刚刚，代码共享平台 GitHub 发布公告称，该公司已经正式收购广受欢迎的开源 Javascript 包管理服务 npm。1 GitHub 正式收购 npm3 月 14 日，业界便有消息称 GitHub 计划收购广受欢迎的开源 JavaScript 包管理服务 npm，如今看来，该笔收购已经正式完成。npm 全拼为 Node Package M
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DeepSeek在GitHub开源新一代OCR模型，采用创新光学二维映射压缩技术，在长文本识别场景实现97%准确率。模型通过动态压缩生成最优视觉特征令牌，较传统方法减少60%计算冗余。实验显示在1:20压缩率下仍保持60%以上准确率，显著优于同类模型。该技术路径为OCR系统小型化提供解决方案，其动态压缩策略对大型语言模型的记忆管理机制具有重要启示。
AI圈虽然天天卷，但是很多的模型，真的越来越无聊了。 每天就是跑分又多了几个点。 直到昨天，DeepSeek久违的发了一个新模型。 DeepSeek-OCR。 这玩意，是真的有点酷。
IBM与Anthropic达成战略合作，将Claude大语言模型集成至IBM软件产品及开发工具中，旨在加速企业级AI开发进程。该合作聚焦提升开发效率，在IBM全新AI集成开发环境中率先应用，支持代码生成、测试部署等全生命周期任务。内部测试显示生产力提升45%，同时确保代码质量与安全合规。双方强调将为企业提供安全可靠的AI解决方案，推动行业标准化发展。
今日AI领域动态：阿里夸克启动"C计划"布局对话式AI应用，剑指字节"豆包"；Anthropic推出Claude Code网页版，支持浏览器直接编码；谷歌Veo新增视频"精确编辑"功能，提升创作效率；Fish Audio升级S1语音克隆模型，10秒即可复刻真人声音；AWS美东故障影响ChatGPT等多项服务；DeepSeek-OCR推出"视觉记忆压缩"机制破解AI记忆瓶颈；Adobe推出AI Foundry服务，支持企业定制品牌AI模型；Anthropic发布Claude for Life Sciences，加速生命科学研究。
本文对比ChatGPT与Perplexity两大AI搜索平台：ChatGPT作为全能型助手，整合搜索与多任务处理，但存在信息时效性不足；Perplexity专注垂直搜索，强调引用透明与权威来源。针对AI搜索优化（GEO），提出差异化策略：面向ChatGPT需构建结构化知识库、强化品牌实体识别；面向Perplexity需注重权威数据引用和元数据优化。文章还介绍了AIBase的GEO监测工具，通过曝光率等指标量化内容在AI生态中的可见度，并给出可落地的优化行动方案。
OpenAI于10月22日推出首款AI驱动浏览器ChatGPT Atlas，以个性化上网体验为核心。用户点击“Ask ChatGPT”即可在侧边栏实时互动，实现网页摘要生成、航班预订、文档编辑等多样化任务。目前仅支持macOS，未来将扩展至Windows和移动端。高级代理功能暂限付费用户使用，其特色包括自动捕捉页面上下文、分屏浏览及记忆用户操作历史，旨在通过自然对话提升网络使用效率。
传统SEO追求"谷歌首页排名"，生成式AI时代则需追求"被AI引用"。AI模型不提供明确排名算法，更像黑箱，使内容创作者困惑。GEO优化的核心是让内容具备"可引用性"：权威清晰、结构化信息、语义覆盖多维度、模型检索映射。需通过AIBase等GEO排名查询工具验证"AI曝光率"，分析引用语境、竞争差距，调整内容结构以提升AI引用倾向。SEO优化机器如何找到你，GEO则优化AI如何引用你。
本文探讨AI搜索时代品牌面临的"隐身危机"，指出AI搜索用户年增538.7%，但品牌在AI回答中提及率不足20%。提出三大核心策略：1）构建权威背书矩阵，通过知乎等高权重平台获取自然提及；2）优化AI友好内容，采用对话式标题和结构化数据；3）建立数据监测闭环，通过A/B测试持续迭代。强调需善用监测工具实时追踪品牌在豆包、文心一言等AI模型的曝光表现，避免内容"注水"。最终实现从"被动等待"到主动抢占AI"第一屏"的转变。
随着AI Agent经济崛起，支付成为制约智能体自主交易的关键瓶颈。Zen7Labs提出去中心化支付智能体DePA概念，并开源核心产品Zen7 Payment Agent。该方案具备原生多链兼容、免密授权、零托管安全等六大优势，通过四类Agent角色协同实现全流程自动化支付，有效融合传统跨境支付与加密支付优势。团队计划12个月内推出DePA Chain网络，构建低延迟、高安全的支付基础设施，为万亿美元级A
十年前，AI还停留在算力、模型与数据此消彼长的层面。如今，技术的发展早已超乎想象。 2025年上半年，Google DeepMind重磅推出的AlphaEvolve揭示了一个重要趋势:AI开始拥有“自我成长”的能力。 AlphaEvolve是一种典型的“自进化系统”，它结合了Gemini模型的创造性问题解决能力，以及自动化评估器（Evaluator）的反馈学习机制，能够判断“什么是好的”，并据此不断自我优化。 �
