今天来给大家讲讲怎么样去做网站的外部链接。当一个网站在上线的时候就很多站长就会去做一些外部链接来吸引蜘蛛，不过这样做有没有效果这个先不研究，不过做了总比不做好一些，因为也有一些成功的案例。做外链有很多的途径但是几个主要的外链来源途径为你细细道来： 第一种，现在很
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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�
苹果于9月23日停止对iOS 18.6.2的签名验证，升级至iOS 26的用户无法再降级。苹果未强制用户安装iOS 26，但一旦升级便无法回退。iOS 26引入Liquid Glass全新界面设计，是自iOS 7扁平化以来最大改动。用户评价褒贬不一：部分用户批评动画卡顿、旧款设备迟滞、设计不一致；也有用户称赞其现代感强、图标美观，让人回想起初代苹果UI风格。
你有没有想过，为什么有些品牌内容「爆得很玄」，而有些却能精准击中消费者心扉? 以蓝月亮为例，当这个品牌被提及，有人立刻想到其领先的生物科技「秒溶术」，有人脱口而出「至尊洗衣三锦囊」的洗护智慧，还有人联想到它推动的快洗时代变革。 这些多样化的记忆点，不仅塑造了消费者对产品的认知，更在无形中引导着市场需求与品牌之间的精准对接，促成了用户偏
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。
9月20日，2025国家制造强国建设论坛在合肥举行，主题为“具身智能驱动制造强国建设”。安徽省省长王清宪、工信部副部长辛国斌出席并致辞，多位院士及专家发表演讲。论坛强调，具身智能是推动制造业高质量发展的关键抓手，安徽将聚焦技术攻关、产业融合，构建创新生态。与会专家指出，“十五五”时期是智能制造发展的关键阶段，需推进人工智能与制造业深度融合，提升产业链现代化水平，强化基础支撑，助力中国制造业由大变强。论坛汇聚政府、企业、科研机构代表300余人，共同探讨智能制造未来路径。
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�
小米发布首款开源端到端语音大模型Xiaomi-MiMo-Audio，拥有12亿参数，在智能性、情感表达和交互适配方面接近人类水平。该模型最大技术突破在于少样本学习能力，通过创新预训练架构和超一亿小时训练数据，成功突破传统语音模型依赖大规模标注数据的技术瓶颈。基于Transformer架构，支持音频重建和音频转文本等多任务处理。小米已在Huggingface平台发布预训练和指令微调版本，并在Github开源Tokenizer模型，为研究者和开发者提供完整工具链。
