因为大家都知道的原因 google analytics是不能区分百度自然和推广的流量的 所以我们需要手动标记。这方面的教程以及很多 无非就是用utm_source=baiduppc utm_medium=cpc 来进行标记 我需要指出的是，一旦你使用了手动标记必须把关键词utm_term也写上去不管用拼音还是别的编码 否则
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这是《窄播Weekly》的第66期，本期我们关注的商业动态是:Google最新的AI图像生成模型Nano Banana，可能会给AI图像领域带来一场应用大爆炸。 去年这个时候，我想把照片中人物手里拿的玩具火车换成玩具飞机，还需要给玩具火车做出精细标记，找到干净的玩具飞机图片，告诉AI将其替换成另一张图里的飞机。我花费一个小时，多番尝试下来，飞机会变形，人物的手会消失，最后的�
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。
StarRocks Connect 2025峰会圆满落幕，聚焦AI Native时代的数据分析未来。活动汇聚全球开发者与行业专家，分享StarRocks在复杂业务场景中的实践，探讨技术演进方向。从性能引擎到AI原生平台，StarRocks 4.0将支持多智能体协作框架，提升数据分析效率。多家企业展示应用案例，覆盖电商、金融、旅游等领域，验证了其高性能与成本优势。开源精神推动技术创新，共同探索数据智能的无限可能。
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。
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。
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。
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。
AI日报今日聚焦七大热点：小红书发布FireRedTTS-2语音合成模型，显著提升自然度；百度文心ERNIE-4.5登顶Hugging Face榜单；谷歌Gemini应用登顶美国免费榜；马斯克xAI裁员500人并战略转型；OpenAI拟大幅降低与微软分成比例；DeepMCPAgent开源框架提升AI代理生产力；蚂蚁发布AI开源全景图2.0；北京1400多所中小学推行人工智能通识课程。
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
