Nos han dicho que “pensar de manera diferente”, para reducir los nuevos términos, nadie ha escuchado antes por liderar ideas y compartido nuestros pensamientos liderazgo.
Pero en la era del descubrimiento operado por AI, la originalidad no es la bendición que creemos que es. También puede ser una responsabilidad … o, mejor, un juego largo sin garantía.
Porque aquí hay una verdad incómoda: los LLM no recompensan primero. Recompensan el consenso.
Si muchas fuentes no devuelven una nueva idea por adelantado, puede no estar presente. Puede acuñar un concepto, publicarlo, incluso clasificar el #1 en Google … y aún ser invisible para los grandes modelos de idiomas. Hasta que otras personas lo resuenen, lo reanudan y lo difunden, su originalidad no importará.
En un mundo donde la IA resume en lugar de explorar, la originalidad requiere una multitud, antes de ganar una cita.
No determiné deliberadamente probar cómo el LLM maneja las ideas originales, pero la curiosidad se hizo a altas horas de la noche, y hice lo mismo.
Mientras escribía una publicación sobre SEO multilingüe, acuñé una nueva estructura, algo que dijimos ARFS Matriz de SEO multilingüe,
Es un concepto nuevo diseñado para agregar beneficios de información al artículo. Lo consideramos como un liderazgo de idea, en el que las personas tienen la capacidad de dar forma a cómo el futuro parece ser el tema. También creamos una tabla personalizada y una imagen de Matrix.
¿Qué se ve aquí?
El artículo fue en primer lugar para la “matriz de SEO multilingüe”. La imagen se mostró en la observación de IA de Google. Fuimos citados, conectados y pintados visualmente, de hecho, el tipo de rendimiento de SEO que esperará del material útil y útil (especialmente cuando se busca una palabra clave de coincidencia precisa).
Pero, la respuesta de texto transmitida por IA detuvo una definición y se fue del cierre porque usaba otras fuentes que generalmente hablan más sobre el tema original, el SEO multilingüe.
Recomendación
Después de mi curiosidad, inspiré varios LLM, incluidos el chat (4o), la búsqueda de GPT y la perplejidad, para ver cuánta visibilidad puede ser realmente este concepto original.
El patrón normal que vi es que todo LLM:
- Hubo acceso al artículo e imagen.
- Sus reacciones tuvieron la capacidad de citarlo
- Se incluyen palabras considerables Múltiple Tiempo en reacciones
- Una definición con alucinaciones de información genérica
- Nunca mencionó mi nombre o ahrefs, también conocido como creadores
- Cuando se extiende nuevamente, a menudo obtenemos cero visibilidad
En general, se sintió académicamente deshonesto. Como nuestro contenido se citó correctamente en las notas al pie (a veces, a veces), pero la palabra original que acuñamos se repitió en reacciones, mientras que otras fuentes no relacionadas (casi siempre) para frases.
También se sintió como el concepto se absorbió en la definición general de “SEO multilingüe”.
Ese momento derrama Epifene: LLM no recompensan la originalidad. Lo nivelan.
No fue un duro experimento como un seguimiento curioso. Especialmente porque cometí algunos errores en la publicación original, se volvió difícil para LLM aferrarse a una definición clara.
Sin embargo, expuso algo interesante que tuve que reconsiderar lo fácil que puede ser ganar mención en las reacciones de LLM. Esto es lo que pienso como “LLM aplanado”.
La planificación de LLM ocurre cuando los modelos de lenguaje grandes evitan las ideas finas, finas, de originalidad e innovadora a favor de sumas unánimes y unánimes. Al hacerlo, comprimen diferentes voces y nuevas ideas en la versión más segura y reforzada estadísticamente.
Puede ser un nivel sutil y macro.
Micro llm aplanado
Micro LLM Flatting se encuentra en un nivel de sujeto donde LLM reaparece y sintetiza el conocimiento en sus reacciones para adaptarse al patrón unánime o más oficial sobre el sujeto.
Hay casos de tales bordes en los que esto no sucede y, por supuesto, puede indicar LLM para reacciones más finas.
