javaScript 中的 call() 是一个奇妙的方法，但也是一个让人迷惑的方法，先看一下官方的解释：call 方法应用于：Function 对象要求：版本 5.5调用一个对象的一个方法，以另一个对象替换当前对象。 call([thisObj[,arg1[, arg2[, [,.argN]]]]]) 参数thisObj 可选项。将被用作当前对
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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
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。
在OpenAI上线自己家AI浏览器ChatGPT Atlas的同一周，微软在海外发布了新的AI助手Mico和更AI化的Edge浏览器，夸克则在国内推出了新的「对话助手」功能。 这一系列消息背后，新旧巨头、两个市场产生了两个确定的共识:一个是AI助理与AI浏览器的融合会进一步深化，入口之争就是系统之争;另一个是对话会成为人与AI交互的主要方式，自然语言就是未来的编程语言。 在海外市场，OpenA
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。
当前CIO面临的核心挑战是如何在有限IT预算下加速企业数字化转型。传统软件测试环节因人力密集、周期冗长成为效率瓶颈，而AI技术正推动测试模式从"辅助"向"无人化"演进。通过AI Agent实现全流程自主测试，可提升测试效率300%、降低成本30%，并将产品发布周期从"月"压缩至"周"。这不仅是技术升级，更是重构IT成本结构、实现降本增效的战略支点，助力IT部门从成本中心转型为价值创造中心。
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。
海尔智家在MSCI最新ESG评级中再获AA级，居国内行业最高。其成功源于战略、系统、全球等多维度实践：将ESG融入三层治理架构，构建覆盖研发-采购-制造-物流-回收的绿色闭环，通过全球多元团队推动创新。这种可持续发展模式不仅赢得权威认可，更开辟了以ESG为核心竞争力的增长路径，为行业提供创造环境、社会与治理多重价值的启示。
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。
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。
在AI搜索时代，用户提问的方式已从输入关键词变成了自然语言对话，而搜索引擎的回应也不再是传统的“10个蓝色链接”，而是直接生成的对话式答案。 这种变革正重塑着品牌与用户的连接方式——当AI直接给出答案时，品牌是否能被引用、如何被描述，决定了它在数字世界中的可见度。 这就是为什么GEO（生成式引擎优化）正在成为企业数字战略的核心。与传统SEO追求网页�
