例如，生成万字报告时，延迟低至同类模型的1/3。：基于强化学习（RL）直接激发推理能力，无需监督微调（SFT），在AIME数学竞赛中准确率达79.8%，超越GPT-4o等竞品。：R1支持蒸馏至14B小模型，适配手机、汽车等终端，与QuestMobile报告的“智能穿戴设备增长16.9%”趋势契合。：V3训练成本仅为GPT-4o的1/20，R1的API定价低至OpenAI的1/50，推动AI技术普惠

以银行业为例，客户账户信息、交易记录及风控模型需满足《个人信息保护法》第39条“数据不出域”要求，而医疗行业的患者病历、基因数据则受HIPAA等法规约束。DeepSeek私有化部署支持与ERP、MES等系统无缝对接，例如汽车制造企业可通过集成设计文档库与工艺流程，实现研发数据与生产流程的协同优化。当下，人工智能技术发展迅速，提供给企业的AI部署方案层出不穷，但同时企业也面临着难以抉择的难题：是将数

各个厂商“价格战”已经开打，而在大半年前，人们获知的常识是大模型训练很烧钱，为何仅仅半年时间，厂商们就能将价格“打下来”、纷纷卷了起来？据豆包大模型的定价计算，1块钱就能买到豆包主力模型的125万Tokens的用量，大约为200万个汉字，相当于三本《三国演义》。在海外，OpenAI刚刚发布的GPT-4o也大幅度降价，不仅供所有用户免费使用，在API调用方面也比去年11月发布的GPT-4-turbo

随着《生成式AI服务管理暂行办法》实施（2025年4月起），私有化部署将成为企业智能化转型的合规基线，建议优先采用模块化架构为未来升级预留空间。：金融风控（需实时数据处理）、医疗诊断（敏感病历保护）、政务系统（合规性要求）等高隐私需求领域。注：显存容量需≥模型参数×1.5（FP16精度），例如67B模型需≥100GB显存池。模型权重文件（67B约90GB）+ 日志缓存空间（建议预留1TB SSD）

如此标准看，目前市面上的“AI手机”还是过渡品，没有AI芯片加持的智能手机们更准确的定义是具备AI应用和功能的手机。围绕目前流出的信息看，苹果将以“系统先行”的方式正式切入到“AI手机”这一赛道，而接入OpenAI的大模型可能会让苹果用户无地域限制地体验全球最先进的AI模型。从各路“果透社”的消息看，苹果并不打算以开发大模型的方式与ChatGPT们直接竞争，而是选择将优质模型引入系统，利用生成式A

DeepMind机器人技术主管 Vincent 以“扔垃圾”这个看似简单的操作举例，如果想要以前的系统执行丢弃垃圾的行为，必须明确训练它识别和处理垃圾，而RT-2可以从大量网络数据中学习并理解什么是垃圾，并在未经特定训练的情况下进行识别。为了展示RT-2的能力，谷歌发布了一个演示视频，让搭载RT-2的机器人完成一些它此前从未经过训练的项目。机器人的灵巧性仍达不到人类水平，在一些基本任务上也会失败，

今日，百度发布文心大模型4.5 Turbo与X1 Turbo，主打多模态能力提升与成本优化，成为AI搜索领域的重要技术迭代。通过低价模型调用（如X1 Turbo输入1元/百万token）与MCP协议兼容，吸引开发者接入电商、搜索等场景，但生态活跃度仍落后于DeepSeek开源社区。截至2025年3月，百度搜索综合份额降至52.79%，移动端面临抖音（月活6亿搜索用户）、微信搜一搜（月活8亿）挤压。

当ChatGPT月活用户突破1.8亿，当50%的查询通过AI答案直接完成，传统“搜索-点击”的营销逻辑正在失效。某家居品牌曾因过度优化“环保”标签，在AI答案中形成“只有该品牌符合标准”的绝对化表述，触发平台反作弊机制导致内容屏蔽。它不追求传统搜索引擎中的链接排名，而是争夺生成式AI（如ChatGPT、DeepSeek等）答案中的“话语权”——让品牌成为AI推荐的一部分。放弃“速赢”心态，构建持续

这场变革的本质，是推动内容从“被动检索”向“主动嵌入”跃迁，让品牌信息深度融入大模型的语义神经网络。这种演进的深层驱动力在于：当大模型通过语义网络而非关键词索引组织知识时，内容的权威性、结构化程度、动态更新能力共同构成其在AI认知体系中的“嵌入权重”。在这场没有终点的竞争中，胜利者将不仅是内容生产者，更是AI认知规则的共同制定者。内容被AI“看见”并“记住”的关键，在于突破大模型的数据筛选漏斗。G

今天，我们正站在一个历史性的转折点上——AI搜索营销的崛起不仅代表着搜索引擎营销的全面升级，更标志着数字营销进入了一个以智能对话、意图理解和知识整合为核心的全新时代。更重要的是，AI搜索正在重构数字世界的权力结构。企业的内容策略需要超越传统的文本优化，确保所有视觉元素都经过恰当的语义化处理，配备准确的元数据，使AI系统能够"读懂"非文本内容所传达的专业信息。这意味着企业在AI搜索时代的营销策略不必