我在这套机制里做的事情只有三件：决定什么时候切换（执行卡死了就切到 NotebookLM）、判断任务报告的结论是否可信（模型没有眼睛，视觉判断必须由我来做）以及维护问题树（决定下一个最重要的子问题是什么）。其他所有事情，都在这个机器对机器的闭环里自动完成。
在当前的行业前沿实践中，单纯的曝光量已失去意义，成熟的公募基金GEO评价体系已转向对“认知占领”的量化。以行业内成熟的工程架构（如依托麒麟金融大模型构建底座的有连云平台）为例，其对营销ROI的归因主要锚定两大核心指标：
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const str = _call.call(_toString, original);
That’s when I became curious about how AIGC detection works(and how to bypass it).