Sin embargo, dado cómo sabemos cómo funcionan los LLM, probablemente continuarán luchando para conectar un concepto con una fuente diferente. Operai explica el ejemplo de un maestro que sabe mucho sobre su tema, pero no puede recordar dónde ha aprendido cada información diferente.
Por lo tanto, en muchos casos, las nuevas ideas solo se absorben en el grupo normal del conocimiento de LLM.
Dado que los LLM funcionan con semántica (dependiendo del significado, no la palabra exacta no coincide), incluso si descubre un concepto exacto (como lo hice para la “matriz de SEO multilingüe”), tendrán dificultades para conectar el concepto con una persona o marca específica que lo genera.
Esta es la razón por la cual las ideas originales están lubricadas, por lo que se ajustan en consenso sobre un sujeto o no involucran en absoluto.
Macro llm aplanado
Macro LLM puede ocurrir con el tiempo porque las nuevas ideas luchan contra la superficie en las reacciones de LLM, la innovación “aplanada” y la exploración de nuevas ideas sobre un tema para la innovación.
Este concepto se aplica en todo el tablero, que incluye todas las nuevas ideas que las personas hacen y comparten. Al ser plano a nivel de sujeto, esto significa que los LLM pueden tomar menos ideas nuevas con el tiempo para surgir, la información más destacada sobre un tema puede tendencia a repetir el enfoque.
Esto no se debe a que dejemos de depositar nuevas ideas, sino porque LLM es volver a escribir y resumir el conocimiento, a menudo detiene sus reacciones.
En ese proceso, tienen la capacidad de dar forma a nuestro riesgo de conocimiento de otras técnicas (como los motores de búsqueda).
Como ideas originales o visibilidad de nuevos conceptos, significa que muchos creadores y marcas nuevos o pequeños pueden tener dificultades para investigar las reacciones de LLM.
La situación del pre-LLM fue cómo Google reveló la información.
En general, si el material estaba en el índice de Google, puede verlo en los resultados de búsqueda, cada vez que lo descubriera. Especialmente cuando el descubrimiento de una frase única se usa solo su contenido.
La lista de sus marcas en los resultados de búsqueda mostrará partes de su contenido que coincide con la palabra de consulta:
Es gracias a la parte “léxica” del motor de búsqueda de Google que todavía funciona en función de la cadena de palabras coincidente.
Pero ahora, incluso cuando una idea es correcta, incluso cuando es útil, incluso cuando ocupa el puesto número 1 en la búsqueda, si no se repite lo suficiente en fuentes, LLM a menudo no aparece. No se puede ver incluso en la descripción general de la IA de Google a pesar de la clasificación #1.
Incluso si descubre una palabra única, solo su contenido se usa, como lo hice para la “matriz de SEO multilingüe”, a veces su contenido aparecerá en las reacciones de IA, y no será otro momento.
LLMS no es una especialidad. No rastrean el conocimiento hasta su núcleo. Solo explican brevemente lo que ya se ha dicho una y otra vez.
Niveles:
- Detiene la originalidad
- Descubre esta meseta
- Esto hace que la innovación sea invisible
Este no es un problema de datos. Este es uno Muestra Libere que la mayoría de las preguntas para el consenso, incluso aquellas donde el consenso realiza sin escenario.
LLMS no coincide con el término cadenas; Coinciden con el significado, y el significado se estima a partir de la repetición.
Hace que sea difícil encontrar originalidad y es fácil de olvidar.
Y si surgen ideas originales bajas, menos personas las repiten. Lo que significa que LLM es menos probable que los encuentre y los tome en el futuro.
LLM conoce a todos, pero no todos son conscientes. Están mal con confianza Muy.
Una de las mayores críticas a las reacciones de IA es que a menudo son completamente incorrectas … está bien, esta es la razón. Si no pueden sostener un concepto original responsable de su creador, ¿cómo y cómo calculan su interpretación de su conocimiento es defectuoso?
