PingWest品玩 9 月 4 日讯，据Engadget消息，Google近日发布了一套AI工具包，用于快速审查大量的儿童性虐待内容，同时尽量减少人工检查的需要。该工具使用深度神经网络扫描虐童图片，并将这些图片按照可能被浏览的几率进行排序。此外，该套工具还能标记之前未发现过的性虐童内容。
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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。
随着ChatGPT等AI搜索引擎普及，传统SEO正经历深刻变革。文章指出，超60%用户开始使用AI搜索，而AI直接给出答案而非展示链接，导致品牌面临可见度危机。为此提出GEO（生成引擎优化）概念，强调需通过专业工具监测AI排名，并推荐AIBase平台的多平台覆盖、真实场景模拟和竞品分析功能。最后给出四步优化流程：建立监测基准、分析排名差异、针对性内容优化、持续迭代，帮助品牌在AI时代建立竞争优势。
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。
随着AI大模型成为用户获取信息的主要入口，AIBase推出GEO排名查询工具，帮助品牌监测在豆包、DeepSeek、文心一言等主流AI平台中的曝光情况。该工具支持多平台检测、关键词追踪、可视化数据展示，可精准分析品牌是否被推荐、出现频次及具体场景，为制定AI大模型排名优化策略提供数据支撑。在GEO时代，抢占AI回答推荐位意味着获得全新流量入口。
随着AI大模型和智能搜索的快速发展，用户搜索习惯正从传统搜索引擎转向直接向AI平台提问。品牌能否被AI“推荐”已成为新的竞争力。AIBase推出的GEO排名查询工具，专为监测品牌在AI对话中的曝光率、推荐次数及呈现方式而设计。它支持多平台同步检测，提供可视化数据分析和历史记录对比，帮助团队优化AI搜索排名。该工具不仅统计曝光量，还能还原AI对话细节，为品牌形象提升提供数据支持，是布局AI流量的重要利器。
随着AI平台成为用户获取信息的重要入口，品牌在AI推荐中的曝光度直接影响用户触达。文章提出GEO（生成引擎优化）概念，强调其相比传统SEO更关注AI平台的推荐权重。AIBase推出的GEO排名查询工具可帮助品牌方检测在主流AI平台（如豆包、DeepSeek等）的曝光情况，通过选择平台、输入测试问题及品牌关键词，快速获取推荐率、曝光次数等关键指标。该工具适用于品牌营销、SEO优化及研究机构，为提升AI场景品牌可见度提供数据支持。
在AI应用爆发式增长的背景下，生成引擎优化（GEO）已成为产品增长的关键策略。与传统SEO不同，GEO专注于优化AI平台和生成式搜索引擎中的内容可见度。文章介绍了AIBase推出的GEO排名查询工具，支持实时监测豆包、DeepSeek、通义千问等主流平台，具备多平台监控、智能检测和关键词追踪功能。通过科学的数据分析，帮助用户制定差异化优化策略，提升应用在各大平台的搜索表�
在AI搜索时代，传统SEO正被生成引擎优化（GEO）重塑。内容能否被AI“理解”并引用成为流量关键，而GEO策略需依赖专门的AI排名查询工具。文章指出，AI助手直接生成摘要而非链接列表，评估维度与SEO完全不同，需关注语义相关性、权威性和结构化程度。AIBase平台的GEO排名查询工具能模拟主流AI提问，检测内容曝光频率与上下文位置，支持竞品对比和中文场景优化。优化建议包�
小米汽车针对YU7电池包安全进行专题解答，采用16层以上物理防护达到行业领先水平。底部设置三重防线：1500MPa高强度防刮底梁抵御路面撞击；新增防刮底结构吸收碰撞能量；采用“防弹涂层”提升耐刮擦和抗穿刺能力。全系电池包应用CTB电池车身一体化技术，使车身扭转刚度达47610Nm/deg，并通过泄压阀下置设计防止热失控风险。该技术还提升电池空间利用率，有效增加续航里程。
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。
