Durable.co 是一个全自动 AI 网站生成器，号称 “最快的建站方式”
只需输入一句话（例如：“我想开一家AI导购平台”），Durable 会自动为你生成一个：
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 🏗️ 一键建站 | 输入业务类型或描述（如“AI导购网站”），AI自动生成网站 |
| 🧠 AI文案写作 | 自动写好“首页标题”、“产品介绍”、“关于我们”等内容 |
| 🌈 风格定制 | 自动选择配色方案、布局风格和图片（可切换） |
| 🧰 内建工具 | 表单、联系人收集、报价、CRM、预约表单等 |
| 📲 自适应设计 | 网站自动适配手机、平板和电脑 |
| 🔄 AI重写 | 不满意内容？一键点击“Regenerate”即可重新生成 |
可以：
| 适用场景 | 举例 |
|---|---|
| AI项目上线展示页 | “AI导购助手”、“智能客服”、“AI写作工具”介绍页 |
| 创业初创展示 | MVP产品页、创始人介绍页、联系邮箱页 |
| 服务型网站 | 设计师、开发者、咨询顾问、教练、培训、修理 |
| 简易网店（轻量） | 没有复杂购物流程，只展示商品并引导购买/联系 |
| 套餐 | 功能 | 价格 |
|---|---|---|
| 免费计划 | 创建网站，使用 Durable 子域名 | $0/月 |
| Starter | 自定义域名、品牌移除、更多页面 | $12/月 |
| Business | 营销工具、CRM、自动发票等 | $20/月 |
（价格可能稍有浮动，建议官网确认）
输入：
“I want a website for an AI product recommendation assistant for fashion shoppers.”
Durable 会生成一个页面包含：
| 优点 ✅ | 缺点 ⚠️ |
|---|---|
| 真正零代码，操作简单 | 不适合功能复杂的动态网站 |
| AI自动生成内容，节省时间 | 可定制性略有限（深度开发需迁出） |
| 速度快，从想法到上线 5 分钟 | 不支持复杂后端逻辑（如AI模型调用） |
2 个月前
根据《Nature》最新发表的研究，非营利研究机构METR发现了一项被称为“智能体摩尔定律”的规律，即AI智能体（Agent）在完成长期任务方面的能力每7个月翻一番。这一发现揭示了AI在任务完成时间跨度上的指数级增长趋势，并提出了“50%-任务完成时间跨度”这一新指标来衡量AI的能力变化。 核心发现 能力翻倍周期：自2019年以来，AI智能体完成任务的时间跨度每7个月翻一番。这意味着，如果2019年AI完成某项任务所需时间对应人类需要10分钟，那么7个月后，这一时间将缩短至20分钟。 加速趋势：2024年，AI能力的增长速度进一步加快，部分最新模型的能力每3个月翻一番。 未来预测：按照这一趋势，预计5年后（即2030年左右），AI将能够完成许多当前需要人类花费一个月时间才能完成的任务。 研究方法 METR团队通过以下步骤验证了这一规律： 任务设计：设计了170个多样化任务，涵盖软件工程、机器学习、网络安全等领域，并测量人类专家完成这些任务所需的时间，建立“人类基准线”。 指标引入：提出了“50%-任务完成时间跨度”指标，即AI在50%成功率下完成任务的时间长度。这一指标对数据分布的微小变化具有鲁棒性。 模型评估：评估了2019年至2025年间发布的13个前沿AI模型（如GPT系列、Sonnet 3.7等），通过逻辑回归分析计算每个模型的时间跨度。 验证与外部实验 为了验证结果的可靠性，研究团队进行了多项外部实验，包括： 回溯预测：使用2023-2025年数据验证趋势一致性。 任务混乱度分析：评估任务复杂性对AI性能的影响，发现AI在复杂任务上的提升速度与简单任务相似。 基准测试：在SWE-bench等数据集上验证了类似的指数增长趋势。 意义与影响 技术进步：这一发现标志着AI在执行长期任务能力上的显著进步，可能推动AI在软件开发、研究等领域的广泛应用。 劳动力市场影响：AI能力的快速提升可能对劳动力市场产生深远影响，未来或替代部分人类工作，尤其是重复性和耗时任务。 社会挑战：研究提醒社会各界需关注AI技术进步带来的就业和经济挑战，并提前制定应对策略。 未来展望 METR团队预测，按照当前趋势，AI可能在2028年11月达到一个月的任务时间跨度，保守估计则在2031年2月实现。尽管研究存在任务局限性和未来不确定性，但团队确信AI能力每年有1~4倍的增长趋势。 这项研究为AI技术的发展提供了新的量化标准，同时也引发了对AI未来应用和影响的深入思考。
2 个月前
阿里推出新夸克，集成AI对话、深度搜索、深度执行等功能，标志着其从搜索引擎向AI Agent的转型。 新夸克接入通义系列模型，用户规模超2亿，DAU达3430万，位居AI应用榜首。
3 个月前