El modelo de lenguaje grande aumentará rápidamente el acceso a todo. Pero esto no significa que lo entiendan todo.
Recopilan conocimiento, no cuestionan esto.
Colapsan los matices en la historia.
Y consideran la recurrencia como verdad.
Y qué hay de nuevo aquí: dicen todo esto con confianza. LLM no tiene capacidad para discutir (todavía) o la decisión. Pero sienten que lo hacen y la suma global, te dicen con confianza que lo hacen.
Caso en cuestión, el chat es una vela y para fortalecer este concepto de que LLM Diseminar la decisión,
¿Cómo es este meta que a pesar de no tener una manera real? Aprender Estas cosas sobre usted, chat, respondieron firmemente como si realmente, ¿sabes?
A diferencia de los motores de búsqueda, que actúan como un mapa, dan respuesta actual de LLMS.
No solo obtienen información, la sintetizan en una prosa fluida y comentada oficial. Pero ese flujo es la ilusión de la decisión. El modelo no pesa ideas. No está evaluando la originalidad.
Es solo un molino de patrones, que ya se ha declarado, repite su tamaño.
Sin un patrón para anclar una nueva idea, LLM no sabe qué hacer con ella o dónde colocarlo en el vestido de conocimiento colectivo de la humanidad.
Este no es un problema nuevo. Siempre hemos luchado con la forma en que se filtra, se coloca en el frente y se distribuye. Pero esta es la primera vez que esos límites están tan bien desarmados.
Entonces, ¿qué hacemos con todo esto? Si la originalidad no se recompensa hasta que se repite, y una vez que el crédito se desvanece después de ser parte del consenso, ¿cuál es la estrategia?
Esta es una pregunta cuestionable, especialmente cuando reconsideramos cómo se ve realmente la visibilidad en el escenario de búsqueda de AI-primero.
Vale algunos cambios prácticos a medida que avanzamos:
- Etiqueta tus pensamientos claramente: Dales un nombre. Hacerlos fáciles de referencia y búsqueda. Si parece que algunas personas pueden repetir, pueden.
- Agrega tu marca: Incluir su marca como parte de la etiqueta de la idea lo ayuda a ganar crédito cuando otras personas se refieren a la idea. Cuanto más se repita su marca con la idea, más oportunidad LLM también mencionará su marca.
- Defina tus pensamientos claramente: Añadir “¿Qué es [your concept]”Sección recta en su contenido.
- Autosuficiencia con propósito: No deje la palabra solo en un título de imagen o texto alternativo: úsela en la copia de su cuerpo, en el encabezado, enlaces internos. Está claro que eres original.
- Distribuirlo ampliamente: No confíe en una publicación de blog. Repost para LinkedIn. Habla de ello en podcast. Déjalo en el periódico. Dé más de un lugar a la idea para que también puedan hablar de ello.
- Invitar a otros: Pídale a los colegas, colegas o su comunidad que mencionen la idea en su trabajo. La visibilidad toma una red. Hablando, no dude en compartir las ideas de “LLM Flatting” y “Matriz de SEO multilingüe”, en cualquier momento, en cualquier momento,
- Jugar juegos altos: Si la IA de la originalidad está en su lugar en la búsqueda, está en forma de una semilla, no un atajo. Supongamos que llevará tiempo, y la tracción inicial se aceptará como una bonificación, no como la línea base.
Y finalmente, decida qué tipo de reconocimiento te importa.
No hay necesidad de citar cada idea para que sea efectiva. A veces, la mayor victoria es que su pensamiento se ve en la conversación, incluso si su nombre nunca está al lado.
pensamientos finales
La originalidad todavía importa, no solo la forma en que nos enseñaron.
Este no es un truco de crecimiento. No es una discriminación garantizada. En estos días no es suficiente citarlo.
Pero así es como comienza el consenso. Este es un momento antes de que se forme el patrón. Spare que (si se repite suficiente) LLM finalmente aprende a confiar.
Entonces, crea una nueva idea de todos modos.
No se espera que hable por sí mismo. No en este escenario de búsqueda actual.
