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做ai工具站终于开单了!金额还不小!🤣
这个站做了刚10天,是个非常老的词,dr足够高,前排也足够卷;
10天来了4k的流量,终于来了第一单!
做的这个词:DR:91,搜索量巨大;

这个其实是第N个站,之前没有任何编程基础,从去年开始跟着@哥飞 学习,陆陆续续的做了一些wordpress的游戏站以及一些hf上的模型做的站,今年ai编程能力越来越强,最早连iframe都不懂,到现在前后端完备的网站也能做了。4月份做了几个ai写的网站,词的搜索量不大,所以流量也是不温不火,期间一直在忙自己的工作,这个月才想着继续做ai站,分享一下:

选词:使用关键词作为域名;
基础的seo:包括工具站2.0的排版,关键词的密度,着重优化关键词本身以及相关联的关键词。
优化:提供免费功能,拉长处理时间,增加用户停留时间;未登录也可试用,登陆后还可以再继续试用;
外链:加了几百个外链,收录还不太多。
收录:提交各种搜索引擎,以及注册相应的账户来看到不同搜索引擎间的差异和优化点;
定价:只有最贵的套餐权益最多,只钓大鱼;
公司的第二批文化衫
昨天就到北京网点了,在距离公司三公里的地方,36小时没有动
打电话催促、联系网点,都没用
本来准备去杭州发几件的,看来没机会了...
原来金融是这么玩的啊,真有你的 Open AI

Open AI 宣布获得了英伟达的 1000 亿美元投资用来构建超过 10GW 的算力中心。

前几天 Oracle 表示 OpenAI 会购买他们 3000 亿美元云计算资源,然后股价暴涨,但是 Oracle 没有 GPU,所以需要去英伟达购买相当多的 GPU。

Open AI 把英伟达的投资拿给 Oracle 买云服务 → Oracle 拿着 Open AI 买云服务的钱来买 GPU → 英伟达再把 Oracle 买 GPU 的钱投资给 Open AI

详情:https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/
黄仁勋用AI有两个很有意思的习惯,挺值得学习的。

第一个是他从来不把AI当成一个工具来用,而是把它当成几个专家。比如他有个问题,不会只问ChatGPT一个,而是同时问ChatGPT、Gemini、Perplexity好几个,就像看病的时候找几个医生会诊一样。然后让这些AI互相"辩论",他再从中选择最靠谱的答案,或者综合几个观点得出自己的判断。

第二个习惯更有趣,他会要求AI先用最简单的方式解释问题,比如"你给一个12岁的孩子怎么讲这件事",等他理解了基础概念后,再让AI逐步加深难度,一直讲到博士水平。这样做的好处是,他能真正搞懂一个问题的核心是什么,不会被那些看起来很高深但其实很模糊的概念给绕糊涂了。

这两招其实都很实用,一个是多角度验证信息,一个是循序渐进理解复杂问题。
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Kimi 有了商业模式
刚刚竟然收到了一封 Kimi 感谢信,感谢我曾经打赏过它。
原来 Kimi 上线了付费会员计划,会员可以使用深度研究 Agent 功能。
之前打赏过的,买会员之后可以把打赏金额都全部抵扣成会员费,我都忘记打赏过多少了,只看到买一个月送9个月😂
还有个细节挺贴心:Kimi 的聊天一直是免费的,只有 Agent 功能才需要付费。这样不管是轻度用户还是深度研究用户,都能各取所需。
终于,Kimi 也终于开始做Agent商业化了,毕竟今年 K2 模型和深度研究模型都非常给力,有商业化才能健康地发展。
原来金融是这么玩的啊,真有你的 Open AI #ai创造营#

Open AI 宣布获得了英伟达的 1000 亿美元投资用来构建超过 10GW 的算力中心。

前几天 Oracle 表示 OpenAI 会购买他们 3000 亿美元云计算资源,然后股价暴涨,但是 Oracle 没有 GPU,所以需要去英伟达购买相当多的 GPU。

Open AI 把英伟达的投资拿给 Oracle 买云服务 → Oracle 拿着 Open AI 买云服务的钱来买 GPU → 英伟达再把 Oracle 买 GPU 的钱投资给 Open AI

详情:openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/
通义的开源图像编辑模型 Qwen-Image-Edit 也获得了大幅更新

支持了多图编辑,可以进行多张图片的参考和融合了
单图支持保持人像和产品一致性
文字处理能力也获得了增强
这次更新还内置了 Depth. Edges. Keypoints 三个 ControlNet 模型

详情:qwen.ai/blog?id=7a90090115ee193ce6a7f619522771dd9696dd93&from=research.latest-advancements-list
阿里昨晚又疯狂输出了,开源了首个可以本地运行的端到端的全模态理解 LLM Qwen3-Omni #ai创造营#

可以处理文本、图像、音频和视频输出,支持输出文本和音频的流式输出。

提高音频和视频理解的同时,单模态的文本和图像没有退化。

基于 MoE 的 Thinker–Talker 设计,采用 AuT 预训练以获得强泛化表示,外加多码本设计以降低延迟。

还开源了一个对应的 Captioner 音频描述模型。

低延迟流式传输,具备自然的轮流对话和即时的文本或语音响应。

详情:github.com/QwenLM/Qwen3-Omni
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