我们向搜索引擎提交一个查询，搜索引擎会从先到后列出大量的结果，这些结果排序的标准是什么呢？这个看似简单的问题，却是信息检索专家们研究的核心难题之一。为了说明这个问题，我们来研究一个比搜索引擎更加古老的话题：求医。比如，如果我牙疼，应该去看怎样的医生呢？假设我只
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文章探讨AI搜索时代下，传统SEO向GEO（生成引擎优化）的转变。核心指出GEO通过多维数据融合与AI理解，构建企业可信数字实体，实现智能推荐。技术决策者需关注从关键词匹配转向实体价值理解的底层逻辑革命，提前布局以抓住AI对话流量入口。
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。
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19日，“现代化进程中的新质生产力”国际研讨会在北京召开。会议由国务院新闻办公室、国家发展改革委指导，中国人权发展基金会、中国宏观经济研究院、海尔集团联合主办。会议聚焦激发新质生产力，推动经济社会高质量发展。海尔集团代表周云杰强调企业是发展新质生产力的核心主体，需通过科技创新、激发人才活力和构建开放生态实现突破。2024年海尔业绩创新高，全球收入达4016亿元，增长8%，利润总额302亿元，增长13%。会议呼吁企业从有限博弈转向无限共创，以科技引领产业升级，服务国家战略。
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。
腾讯云在9月17日全球数字生态大会上宣布AI基础设施升级，聚焦智能体驱动云基础设施演进。发布多项成果，包括Agent+Infra解决方案、Cloud Mate云专家服务智能体，提升推理效率、安全性和自动化能力。预计未来两年企业部署智能体将翻倍，GenAI相关IaaS支出增速达192%。腾讯云通过“同源同构”技术优势，支持多环境部署，为交通、制造等行业提供全链路AI支撑，加速产业智能化转型。
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
