最近发现很多SEO爱好者提出这么一个问题：百度快照没有抓取title和description标签，其实之前笔者也发表过文章“剖析搜索引擎抓取描述标签错误原因”，主要说明描述要如实反应整个网站页面实质内容，而不是一味做关键词叠加，但是这种解决方案对部分网站还是不能通用的。
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10月28日，百度智能云联合SGLang社区开源针对DeepSeek-V3.2优化的多token预测（MTP）技术代码。该技术通过批量生成和集中验证机制，使模型解码吞吐量提升超2倍，突破传统自回归解码的序列化瓶颈。此次开源的MTP方案已完成与DeepSeek-V3.2稀疏注意力架构的深度适配，并经过百度内部业务验证，开发者可"开箱即用"获得稳定可靠的推理加速能力。
Sora2发布两周后，百度的蒸汽机AI视频模型，和谷歌Veo3.1撞了档期。 两家公司选择同期发布并非有多默契，而是Sora2带来的压迫感促使它们不得不加快脚步。 奥尔特曼将形容Sora2为“创意领域的ChatGPT3.5时刻”，不仅在物理逻辑、画面连贯性、真实感和音画同步等方面实现了质的飞跃，还把Sora从一个“文本到视频”的工具进化成一个“创意到生态”的平台。 这无疑是扔在AI视�
在AI驱动的搜索时代，Google的AI摘要成为用户获取信息的首选方式，但也带来零点击加剧、网页点击率下降等挑战。文章提出从内容、结构、技术、权威与监测五大维度系统优化网站AI可见性：内容上采用问答结构、列表格式和语义覆盖；技术上确保页面可抓取、加载快速；强化E-E-A-T权威信号；并借助专业工具持续监测优化。通过综合策略可显著提升网站在AI摘要中的曝光机会。
近日，百度网盘针对安卓用户推出重磅功能更新，正式适配安卓系统实况照片（Live Photo）的存储与播放需求，一举解决安卓阵营长期存在的动态照片管理痛点。此次升级不仅实现了iOS与安卓设备间实况照片的无障碍互传，更在画质保留、格式兼容等方面带来突破性体验。 据更新日志显示，安卓用户上传实况照片至百度网盘后，可直接在
随着AI搜索工具普及，传统SEO面临挑战。数据显示，71%美国用户用AI研究产品，58.5%的谷歌搜索实现零点击。流量正从搜索引擎转向AI平台，企业需转向GEO（生成引擎优化）。通过监控AI平台推荐情况、分析竞品曝光策略、持续优化内容质量，案例显示3个月内品牌曝光率可从10%提升至42%。建议每周固定监测核心问题排名，针对高价值问题优化页面，建立“监控-优化-验证”闭环。
本期AI日报聚焦多项技术突破：火山引擎发布豆包视频生成模型1.0pro+fast，速度提升3倍且价格下降72%；百度与上海体育大学推出“上体体育大模型2.0”，拓展AI在运动员训练等场景应用；谷歌Gemini新增一键生成PPT功能；美团发布LongCat-Video模型，支持5分钟连贯视频生成；xAI推出虚拟女友Mika引发热议；MiniMax开源高性能M2编码模型；OpenAI上线企业知识管理功能；另报道20岁辍学生开发的AI笔记工具Turbo AI半年用户破500万，展现年轻创业者的技术影响力。
谷歌Gemini 3.0 Pro开始小范围推送，强化推理与多模态能力；百度发布全球领先文档解析模型PaddleOCR-VL，重塑OCR技术格局；爱诗科技完成亿元B+轮融资，ARR突破4000万美元；Anthropic推出Claude“skills”功能，提升AI工作效率；Pinterest推出AI内容限制工具，用户可自定义减少生成式图像；开源多模态模型LLaVA-OneVision-1.5超越Qwen2.5-VL；OpenAI视频生成模型Sora 2上线微软Azure平台，进入公共预览阶段；旅行搜索引擎Kayak推出“AI模式”，简化旅行规划与预订流程。
AI搜索时代，SEO逻辑已变。传统堆关键词、刷外链失效，生成式引擎优化（GEO）更关注内容被AI优先引用。核心策略：提升信任度（真实地址、多平台一致、原创内容）、清晰度（结构化标题、FAQ模块）、权威度（外部引用、行业认证）。内容需语义化、场景化、本地化，如“北京朝阳区婚姻律师”而非泛关键词。用数据工具持续追踪排名，让AI视你为可信答案来源。
随着生成式搜索崛起，AI不再仅匹配关键词，而是评估网站可信度，通过"可信度评分"决定内容推荐。该评分基于网站真实性、专业性、用户行为等维度，直接影响本地搜索排名。提升方法包括：确保联系信息全网一致、上传真实门店资料、强化专业内容、收集用户好评、持续监控数据。优化重点从技术转向信任建设，使用AIBase等工具实时追踪表现，让网站成为"被AI信任的品牌"。
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
