自媒体，开辟了内容行业的新格局，成就了一大批颇具影响力的自媒体人。随着以百度好看资讯App(以下简称“好看”)为代表的全品类资讯移动客户端被一路看好，入驻好看的自媒体数量不断增加，也让越来越多的自媒体人看到实力分发的力量。为了让自媒体人深入了解好看政策、产品内容、
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中国通信标准化协会等机构联合主办的"TDBC2025可信数据库发展大会"在京召开。会上公布了上半年"可信数据库"评估测试结果，百度智能云向量数据库VectorDB成为国内首批完成测试的向量数据库产品。该测试覆盖稠密向量检索、多向量检索、标量向量融合检索三种场景，评估指标包括索引构建时间、QPS、延迟、资源占用等多个维度。百度智能云总架构师朱洁指出，超过50%的AI项目时间消耗在数据治理环节，提出构建"智能数据基座"实现数据统一管理，形成"Data+AI+App"闭环。百度智能云通过湖仓一体架构提升AI训练数据效率，智能调度CPU/GPU算力优化资源分配，预计到2028年多数生成式AI应用将直接基于企业数据平台构建。
AI搜索的东风刮过两年，百度终于下决心，对自家搜索引擎“动刀子”。 7月2日，百度宣布开启十年来最大一次搜索改版，正式将搜索框改版成支持千字输入的“智能框”，从“给链接”跨越到了“给答案”。另外靠着智能体，百度搜索也进入了“解决任务”的阶段，并集成了AI写作、AI图片/视频生成等一系列服务。 当然，这还不够。在阿里夸克、字节豆包等产品不断往自家�
百度文库即将在8月发布GenFlow2.0版本，该版本具备更强大的多模态能力，支持生成多种内容形态，大幅缩短任务交付时间。相比OpenAI同日发布的ChatGPT+Agent，百度文库早在4月就已上线GenFlow1.0，实现全场景覆盖和全链路调度。GenFlow基于MoE架构，在成本、性能和效率上占优，能快速生成PPT、研报等多样化内容，且依托百度14亿专业文档资源，内容质量更可靠。此外，GenFlow还能调用用户个人数据实现个性化定制，并提供内容后期编辑功能，灵活性更高。
，百度网盘宣布上线知识问答”功能，变成活的知识库”。 据了解，百度网盘通过AI技术整合用户在网盘中的数据，如学习资料、生活照片、办公文件等多源信息，形成结构化知识库。 它帮助用户快速查找”、问答”、创作”，实现知识的长期沉淀与高效复用。 从存储工具到知识中枢，百度网盘实现了从被动存储”到主动管理”的升级，构建你的第二大脑”。 它支持多模�
【AI日报】今日AI领域重要动态：1)百度推出无广告智能搜索助手Tizzy.ai，整合影视资源与深度思考功能；2)12306开源火车票查询引擎上线，采用FastAPI架构实现秒级响应；3)ChatGPT向Plus用户全面开放录音功能，支持实时记录与内容总结；4)开源SaaS模板FireGEO助力快速构建现代化Web应用；5)国产工具ReadMeX可一键生成高质量GitHub文档；6)百度AI助手新增视频通话功能，支持方言识别；7)Jacky
武汉9岁女孩萌萌突发视力骤降，半个月内近视度数竟从100度飙升至800度，连走路都频繁绊倒。 经全面检查，其眼部晶状体及脑部均无器质性病变，散瞳验光甚至显示远视100度，但视力仍未改善。 医生最终诊断为心源性眼盲一种由心理压力引发的功能性视觉障碍。追问发现，萌萌父母对其学业要求严格，暑假安排了密集培训，加之孩子自我要求高，长期精神紧绷触发病症。
以AI为“黄金配方”，百度搜索已经悄然生长出了“肌肉”。用户侧最直观的感受是，曾经熟悉的搜索框变“大”了。 “大”从表面看是搜索框所能承载的内容和能调用的工具变多。例如，过去做旅行计划得靠“亲子出游”“漂流”“一天”等关键词堆砌，现在只要用自然语言提需求即可。
康姿百德清雅款磁性床垫采用创新可拆卸设计，解决传统床垫难以清洁的痛点。其分离式外罩设计让用户能轻松拆洗，既保持卫生又延长使用寿命。产品还支持个性化更换外罩，满足不同季节和审美需求。这种设计不仅简化清洁流程，减少细菌滋生，更能为敏感人群提供健康睡眠环境，将床垫从单纯的睡眠工具升级为展现生活品味的载体。
沃莱科技推出"健康黄金三角"智能健身方案：P7Max八电极体脂秤精准测量8项核心指标，误差仅±2mm的W5智能围度尺追踪腰臀腿变化，鸿蒙智选智能跳绳S2实时监测燃脂心率。三款产品通过Fitdays+App实现数据联动，形成"运动-监测-调整"闭环，解决传统健身效果难量化问题。其中P7Max体脂测量与DEXA金标准相关性达0.985，W5可捕捉毫米级围度变化，跳绳S2配备动态心率算法确保运动处在最佳燃脂区间。该方案突破体重单一维度评估，实现体脂健康可视化追踪与科学管理。
2025年AI大模型市场百花齐放，国内外主流模型（如GPT-4、Claude-3、文心一言等）各有所长，企业面临"选择困难症"。文章提出系统化对比方法：1.明确需求场景（内容创作/客服/编程等）；2.建立评估框架（语言理解、代码生成等核心维度权重分配）；3.收集标准化测试数据（MMLU、HumanEval等基准）；4.实际场景验证。重点对比了不同模型在中文处理、多模态、成本控制等关键指标的差异，推荐使用AIbase等专业平台获取实时对比数据，并给出客服系统优选国产模型、编程助手推荐GPT-4等具体场景方案，强调"最贵≠最好，合适最关键"的选择原则。
