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生成式AI问世三年来,正加速推动世界变革。资本层面,科技巨头持续加码,大模型融资纪录不断刷新,竞争态势升温。AI正从科技公司迅速扩展至医疗、金融、物流等传统行业,重塑商业运行方式。硅谷知名投资人张璐指出,AI已进入大规模产业部署阶段,问题从“要不要用AI”转变为“如何规模化部署AI”。她认为,未来一年AI发展的重点方向包括:AI基础设施(从模型竞争走向成本与效率竞争)、AI医疗(从工具应用走向垂直系统)、Physical AI与SpaceTech(AI走向真实物理世界)、金融与保险(最快实现规模化落地的行业)。尽管面临估值泡沫、能源约束与全球不确定性等挑战,但AI带来的增长空间依然巨大。
编剧徐兵不抵触AI,认为未来是AI的天下,因其经济高效。他坚持自由创作,不重复类型,作品难以归类,如《红色》《欢颜》《金色》等。创作起点是“人生苦短”,关注人的束缚与承诺。他不做委托创作,不研究市场,凭兴趣写剧本,有演员愿意合作就拍。对行业变化和AI持开放态度,认为AI是工具,无法取代审美。他随遇而安,只做高兴的事,顺便活了下来。
当前AI+Agent的核心诉求已超越单纯工具属性,旨在让AI更贴近人类。即构科技实时互动AI+Agent 2.10版本强化了智能体的“自然拟人”效果,支持用户情绪识别和多情感TTS,使AI不仅能“听懂”话语,更能“读懂”情绪并给予情感化回应。同时,优化了教育场景下的口语练习和数字人驱动效果,在场景适配与视觉呈现上进行了精细化打磨。此外,新版本在互动逻辑、生态适配、交互方式等方面进行了多重升级,强化了跨场景灵活性与兼容性,致力于推动人机交互向更真实、自然、有温度的方向进化。
随着AI问答工具普及,品牌营销正经历一场静悄悄的革命。GEO(生成式引擎优化)应运而生,旨在通过优化内容结构、权威性和语义关联,提升品牌在AI生成答案中的曝光。然而,GEO效果评估面临挑战,如AI模型的黑盒特性、答案的动态生成性,使品牌难以量化自身表现。科学评估需从三个维度入手:追踪品牌在不同AI模型中被提及的频率;分析提及质量(如是否作为首选推荐);进行跨模型对比,避免单一平台偏差。借助专业工具(如AIBase GEO Checker)可自动化检测,建立长期监测机制,通过定期基准测试、竞品对比和策略迭代,将GEO从“试试看”转变为可衡量、可优化的营销策略。
最近科技圈的两场“AI秀”先后刷屏。 在大洋彼岸,当地时间1月12日,苹果和谷歌宣布合作,要给Siri用上谷歌的Gemini。但苹果的做法,不是直接让Gemini操作手机上的App,而是用户说什么,Siri先理解意图,然后去调用相应的应用。换句话说,AI只是个“调度员”。这套操作,很苹果。 另一边,国内的情况就热闹得多。字节跳动的豆包AI手机一度刷屏,AI可以帮你打车、购物、订
如果一定把“00后”作为AI浪潮的原著民,那么Ancher创始人Vincent Wu 显然不是最“典型”的AI创业者。 他是经历了从报纸到网站,再到移动客户端,美国三代媒体平台系统性变革的“老兵”。在长期以白人为绝对主导的美国新闻业态里里,顶着一张同样“非典型”的亚洲面孔,成为了极少数打入西方新闻业核心圈层的华人: 他担任过美国最大的本地资讯平台NewsBreak COO,更早之
我们正站在一个流量范式转移的临界点。随着生成式人工智能的爆炸式发展,以ChatGPT、文心一言、豆包等为代表的AI对话式引擎,正迅速成为新一代的信息入口和决策起点。用户不再仅仅键入关键词,而是通过自然语言对话,直接获取整合、归纳乃至创生的答案。这一变革,对依赖传统搜索引擎优化(SEO)获得流量的品牌构成了根本性挑战:当搜索结果从十条链接变为一段整合�
在CES2026期间,声网联合博通集成发布了基于BK7259芯片的“R2全场景AI机器人开发套件”。该套件在R1基础上新增本地视觉识别与处理能力,支持人脸跟踪、手势识别等功能,实现从“能听会说”到“能看会动”的跨越。R2还支持多自由度运动控制,结合视觉与语音功能,助力机器人完成富有生命感的交互。陆吾智能旗下“陆卡卡”作为桌面机器人标杆产品同步亮相。R2套件提供一站式解决方案,覆盖教育、办公、家居、穿戴等多场景,旨在降低开发门槛,推动端侧AI硬件创新。
本文介绍了AI时代品牌营销新趋势GEO(生成引擎优化),强调其重要性在于让AI信任并主动推荐品牌。文章重点推荐了GEOBase工具,它能监控豆包、DeepSeek等主流AI平台对品牌的提及与评价,提供引用来源分析、竞品对比和语义情感洞察。最后,文章给出了利用GEOBase进行品牌优化的四步操作指南,并说明了其亲民的价格策略。
AI搜索时代,传统SEO数据监控失效,品牌面临“流量黑洞”。用户直接向AI提问获取答案,若AI不推荐,品牌将彻底隐形。文章指出,企业需从人工盲测转向自动化监控,通过工具实时追踪品牌在AI问答中的曝光率、排名及竞品表现,并分析引用来源以优化内容策略,从而应对不确定性,确保在AI生态中的可见性。