随着AI搜索逐渐取代传统搜索，品牌在AI模型中的曝光度成为新流量入口。文章指出，品牌AI搜索监控能量化品牌在各大AI平台的提及频率、与竞品对比表现及触发关键词，帮助企业优化内容策略。以徕芬品牌为例，通过AIBase平台监测发现其高频曝光数据，说明AI推荐正成为品牌认知新战场。未来3-5年，品牌需通过持续监控主动提升AI可见度，从"被动曝光"转向"主动可见"。
AI搜索时代，品牌可见性监控成为刚需。传统SEO工具无法追踪AI平台推荐情况，而71%美国用户用AI辅助决策。文章指出，大语言模型每次仅推荐2-7个品牌，若未入选即等同于“不存在”。国内企业痛点在于缺乏本土化监控工具，多数工具仅覆盖ChatGPT等国际平台。为此推荐AIBase平台，可实时监测豆包、DeepSeek等五大国产AI平台，提供多平台覆盖、智能场景分析和趋势追踪功能。建议企业建立“监控-优化-验证”闭环，持续提升AI搜索可见性。
本文探讨在AI搜索时代如何提升品牌、产品或内容的AI推荐可见度。关键在于挖掘AI对话式搜索词并优化内容，避免因未被AI抓取或排名靠后导致流量损失。推荐使用AIBase平台的GEO排名查询工具，免费检测品牌在主流AI搜索中的曝光度、排名及竞品对比，并提供优化建议，帮助抢占AI流量高地。该工具覆盖多平台，操作简单，适合企业、内容创作者及电商使用。
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�
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。
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。
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。
AI搜索正颠覆传统SEO：58.5%的谷歌搜索已是零点击，用户看完AI摘要即离开。ChatGPT日处理超100亿查询，预计2030年流量将超谷歌。品牌需监控AI平台推荐情况，传统工具无法追踪豆包、通义千问等国产AI。建议建立监控体系：测试核心问题曝光率，每周追踪排名变化，持续优化内容。数据显示71%美国人用AI辅助购物决策，流量正加速从谷歌转向AI。生存法则很简单：看不见的，等于不存在。
在AI颠覆流量格局的今天，传统SEO已无法满足品牌传播需求。用户通过生成式引擎直接获取答案，品牌能否被AI准确采纳决定市场可见度。GEO（生成引擎优化）应运而生，通过追踪品牌在AI流量中的表现，量化评估并优化内容策略。AIBase平台提供专业GEO监控工具，覆盖主流AI模型，生成指数化报告，帮助品牌抢占AI搜索高地，避免在智能回复中"隐形"。
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。
