是答应任何想采访我的播客（这仍然是我的政策），只要其文字记录和材料能在公共场合发布——尤其是在YouTube上。
对于第二类，AI辅助搜索，那基本上仍然是SEO。是的，就是您一直以来做的老式SEO。创作高质量内容，获取链接，分享内容，尽可能多地在各个地方讨论。例如，您会注意到上面例子中，Claude和ChatGPT都非常依赖LinkedIn获取数据，所以要在各处出现，并在各处讨论您的内容。
对于第三类，AI替代搜索，请执行我推荐的练习。花些时间在主要的AI工具中对您的品牌、行业、垂直领域进行搜索、提问和讨论，但不要看生成的文本，而是查看来源。查看AI工具从何处获取信息以进行搜索基础，因为那是您投入时间和精力的蓝图。
第五部分：总结
AI优化领域充斥着大量的虚假宣传。每个人和他们的表亲都有热门观点，正如真正的SEO专家Lily Ray最近所说，很多人对AI优化持有非常强烈的看法，但却没有任何数据支持。
这就是为什么我花了这么多时间来查找和整理专利、研究论文和材料。我不知道——您也不知道——人们在ChatGPT和Gemini等系统中输入了什么。但我们绝对可以了解这些系统的整体架构，以及我们应该如何做才能在尽可能多的地方出现，从而被它们发现。
今年夏天晚些时候，请留意Trust Insights关于这个主题的完整指南，因为 (a) 这个话题太重要了，不能留给那些江湖骗子，以及 (b) 我需要更充分地利用我收集和处理的所有这些数据。
就像我的非官方营销人员领英算法指南一样，应该非常清楚，没有所谓的“AI算法”或其他此类胡说八道。相反，存在的是数十个复杂、相互作用、有时相互冲突的系统，它们正在为用户大规模处理数据。任何关于AI优化的所谓“黑客”、“增长妙招”或其他虚假宣传，成功的可能性微乎其微。相反，有的只是辛勤工作和明智地选择创建内容的时间和方式。
本期内容如何？
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谢谢
感谢您的订阅和阅读。我非常感谢。一如既往，感谢您的支持、关注和善意。
下周见，
Christopher S. Penn
附录：引用文献长列表
- (2022). Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements. arXiv preprint arXiv:2209.14375.
- Badr, I., Guo, Y., & Mansuri, I. R. (2024). Proactive query and content suggestion with generative model generation and answer (U.S. Patent No. 12,079,292 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Badr, I., Guo, Y., & Mansuri, I. R. (2025). Proactive query and content suggestion with generative model generation and answer (U.S. Patent App. No. 2025/0094511 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Barham, P., Chowdhery, A., Dean, J., Ghemawat, S., Hand, S., Hurt, D., Isard, M., Lim, H., Pang, R., Roy, S., Saeta, B., Schuh, P., Sepassi, R., El Shafey, L., Thekkath, C. A., & Wu, Y. (2022). PATHWAYS: ASYNCHRONOUS DISTRIBUTED DATAFLOW FOR ML. arXiv preprint arXiv:2203.12533.
- Gemini Team, et al. (2023). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. arXiv preprint arXiv:2312.11805.
- Gemini Team, et al. (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context. arXiv preprint arXiv:2403.05530.
- Google. (2024). Expanding AI Overviews and introducing AI Mode..
- Google. (2024). Google I/O 2024: New generative AI experiences in Search..
- Google. (n.d.). Innovations in AI: Search, Retrieval, and Generative Models..
- Gray, M. K., Blitzer, J., Budzise-Szakal, C., Mansuri, I. R., Madhavan, J., Prakash, A., Prasad, A., Hubar, A., Luan, D., Schoff, P., Shah, A., Rafouei, M., Amor, Z. B., & Badr, I. (2023). Generative summaries for search results (U.S. Patent No. 11,769,017 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Guidroz, T., Ardila, D., Li, J., Mansour, A., Jhun, P., Gonzalez, N., Ji, X., Sanchez, M., Kakarmath, S., Bellaiche, M. M. J., Garrido, M. Á., Ahmed, F., Choudhary, D., Hartford, J., Xu, C., Echeverria, H. J. S., Wang, Y., Shaffer, J., Cao, E., Matias, Y., . . . Duong, Q. (2025). LLM-based Text Simplification and its Effect on User Comprehension and Cognitive Load. arXiv preprint arXiv:2505.01980.
- Guidroz, T., Li, J., Mansour, A., Jhun, P., Gonzalez, N., Ji, X., Sanchez, M., Bellaiche, M. M. J., Garrido, M. Á., Ahmed, F., Choudhary, D., Hartford, J., Xu, C., Echeverria, H. J. S., Wang, Y., Shaffer, J., Cao, E., Matias, Y., Hassidim, A., Webster, D. R., . . . Duong, Q. (n.d.). Making complex text understandable: Minimally-lossy text simplification with Gemini. Google Research..
- Guu, K., Lee, K., Tung, Z., Pasupat, P., & Chang, M.-W. (2020). REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training. arXiv preprint arXiv:2002.08909.
- Lee, K., Chang, M.-W., & Toutanova, K. (2021). Retrieval-augmented language model pre-training and fine-tuning (U.S. Patent No. 11,003,865 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Liu, H., Le, Q. V., Zhou, Y., Xu, T., Zhao, Y., Yu, M., Dai, A. M., & Laudon, J. (2025). Routing to expert subnetworks in mixture-of-experts neural networks (U.S. Patent App. No. 2025/0131251 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On faithfulness and factuality in abstractive summarization. arXiv preprint arXiv:2005.00661.
- Morris, M. R., Doshi, T., Delos Santos, R., Duke, T., Soraker, J., Zevenbergen, B., Prabhakaran, V., Diaz, M., Hutchinson, B., Olson, K., Molina, A., Hoffman-John, E., Lee, J., Aroyo, L., Rajakumar, R., Butryna, A., Lamm, M., Kuzmina, V., Fenton, J., Cohen, A., . . . Le, Q. (2022). LaMDA: Language Models for Dialog Applications. arXiv preprint arXiv:2201.08239.
- Rafouei, M., Shah, A. G., Wei, Q., Mansuri, I. R., Brown, B., & Piqueras, E. (2024). Search with stateful chat (U.S. Patent App. No. 2024/0289407 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Rashtchian, C., & Juan, D.-C. (2025, May 14). Deeper insights into retrieval augmented generation: The role of sufficient context. Google Research..
- Rashtchian, C., & Juan, D.-C. (2025, May 14). Deeper insights into retrieval augmented generation: The role of sufficient context. Google Research..
- Sadar, A., Ou, A., & Shah, A. G. (2024). Search with machine-learned model-generated queries (U.S. Patent No. 11,941,678 B1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Schmid, P. (n.d.). google-gemini-gemini-fullstack-langgraph-quickstart.txt.
- Smus, B., Budholia, V., Ross, C., & Obuobi, A. (2023). Summarization based on timing data (U.S. Patent App. No. 2023/0367960 A1). U.S. Patent and Trademark Office.
- Tay, Y., Liu, P. J., Pang, R., Tran, V., Vinh, Q., Le, L. T., He, C., Williams, H., Zeng, F., Hu, Q., Mizer, J., & Zhou, Y. (2023). Machine learning models as a differentiable search index for directly predicting resource retrieval results (WO 2023/154385 A1). World Intellectual Property Organization.
- Wang, Z., Wang, Z., Le, L. T., Zheng, H. S., Mishra, S., Perot, V., Zhang, Y., Mattapalli, A., Taly, A., Shang, J., Lee, C.-Y., & Pfister, T. (2024). SPECULATIVE RAG: ENHANCING RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION THROUGH DRAFTING. arXiv preprint arXiv:2407.08223.
- Wang, Z., Wang, Z., Le, L. T., Zheng, H. S., Mishra, S., Perot, V., Zhang, Y., Mattapalli, A., Taly, A., Shang, J., Lee, C.-Y., & Pfister, T. (n.d.). Speculative RAG: Enhancing retrieval augmented generation through drafting..
- Wei, J., Bosma, M., Zhao, V., & Yu, A. W., et al. (2021). FLAN: Finetuned Language Models are Zero-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2109.01652.
- Zhang, J., Zhao, Y., Saleh, M., & Liu, P. J. (2020). PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization. Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning, Vienna, Austria, PMLR 119.
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