图片来源图虫：已授站长之家使用2 月 22 日，百度发布第五份企业社会责任报告。报告显示，百度在员工发展与关怀、数据隐私保护、有害信息管控、节能环保、社会公益、技术创新、赋能合作伙伴等方面取得了显著成绩：作为全球最大的中文搜索引擎，百度每天响应来自百余个国家和地区的
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日前，我国首个针对政务大模型的安全国家标准《政务大模型应用安全规范》（下称《规范》）正式发布。百度作为核心参编单位，凭借其在人工智能安全及政务服务领域的深厚积累，深度参与了该标准的制定工作，为政务大模型的安全选用、部署运行、护栏建设和合规落地提供了专业支持。《规范》由国家工业信息安全发展研究中心牵头，联合百度等国内领先企业共同制定�
9月19日，百度百科与中航环球在2025长春航空展上达成独家合作，重点围绕航空科幻IP“南天门计划”开展内容创作与科普共建。双方将联合打造权威词条、沉浸式视频等多元内容，并推出“筑梦航天+航展见证”科普专题，系统梳理航展亮点。百度百科2025年发力富媒体化建设，优化用户编辑体验，已累计超千万级媒体资源，提升航空知识传播效果。
9月22日，百度网盘海外版全面开放海外手机号注册，并针对海外华人、留学生等用户升级AI功能。iOS用户可在当地App Store直接下载，安卓版即将上线Google Play。海外版针对学习、工作、娱乐场景优化，如AI笔记可一键生成英文视频摘要，AI相机支持拍照解题、实时翻译，AI听记可智能总结线上会议，并全面兼容Teams、Zoom等应用。此外还提供数十种AIGC创意视频玩法，深受海外用户欢迎。
国家工信安全中心发布《大模型赋能智慧办公评测报告》，对8款主流AI生成PPT产品进行综合评估。百度文库在生成质量、排版美化等六项指标中全部位列第一，持续领跑智能PPT行业。报告显示当前产品已基本满足日常需求，但专业度和时效性仍有提升空间。百度文库依托海量专业文档资源，在产业研究、教育培训等场景表现突出，月活用户超9700万，智能PPT功能月访问量全球第一。
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。
百度智能云千帆正式推出全新视觉理解模型Qianfan-VL并全面开源。该系列模型包含3B、8B和70B三个版本，面向企业级多模态应用场景，具备出色的基础通用能力，并针对OCR、教育等高频需求进行专项强化。模型基于昆仑芯P800芯片实现高效计算，支持5000卡并行，在通用和垂直任务评测中达到SOTA水平。Qianfan-VL具备多尺寸模型、思维链推理和OCR增强三大特点，可广泛应用于文档识别、数学解题、图表分析等场景，为企业提供高精度视觉理解解决方案。
百度发布超轻量级文字识别模型PP-OCRv5，仅0.07B参数却实现媲美700亿参数大模型的OCR精度。在多项测试中超越GPT-4o等通用视觉大模型，尤其在文本定位和边界框精度上表现优异。该模型支持5种文字类型识别，适用于教育、医疗、法律等多行业数字化需求，累计下载量超900万，是GitHub上唯一Star数超5万的中国OCR项目。
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。
百度学术在AI Day宣布AI重构升级，推出AI学术搜索、文献总结、AI阅读、论文图谱等数十项新功能，打造行业首个一站式AI学术平台。平台收录6.9亿文献资源，覆盖超104万学术站点，日更新文献量超42万，中文文献覆盖率达97%。通过AI技术实现“搜、读、创、编”全链路服务，并与SPSSPRO等平台打通，提供一站式学术研究体验。未来将建设学术身份系统，启动全域流量赋能计划，打造全球学术交流平台，推动学术价值创新。
今天，在WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2025上，百度文心大模型X1.1正式发布，在事实性、指令遵循、智能体等能力上均提升显著。 百度王海峰介绍，文心大模型X1是基于文心大模型4.5训练而来的深度思考模型，升级后的X1.1主要采用了迭代式混合强化学习训练框架。 一方面通过混合强化学习，同时提升通用任务和智能体任务的效果；另一方面通过自蒸馏数据的迭代式生产及训练
