TabTab是一款全链路AI数据分析助手，核心功能包括多源数据连接（支持文档、数据库、电商平台等）、自动化采集清洗、内置分析模型及可视化呈现。其优势在于通过多智能体系统实现自然语言交互，降低分析门槛，让非技术人员也能快速完成客户洞察、销售业绩等分析，显著提升效率。产品定位中立，致力于构建多元化AI效率提升生态。
在2025智能大会暨第18届中国R会议上，火山引擎专家分享了Data Agent在业务数据分析中的性能调优实践。报告指出，数据分析正从传统商业智能向数据智能体跃迁，其核心能力扩展到复杂任务的自主执行与决策。Data Agent通过工具生态、运行时管理与安全环境设计，实现全场景覆盖，具备多步骤任务规划与动态调整能力，显著降低企业数据分析门槛并提升洞察效率。未来该技术将融合多模态理解与实时计算能力，在金融、制造、医疗等领域形成规模化落地，成为企业数据价值释放的核心引擎。
本文探讨AI搜索时代网站流量获取新逻辑：传统SEO因Google搜索"零点击"现象失效，而71%用户通过AI工具研究购买决策。文章指出被大语言模型引用成为新流量入口，并推荐使用AIBase等GEO工具监测网站在豆包、DeepSeek等国内主流AI平台的曝光情况。提出三步操作法和三个优化建议：建立监控基线、定期检查变化、聚焦高转化场景。强调在AI搜索时代，内容被LLM引用已成为新的流量生命线。
AI数据智能体TabTabAI正式上线，以“零门槛交互+全流程自主处理”为核心优势，打破数据分析技术壁垒。该工具通过自然语言对话，支持多源数据采集、智能处理、深度洞察与可视化，让普通职场人无需编程背景即可完成复杂分析任务。其多智能体协同架构与自动化能力，覆盖从数据收集到决策建议的全链路，助力用户将原始数据高效转化为精准决策依据，真正实现“人人都是数据分析师”。
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。
本文系统分析了云上数据安全的核心问题与解决方案。主要挑战包括：数据资产分散难管理、访问溯源成本高、风险定位困难、权限滞留易泄露。解决路径需构建统一安全运营视图，通过资产自动发现、AI敏感数据识别、访问关系可视化实现全面监测，结合多维动态分析提供精准管控建议。最终达成“看得见、管得住、防得准”的安全目标，并满足合规审计要求。
随着AI搜索普及，品牌竞争转向生成引擎优化（GEO）新战场。传统SEO依赖网页排名，但AI模型直接生成答案，导致品牌在AI回答中的曝光陷入盲区。AIBase推出GEO品牌监控工具，实时追踪品牌在主流AI模型的提及情况，提供可见性分析、竞品对比及用户问题挖掘，帮助品牌优化内容策略，提升AI搜索存在感，让AI更倾向主动推荐。
苹果设计师Abidur Chowdhury已离职，他曾参与iPhone Air开发并在宣传片中亮相。这款手机重165克、厚5.6毫米，配备6.5英寸屏幕与4800万像素单摄，采用独特Deco设计搭载A19Pro芯片。其离职引发业界关注，外界正观望苹果会否调整iPhone Air设计及该产品的市场表现。
尽管“爷青回”作为网络流行语都有些过期，但11月15日晚上，看着久违弹出的PV提示，唯有这三个字能概括许多老二次元的心情。
11月4日，《生成式AI时代+品牌战略指南》白皮书发布，聚焦企业AI搜索优化需求。白皮书提出GEO全链路解决方案，结合E-E-A-T信任框架和3C指导法则，帮助企业破解AI搜索覆盖率低、合规风险高等痛点，推动从流量竞争转向价值竞争，构建可持续增长生态。
