2019WWEC教育者大会 8 月 20 日在上海国际会议中心召开，全球性的峰会每年都有很多，如果说WWEC有何不同，那就是教培行业的展会异常热闹。聚集了全国百余家教培机构及生态伙伴的展会现场，如实让我们体会到了教培人的热情。 (亚洲教育产品博览会系WWEC教育者大会展厅主题) 热情是
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今日下午，小米集团创始人、董事长兼CEO雷军出席了2025世界智能网联汽车大会，并作为嘉宾上台发表演讲。 演讲期间，雷军提到，小米YU7智能化配置非常高，并且下决心全系一个配置。 智能化方面，小米YU7全系标配700Tops算力、全系标配激光雷达
10月10日，vivo 2025开发者大会在深圳开幕。大会以“同心·同行”为主题，集中发布了蓝心智能战略升级、原系统6（OriginOS 6）、蓝河操作系统3（BlueOS 3）及生态合作、安全、人文等领域最新成果。vivo强调“More Local, More Global”理念，致力于成为连接物理与数字世界、中国科技与全球市场的桥梁。蓝心大模型矩阵实现语言、语音、图像全面突破，并推出更轻量、能力更全的3B端侧多模态推理大模型。原系统6通过“OS舒适工程”带来感知、行为、情感三层面提升，搭载自研“蓝河流畅引擎”实现丝滑体验。蓝河操作系统3专为AI原生设备设计，全栈采用Rust语言，提升安全性与流畅度。vivo还展示了在无障碍技术、隐私保护及人文关怀方面的创新，推动科技平等赋能。
信也科技升级智能广告投放"操盘手"系统，通过精准识别高价值用户、自动匹配主流媒体平台，实现数据回传和效果追踪全流程管理。系统采用模块化流程和标准化技术，使广告回传配置更灵活高效，投放成本降低18%，高价值用户占比提升超20%。未来将引入AI预测用户价值并动态调整策略，实现从投放到运营的全流程闭环优化。
在当今AI技术日益普及的数字时代，用户获取信息的方式正在发生根本性变革。当人们向ChatGPT、豆包、DeepSeek等AI助手提问时，传统的“搜索-点击链接”模式正逐渐被“直接获取答案”的方式所取代。这种变革催生了一种全新的营销策略——GEO（生成式引擎优化）。 什么是GEO? GEO，即生成式引擎优化，是2025年兴起的新一代数字营销技术，其核心目标是通过系统化策略提升内�
GEO（生成式引擎优化）是AI搜索时代的新SEO策略，旨在提升品牌内容在AI生成答案中的曝光率。其核心是通过优化内容结构、权威性和语义关联，使内容更符合AI模型偏好。AIBase工具可一站式检测品牌在主流AI平台的曝光情况，提供竞品分析和定制优化建议，帮助系统提升AI可见度。
当DeepSeek、豆包、文心一言等AI助手成为10亿用户的信息入口，品牌面临生死抉择：要么出现在AI推荐中，要么彻底消失。文章指出，AI营销与传统SEO完全不同，是一场没有终点的动态竞赛，需要持续投入和调整。品牌需建立“监测-分析-优化”闭环机制，使用专业工具实时监控排名波动，快速响应算法迭代和用户提问变化。成功关键在于让AI“看见”并“信任”品牌，通过补充权威数据、多媒体内容、长尾语义覆盖等方式提升可信度，在流量红利期抢占先机。
文章指出，2025年AI营销进入增长实效阶段，生成式AI全面渗透内容、推荐与投放环节，GEO（生成式引擎优化）成为数字营销新底层能力。中国数字营销市场规模预计突破1.53万亿元，其中AI驱动的智能内容与生成优化服务贡献近48%新增份额。全球63%企业已采用生成式AI技术，平均带来17%-28%的ROI增长。具备自主算法、跨平台适配与智能分发能力的GEO服务商成为企业抢占AI生态流量、构建品牌竞争壁垒的关键力量。
立白9月9日感恩欢购节联合快手推出“百城万家，立白守护”活动，通过系列主题短片、溯源计划品牌日活动及本地团购等玩法，结合快手达人资源，实现品牌曝光超10亿，人群资产增长超160%。活动以“家”为核心，联动6位达人共创纪实短片，展现家庭温情故事，传递品牌守护理念。同时，本地团购活动覆盖全国1747家门店，直播矩阵带动GMV超2亿，助力立白实现品牌声量与销量
当你在ChatGPT、豆包或DeepSeek上提问"最好的项目管理工具有哪些"时，AI会直接给你一个综合答案，并推荐几款产品。这个过程中，用户可能不再点击任何网站链接——这就是AI搜索时代最大的变革。 根据行业数据显示， 2024 年初全球AI搜索用户仅3. 1 亿，而到 2025 年 2 月已突破19. 8 亿，年增长率高达538.7%。Gartner更是预测，到 2026 年传统搜索引擎的使用量将下降25%。面对这�
AI正推动软件测试领域变革，测试团队脚本维护时间减少60%，工作重心转向策略设计与异常监控。行业报告显示，AI驱动的测试效率提升显著，尤其在探索性测试中可发现人工难以预见的边缘场景缺陷。实践案例表明，金融、汽车等行业引入AI测试后，迭代周期缩短，用例自动生成率大幅提升。未来测试工程师将更专注于质量体系设计和风险分析，而非脚本编写，实现从“人工密集型”向“智能驱动型”的转变。
