近期互联网疯传谷歌于10月6日正式取消PR值的消息，经初步确认实属误传。由谷歌员工出面澄清PR值并未消失，并且依如往日存在。据10月6日消息，谷歌PR值无法正常查询并显示，导致PR值消失的假象。多方猜测可能专营许可证到期有关，或者谷歌将正式取消PageRank。 但随后谷歌员工John
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本期AI日报聚焦多领域技术突破：阿里云推出全球首个全模态AI模型Qwen3-Omni，支持文本、图像、音频和视频统一处理；百度发布多尺寸视觉理解模型Qianfan-VL，优化企业级应用。苹果扩展Image Playground平台，引入ChatGPT等第三方模型。谷歌与PayPal合作推出AP2协议，推动AI支付安全创新。钉钉上线AI表格助手，支持自然语言生成表格。DeepSeek开源V3.1-Terminus模型，性能显著提升。Kimi推出Agent会员服务，智元机器人开源全球首个通用具身智能模型GO-1，降低技术门槛促进行业创新。
近日，iPhone 17 Pro因屏幕发绿问题登上微博热搜。多位用户反映新机出现屏幕异常泛绿现象，部分表现为半屏发绿，另一些则为局部颜色偏移。苹果官方回应称，若遇屏幕亮度异常，可前往授权服务中心检测硬件，并强调所有屏幕出厂前均经过严格质检。若排除硬件故障，技术人员将进一步排查软件系统问题。客服解释，系统调用色彩功能时偶发异常可能导致显示问题，此类情况通常可通过后续系统更新修复。
9月22日，深度求索宣布DeepSeek V3.1已更新至Terminus版本，官方App、网页端、小程序与API模型同步升级。本次更新在保持模型原有能力基础上，针对用户反馈进行改进：优化语言一致性，缓解中英文混杂、异常字符等问题；提升Code Agent与Search Agent表现。官方表示新版本输出效果更稳定，各领域评测表现优异。开源版本已在Hugging Face和ModelScope平台发布。
众所周知 ，最近两个月，淘宝搜索的AI化有了明显的提速趋势。 8月，淘宝低调全量上线了“AI万能搜”产品;9月，淘宝“AI助手”传出内测消息、拍立淘的“AI找低价”也全量上线。 这三个产品分别覆盖了传统搜索入口，图片搜索入口、以及搜索页面呈现后的交互，算是在淘宝端内形成了一个围绕搜索场景的能力矩阵。 前段时间，硅星人也拿到了“AI助手”的内测资格，我
近日，随着超强台风“桦加沙”的逼近，高层住户如何加固家中大窗玻璃成为了关注的焦点。不同于以往用胶带贴成“米”字形加固的传统方法，一种更为硬核且简便的防窗措施在网络上悄然走红——用一条毛巾避免大窗玻璃“离家出走”。 据了解，该创意防护方法源自高层住户的实际需求。在强风天气下，高层住宅的大窗玻璃因面积大、风压强，容易成为安全隐患。传统的
如今，AI赋能业务已非遥不可及，而是切实帮助企业降本增效的新方案。文章以获客、销售、服务、办公四大场景为例，说明AI如何替代重复性工作：营销人员可借助AI工具快速生成高质量素材；销售可将客户跟进、资料更新等琐事交给AI，专注高价值沟通；售后AI能24小时响应基础问题，提升服务效率；办公场景中，AI还能辅助招聘筛选、邮件撰写等日常任务。通过引入具备理解、推理、执行能力的智能工具，企业能以更少人力、更高效率实现业务优化，未来率先布局AI的企业将更具竞争优势。
DeepSeek于9月30日正式发布实验性模型DeepSeek-V3.2-Exp，该模型基于V3.1-Terminus升级，引入创新的稀疏注意力机制DSA，首次实现细粒度稀疏注意力，在保持模型输出效果的同时显著提升长文本训练和推理效率。测试显示其表现与V3.1-Terminus基本持平。应用层面，官方App、网页端及小程序均已同步更新。同时宣布API价格大幅调整：输入缓存0.2元、输入未缓存2元、输出3元，开发者调用成本降低50%以上。模型已在HuggingFace和魔搭开源平台上线。
苹果公司于9月30日正式推送iOS 18.7.1正式版更新，版本号22H31。此次更新重点修复FontParser漏洞，该漏洞若被利用，恶意字体可能导致应用意外终止或进程内存损坏，严重威胁设备安全。苹果强烈建议所有用户尽快通过OTA方式升级，但未提供可刷机固件。
随着ChatGPT等AI搜索引擎崛起，传统SEO正经历革命性变革。GEO应运而生，成为内容创作者必备新技能。AI搜索直接生成答案而非链接列表，这意味着：内容需被AI引用才能获得曝光；排名机制重构，更看重内容权威性和相关性；需同时优化多个AI平台表现。专业GEO工具能批量监控多平台表现，追踪内容在AI中的引用情况，通过历史数据分析排名趋势，帮助制定有效优化策略。
AI正推动软件测试领域变革，测试团队脚本维护时间减少60%，工作重心转向策略设计与异常监控。行业报告显示，AI驱动的测试效率提升显著，尤其在探索性测试中可发现人工难以预见的边缘场景缺陷。实践案例表明，金融、汽车等行业引入AI测试后，迭代周期缩短，用例自动生成率大幅提升。未来测试工程师将更专注于质量体系设计和风险分析，而非脚本编写，实现从“人工密集型”向“智能驱动型”的转变。
