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TabTab是一款全链路AI数据分析助手，核心功能包括多源数据连接（支持文档、数据库、电商平台等）、自动化采集清洗、内置分析模型及可视化呈现。其优势在于通过多智能体系统实现自然语言交互，降低分析门槛，让非技术人员也能快速完成客户洞察、销售业绩等分析，显著提升效率。产品定位中立，致力于构建多元化AI效率提升生态。
随着用户习惯向豆包、文心一言等AI助手提问，品牌竞争已从传统搜索引擎转向AI生成答案的“主动提及名单”。AI时代品牌面临三大痛点：内容难被AI推荐、品牌定位被AI误读、竞品提及率远超自身。AIBase推出品牌监控服务，通过全平台覆盖、精准解析品牌画像、GEO指数量化三大核心能力，构建“AI认知透视体系”，帮助品牌实现从“添加-分析-优化”的闭环管理，让复杂AI推荐逻辑变得清晰可操作，成为抢占用户心智的关键工具。
微算法科技（NASDAQ MLGO）推出基于AI的动态权重学习模型，解决区块链账户关联分析中传统静态模型难以适应业务快速变化的问题。该模型采用分层架构，结合注意力机制LSTM、联邦学习等技术，实时捕捉交易模式演变，动态调整账户关联权重。在分片效率、风险控制、资源分配等领域应用效果显著，提升交易处理速度与欺诈识别率。未来计划融合多模态数据，探索量子机器�
在AI算力需求激增的背景下，存储芯片成为决定计算性能的关键。文章重点分析了三大易失性存储技术：SRAM凭借高速读写特性在CPU缓存中不可替代；DRAM作为数字世界的“主内存”，在容量与速度间实现平衡；HBM则通过3D堆叠架构革命性提升带宽，突破AI训练中的“内存墙”瓶颈。当前HBM需求爆发式增长，预计2025年市场规模将达340亿美元。中国企业在DRAM领域逐步突破，并开始布局HBM技术，正通过持续技术积累提升在全球半导体生态中的地位。
本文介绍在Facebook高效寻找客户的五大策略：明确目标客户画像，优化账号资料与内容，精准投放广告，积极互动建立关系，提供优质服务促成合作。强调持续优化策略才能在激烈市场中脱颖而出，助力业务拓展。
随着生成式AI成为主流信息入口，GEO（生成引擎优化）成为企业品牌曝光的关键。其核心是让品牌信息成为AI生成答案的首选引用源，而品牌AI搜索监控正是落地GEO策略的关键抓手。AIBase平台提供品牌监控服务，帮助企业精准追踪AI搜索可见性、解析GEO指数，实现数据驱动的优化。通过多平台覆盖、核心指标追踪和竞品对标分析，让品牌在AI生态中精准占位，提升权威性与可见性�
微算科技开发的隐私计算区块链将区块链技术融入多方安全计算（MPC），构建安全可信的分布式计算平台。通过区块链共识机制、加密算法和智能合约，对MPC参与方身份验证、数据加密存储、任务执行及结果验证等环节进行保护，确保数据“可用不可见”。该技术显著提升数据隐私保护和计算可靠性，在金融、医疗、政务等领域实现跨主体数据安全协作，释放数据价值。
文章探讨AI时代品牌在ChatGPT等平台可见度的重要性。某SaaS品牌发现其产品从推荐列表中消失，凸显品牌在AI生态中可见度变化难以察觉。数据显示71%美国用户用AI研究品牌，而LLM每次仅引用2-7个域名。建议通过三个维度监控品牌引用：推荐场景、频率排名、竞品对比。提出建立监控体系，重点关注推荐型、对比型、场景型问题，使用AIBase等工具覆盖国内主流平台，持续优化内容形成闭环，确保品牌在AI推荐中保持竞争力。
朋友公司实验发现：当用户询问AI“推荐项目管理工具”时，其产品在豆包被推荐，但在通义千问未被提及。这揭示AI搜索流量正从Google转移，但品牌难以追踪在AI平台的表现。传统分析工具无法解决此问题，需专门GEO工具。AIBase GEO可同时监控5大主流AI平台，实时反馈品牌曝光数据，并通过可视化图表展示可见度变化。该工具特别适合关注AI搜索流量的ToB企业，建议将监控与内容优化形成闭环，以应对2030年AI搜索预计占总量62.2%的趋势。
随着AI搜索普及，品牌竞争转向生成引擎优化（GEO）新战场。传统SEO依赖网页排名，但AI模型直接生成答案，导致品牌在AI回答中的曝光陷入盲区。AIBase推出GEO品牌监控工具，实时追踪品牌在主流AI模型的提及情况，提供可见性分析、竞品对比及用户问题挖掘，帮助品牌优化内容策略，提升AI搜索存在感，让AI更倾向主动推荐。
