关于细分市场的介绍，以前有一篇分析性的博文介绍过一个淘宝客细分市场--取名软件。今天又要用同样的方法来挖掘另外一个细分市场--睡眠枕头。并且睡眠枕头相比取名软件的市场需求更大，更具长期的推广价值。 一起来回忆一下上次挖掘细分市场的分析方法：首先利用百度指数和淘宝网产
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Sora2发布两周后，百度的蒸汽机AI视频模型，和谷歌Veo3.1撞了档期。 两家公司选择同期发布并非有多默契，而是Sora2带来的压迫感促使它们不得不加快脚步。 奥尔特曼将形容Sora2为“创意领域的ChatGPT3.5时刻”，不仅在物理逻辑、画面连贯性、真实感和音画同步等方面实现了质的飞跃，还把Sora从一个“文本到视频”的工具进化成一个“创意到生态”的平台。 这无疑是扔在AI视�
在AI搜索时代，品牌曝光不再依赖传统“蓝色链接”，而是取决于能否被AI聊天框（如文心一言、DeepSeek等）直接推荐。文章提出通过AIBase品牌监控服务，运用GEO指数量化品牌在AI大模型中的可见度，帮助品牌从被动等待转为主动抢占推荐位。核心方案包括：建立品牌信息库、监控多平台曝光数据、识别内容缺口，并通过优化官网结构、发布高关联内容、构建知识图谱等行动提升被推荐概率，最终实现从“隐形”到“被AI主动提名”的转型。
今年双11第一阶段，超八成商家和七成达人选择直播全域推广抢占流量先机，实现GMV爆发式增长。针对“效果无保障”“转化差”“调控不灵活”等质疑，官方解读指出：该推广模式能精准触达目标人群，通过智能调控提升投放效率，达人合作效果显著，有效破除不实传言。
文章通过优化产品描述结构的案例，揭示AI推荐内容的偏好规律：采用“金字塔结构”——首句定义产品核心价值，再用3-5个短句列举核心功能，接着说明差异化优势，最后补充具体数据支撑。这种高信息密度、逻辑清晰的结构更易被AI引用。作者建议使用监控工具追踪曝光数据，通过1-2周迭代测试，曝光率可提升20-40%。同时提醒避免关键词堆砌，并强调需持续优化以适应AI模型更新。
AI搜索时代，品牌可见性从搜索结果页转向AI回答结果。AIBase的GEO品牌监控工具通过追踪品牌在主流AI模型中的曝光表现，量化AI搜索可见性，帮助品牌优化GEO指数。核心功能包括：监测品牌提及频率与语义倾向、对比竞争对手表现、分析各平台曝光趋势、挖掘用户查询热点。使用流程简单直观，支持品牌实时掌握AI生态中的声量，以数据驱动策略优化，确保在AI搜索时代保持竞争力。
百度智能云联合昆仑芯与CNCF开源项目HAMi，推出基于昆仑芯P800的XPU/vXPU双模式算力调度方案。该方案已在金融客户集群落地，支持智能客服、营销辅助等十余类AI业务，兼顾稳定性与灵活性。XPU整卡模式通过拓扑寻优调度保障大规模训练性能，vXPU虚拟化模式以多粒度切分实现单卡多任务，最大化资源利用率。双模式协同让国产算力高效匹配业务需求，同时提供自动化调度与人工调节结合的灵活管理能力。
10月24日，百度百科联合《大学科普》推出“繁星计划”主题专刊，作为该刊2025年第3期面向全国高校发行，助力权威科普传播。同日，繁星计划新增北京林业大学林学院等5家合作机构，扩大行业影响力。该计划自2024年12月启动，已联合10万专家、500家机构共建超100万专业词条，百度百科词条总量突破3000万。通过与权威期刊合作，百度百科旨在为高校学子搭建连接前沿科学与知识普及的桥梁，践行“让知识轻松可及”的使命。
百利好洞察理财需求多元化趋势，依托黄金、白银、现货铜、现货铝、可可及日经225指数等丰富产品，为不同风险偏好投资者提供精准配置方案。平台严控风险保障资金安全，持有巴哈马监管牌照，采用高效交易系统支持止损操作。其发展路径从单一产品供给升级为多元品类覆盖，从产品导向转向客户需求导向，为行业提供具参考价值的发展思路。
10月28日，百度智能云联合SGLang社区开源针对DeepSeek-V3.2优化的多token预测（MTP）技术代码。该技术通过批量生成和集中验证机制，使模型解码吞吐量提升超2倍，突破传统自回归解码的序列化瓶颈。此次开源的MTP方案已完成与DeepSeek-V3.2稀疏注意力架构的深度适配，并经过百度内部业务验证，开发者可"开箱即用"获得稳定可靠的推理加速能力。
本期AI日报聚焦多领域技术突破：美团发布全模态交互模型LongCat-Flash-Omni；阿里通义千问Qwen3-Max上线深度思考功能；百度文心5.0升级多模态生成能力；谷歌确认Gemini3年内发布并整合至苹果Siri；OpenAI向多国开放Sora2视频工具；云存储与AI开发工具持续优化，展现行业加速迭代态势。
