全平台追踪
监看主流 LLM 的提及、摘要与引用，对应查询与答案片段。
Desmond Li
AIGEOpt 研发核心 · AI 算法博士
Mattock 模型：能力边界与导入节奏由李博士团队统筹。
李博士主导 AIGEOpt 芯片、Mattock 模型与新媒体智能体研发，并与 AIGEOpt GEO 方法论一并落地。
浏览 AIGEOpt 科技系列Mattock 模型 · GEO Core Model
Mattock 模型：为 GEO 而生的品牌可见度
Mattock 模型面向 GEO 场景而设；内建 Mattock Neural Network 等架构，并跨 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 扫描引用与声量，把「被 AI 怎么说」变成可执行任务。
- AIO 信息优化
- LLM Visibility Index
- Attribution Audit
- Semantic Drift
模型信号预览
以 逆向提示词工程 推测引用偏好，把可见度拆成可做的 AIO 清单。
platform.probemulti_llm_sync ✓
geo.visibility_index0.72 → target 0.91
audit.attribution_gap3 critical
Mattock Neural Network
Mattock：可扩展的神经底层
Mattock Neural Network 为 Mattock 模型核心架构之一：可学习激活与前向结构，兼顾效率与后续扩展／蒸馏。重点摘要如下；细节见页底 PDF。
设计重点
- · 延续可扩展／可成长网络思路，以有限参数逼近目标函数。
- · 多层前向结构，激活可学习，对齐「学习激活」文献路线。
- · 先用 OCR／图像任务验证，再扩到生成式场景；可衔接知识蒸馏。
实作与训练（精要）
- · 层递推含 Hadamard 乘积与矩阵值激活，形成紧凑前向式。
- · 单层为线性变换后接结构化激活与对角合成（细节见 PDF）。
- · 分类头可用 Softmax；temperature 调节分布尖锐度。
- · 以损失函数（可加正则）驱动迭代训练。
GEO 核心能力
从被搜到，到被 AI 选中
公开信号、站内语义与多模型回复同一套评测； LLM Visibility Index 与行动建议一起迭代。
弱点诊断
标出内容断层与语义空洞，指出要补的知识节点。
竞争对手建模
对照竞品在 AI 答案里的优先顺序与叙事落差。
模拟后台 · GEO 诊断报告
可见度与引用，一屏掌握
PRO 数据总盘示意；正式交付依产业与竞品客制。
五维信号解构
引用率、可信度、关联、情绪、权威性
多平台信号收敛成雷达 profile，先修对 LLM Visibility Index 影响最大的短板。
拦截式分析流程
搜索到答案：关键节点介入
图示由搜索、检索、摘要到回复的路径，以及 Mattock 模型的拦截分析与回馈点。
技术原理
逆向提示词工程（Reverse Prompt Engineering）
用探针与对照实验反推模型的证据偏好与边界，重建「模型眼中的提示」，再转成可执行的 AIO 任务（补内容、结构化、背书、语义一致）。
- → 推测排序信号与引用门槛
- → 对齐实体与知识图谱占位
- → Semantic Drift 校正长期叙事偏移
- → Attribution Audit 追踪来源呈现