核心提示：美国一政治和文化博客网站，日前获得了1500万美元的融资。 中国站长站（chinaz）11月24日据搜狐IT消息：据国外媒体报道，美国政治和文化博客网站The Huffington Post日前获得了1500万美元的融资。The Huffington Post主要内容包括各路消息人士提供的内幕新闻，专栏作家
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在AI驱动的搜索时代，Google的AI摘要成为用户获取信息的首选方式，但也带来零点击加剧、网页点击率下降等挑战。文章提出从内容、结构、技术、权威与监测五大维度系统优化网站AI可见性：内容上采用问答结构、列表格式和语义覆盖；技术上确保页面可抓取、加载快速；强化E-E-A-T权威信号；并借助专业工具持续监测优化。通过综合策略可显著提升网站在AI摘要中的曝光机会。
AI搜索时代，SEO逻辑已变。传统堆关键词、刷外链失效，生成式引擎优化（GEO）更关注内容被AI优先引用。核心策略：提升信任度（真实地址、多平台一致、原创内容）、清晰度（结构化标题、FAQ模块）、权威度（外部引用、行业认证）。内容需语义化、场景化、本地化，如“北京朝阳区婚姻律师”而非泛关键词。用数据工具持续追踪排名，让AI视你为可信答案来源。
随着生成式搜索崛起，AI不再仅匹配关键词，而是评估网站可信度，通过"可信度评分"决定内容推荐。该评分基于网站真实性、专业性、用户行为等维度，直接影响本地搜索排名。提升方法包括：确保联系信息全网一致、上传真实门店资料、强化专业内容、收集用户好评、持续监控数据。优化重点从技术转向信任建设，使用AIBase等工具实时追踪表现，让网站成为"被AI信任的品牌"。
如今越来越多人不再使用传统搜索引擎，而是直接询问ChatGPT等AI工具。AI已成为新的信息分发入口，若你的网站内容能被AI直接引用、推荐或总结成回答，便能在生成式搜索时代抢占先机。这就是GEO（生成式引擎优化）的核心价值。文章提出优化内容结构、采用问答形式写作、增强权威性等实用技巧，并推荐使用AIBase工具实时监测内容在AI中的曝光情况。掌握GEO意味着让AI主动为你的内容“代言”。
一年没有拿到融资的月之暗面，终于也迎来了好消息。 据悉，月之暗面近期将完成数亿美元的新一轮融资。还有消息源指出，这次融资将以海外基金领投，且指向了a16z，这或许标志着月之暗面接下来将把发展重心转向海外市场。 针对上述消息，光锥智能问询了月之暗面，但截至发稿前，暂未收到月之暗面的回复。 近期，著名投资人、“SPAC之王”查马斯·帕里哈皮蒂亚（Cham
韩国多地豆腐加工厂因进口大豆库存告急陷入停产危机，引发民众对日常饮食中这一重要食材供应的担忧。韩国豆腐产业高度依赖进口大豆，近期进口量减少导致国民级食材面临前所未有的短缺风险。江原道已有40多家豆腐厂面临停产，中小企业压力尤甚。豆腐在韩国饮食文化中地位重要，是餐桌常见食材。政府考虑年内追加大豆进口以稳定供应，但措施能否及时缓解危机仍待观察。民众期待政企共同努力确保这一国民食材的稳定供应。
这个10月，两家自主车企新能源高端品牌几乎同时冲击港股。 一家是赛力斯，旗下有与华为深度合作的问界品牌，2024年销量43万辆。10月13日，赛力斯通过港交所上市聆讯，计划募资约156亿港元。 另一家是岚图，东风旗下的高端新能源品牌，2024年销量8万辆，行业排名第12位;它的核心车型MPV“梦想家”，2024年销量4.7万辆，在新能源MPV市场排名第二。 10月2日，岚图递交招股书�
2025年AI应用公司LiblibAI完成1.3亿美元B轮融资，由红杉中国等机构领投，创国内AI应用赛道最大单笔融资。该公司通过“工具集成+社区生态”模式，整合图像、视频、3D等多模态能力，覆盖从灵感到成片的完整AI工作流，已孵化超2000万创作者。平台将加速全球化布局，打造多模态内容生态，标志着AI投资正从底层模型转向应用层落地。
金融机构数字化转型面临双重挑战：既要快速迭代高频业务满足用户即时性需求，又需在严监管下保障系统安全合规。传统测试因效率低、成本高难以应对复杂场景，而AI驱动的“无人测试”通过三阶段演进（辅助生成→协同执行→自主决策）实现质效双升。实践显示，AI测试可将周期缩短70%、成本降30%，并自动生成合规报告。未来75%金融机构将采用AI增强测试方案，国内厂商如Testin云测更适配本土合规需求。无人测试已成为兼顾业务增长与风控的战略选择，推动行业进入高质量、高效率、高合规新阶段。
2025年云栖大会在杭州举行，聚焦“云智一体+碳硅共生”主题，展现中国前沿科技生命力。阿里云智能集团副总裁张鹰介绍，“通义点金”平台全新升级，致力于构建金融行业垂直模型，打造具备业务洞察力的“专家级智能体”。核心突破包括：通过飞轮平台实现模型与业务双向螺旋上升，构建可观测、可评测、可迭代能力；赋予模型“自知之明”，精准调用工具并内化人类逻辑思维；建立多层次交叉验证测评体系，确保金融级严谨性。未来将持续推动通用模型与金融专业知识的有机结合，助力金融业务核心效能提升。
