昨晚（6月26日），B站度过了它的十周年生日。伴随着开场音乐《入站曲2019》，屏幕上一点一点闪过十年里意义重大的番剧，或风靡B站的UP主原创内容，每一个画面都能勾起回忆。十年，很多B站用户从上学到毕业，从毕业到工作，一路见证了小破站的成长;十年，B站也从最初小众的ACG二次元
......
本文由站长之家合作伙伴自媒体作者“新榜公众号”授权发布于站长之家平台，本平台仅提供信息索引服务。由于内容发布时间超过平台更新维护时间，为了保证文章信息的及时性，内容观点的准确性，平台将不提供完全的内容展现，本页面内容仅为平台搜索索引使用。需阅读完整内容的用户，请查看原文，获取内容详情。
（举报）
在今年东京电玩展的现场，我们第一次见到了 AI 陪伴创企心影随形的创始人刘斌新。 面前的刘斌新，像此前媒体同行描述的一样随和、健谈，他曾先后出任过百度副总监、360助理总裁、B 站副总裁，2023年，他选择了自己创业，从熟悉的游戏场景切入做一款 AI 陪伴产品，「逗逗游戏伙伴」由此诞生。 从整个 AI 陪伴品类来看，「逗逗游戏伙伴」是一个很“特别”的存在。不同�
印凡MS-S1MAX迷你AI工作站体积仅3.3升，集成126TOPS算力，搭载AMD锐龙AI Max处理器与Radeon 8060核显，支持本地运行1280亿参数大模型。配备128GB LPDDR5X内存、双M.2插槽及高速USB4接口，采用先进散热设计实现130W稳定输出。紧凑机身支持灵活部署，为企业本地AI与边缘计算提供高效解决方案。
在AI驱动的搜索时代，Google的AI摘要成为用户获取信息的首选方式，但也带来零点击加剧、网页点击率下降等挑战。文章提出从内容、结构、技术、权威与监测五大维度系统优化网站AI可见性：内容上采用问答结构、列表格式和语义覆盖；技术上确保页面可抓取、加载快速；强化E-E-A-T权威信号；并借助专业工具持续监测优化。通过综合策略可显著提升网站在AI摘要中的曝光机会。
今年9月苹果发布的四款iPhone中，有三款均搭载12GB内存，仅iPhone 17标准版配备8GB内存。 韩国最新一份报告指出，iPhone 18标准版内存将提升至12GB，不过消费者需等到2027年上半年才能入手这款手机。 据媒体报道，苹果已开始从三星采购LPDDR5X内存，此举旨在保障iPhone 18系列的内存供应，避免人工智能企业的需求压力影响到苹果，消息称苹果已向三星预购1300万套LPDDR5X内存。 苹果�
在国家推进城市一刻钟便民生活圈建设背景下，南京送美邻公司创新打造“业主服务业主、邻里温暖邻里”一站式社区服务平台。该模式盘活社区人力资源，通过智能调度实现15分钟快速响应，服务价格低于市场价15%-20%，已覆盖全国百余城市超万个社区。凭借科技创新与多轮融资支持，平台正拓展养老服务等新领域，为便民生活圈建设提供示范样本。
AI搜索时代，SEO逻辑已变。传统堆关键词、刷外链失效，生成式引擎优化（GEO）更关注内容被AI优先引用。核心策略：提升信任度（真实地址、多平台一致、原创内容）、清晰度（结构化标题、FAQ模块）、权威度（外部引用、行业认证）。内容需语义化、场景化、本地化，如“北京朝阳区婚姻律师”而非泛关键词。用数据工具持续追踪排名，让AI视你为可信答案来源。
随着生成式搜索崛起，AI不再仅匹配关键词，而是评估网站可信度，通过"可信度评分"决定内容推荐。该评分基于网站真实性、专业性、用户行为等维度，直接影响本地搜索排名。提升方法包括：确保联系信息全网一致、上传真实门店资料、强化专业内容、收集用户好评、持续监控数据。优化重点从技术转向信任建设，使用AIBase等工具实时追踪表现，让网站成为"被AI信任的品牌"。
2025年AI应用公司LiblibAI完成1.3亿美元B轮融资，由红杉中国等机构领投，创国内AI应用赛道最大单笔融资。该公司通过“工具集成+社区生态”模式，整合图像、视频、3D等多模态能力，覆盖从灵感到成片的完整AI工作流，已孵化超2000万创作者。平台将加速全球化布局，打造多模态内容生态，标志着AI投资正从底层模型转向应用层落地。
这是《窄播Weekly》的第69期，本期我们关注的商业动态是:苹果公司CEO库克本周的「中国行」，更明确地展示了苹果拥抱新流量、新渠道，更积极争取年轻用户的决心。 从2011年接替乔布斯成为苹果的新一任CEO开始，库克几乎每年都会为自己安排来中国的行程。这些行程的细节变化也成为外界观察和分析苹果公司在华市场策略变化的重要窗口。以往库克的中国行程，都会由门店�
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