搭建商业内容库的核心目标是收集、整理和优化可供推荐的商业文章，以支持你的关键词推荐变现模式。以下是具体的实施步骤： 1. 商业内容库的结构设计 你的内容库需要有一个清晰的结构，以便AI能够高效检索和推荐。可以采用数据库+搜索引擎索引的方式，常见技术方案如下： 数据库：MySQL / PostgreSQL / MongoDB（用于存储文章数据） 全文搜索引擎：Elasticsearch / Meilisearch（提高检索速度和匹配准确性） AI推荐系统：基于NLP和深度学习（BERT/GPT等） 表结构示例（SQL） CREATE TABLE commercial_articles ( id SERIAL PRIMARY KEY, title TEXT NOT NULL, content TEXT NOT NULL, keywords TEXT[], -- 关键词 category TEXT, -- 行业分类 company_name TEXT, -- 文章来源 created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW() ); 这样，你可以根据关键词、行业分类和发布时间快速检索文章。 2. 采集和整理商业内容 （1）内容来源 你的商业内容库可以包含以下类型的文章： 企业官网和行业博客（公开的技术文章、白皮书） AI生成的行业分析（你可以用GPT生成企业相关的商业文章） 合作企业付费推广（企业可以提交文章，AI根据关键词推荐） 开放数据源（如政府、行业协会发布的市场报告） （2）自动化采集 使用爬虫（Scrapy）+ NLP预处理，将有价值的内容自动存入数据库。例如： 定期爬取特定行业网站的商业文章（例如制造、AI、物流等） 使用NLP提取核心关键词，以便文章能够被AI模型推荐 内容去重和质量筛选，确保高质量文章进入推荐系统 3. 商业文章的AI优化 为了让AI更精准地推荐商业文章，可以对文章进行预处理： 自动提取关键词（TF-IDF、BERT Embeddings） 生成摘要（GPT自动生成200字的文章概要） 添加行业分类标签（制造业、科技、物流等） 示例（Python代码） from transformers import pipeline summarizer = pipeline("summarization") article = """Hier steht ein langer kommerzieller Artikel über industrielle KI und ihre Auswirkungen auf die Fertigung...""" summary = summarizer(article, max_length=200, min_length=100, do_sample=False) print(summary) 这样可以让AI生成简短摘要，并在搜索结果中显示，提高用户点击率。 4. 商业内容推荐系统 你的AI问答网站需要一个智能推荐系统，可以结合： 基于内容的推荐（Content-Based Filtering） 例如：用户搜索“工业AI”，推荐与此相关的文章 基于协同过滤的推荐（Collaborative Filtering） 例如：如果多个用户搜索“展览制作”，AI发现他们也对“展台设计”感兴趣，推荐相关内容 结合深度学习的推荐（NLP+BERT） 通过语义匹配，让搜索词和商业文章的匹配更加智能 5. 商业化落地 （1）关键词触发付费内容 例如，用户搜索“物流自动化”，AI推荐某家物流公司的文章，并标注“推荐内容” 你可以采用按点击收费（CPC）或按展示收费（CPM）的模式 （2）会员订阅模式 对于高价值商业内容（如市场分析报告），可以设置付费阅读 例如：“完整报告需订阅VIP会员” （3）B2B企业推广 允许企业付费提交文章，你的AI系统根据用户搜索行为自动推荐给目标用户 下一步建议 ✅ 第一步（短期）： 设计数据库并开始采集商业文章 训练关键词匹配模型，提高推荐精度 ✅ 第二步（中期）： AI优化文章摘要、分类和匹配规则 建立商业文章+AI问答的智能推荐系统 ✅ 第三步（长期）： 逐步拓展B2B合作，允许企业付费推广商业文章 结合用户数据，优化个性化推荐算法
3 个月前
我们在开发网站的时候，往往有想克隆别人网站的想法。那么在技术上怎么才能实现呢？ ⚠️ 重要提示 确认目标网站的版权和合法性：如果你没有目标网站的授权，直接克隆并使用可能会侵犯版权或违反法律。 如果只是想模仿其功能或界面，建议自行开发类似的网站，而不是直接复制。 如果你拥有授权，可以使用以下方法进行克隆。 🔹 方法 1：使用 HTTrack 下载整个网站 HTTrack 是一个网站克隆工具，可用于离线浏览： 下载安装 HTTrack（Windows/macOS/Linux 都支持）。 创建新项目 并输入目标网站 URL地址。 启动克隆，HTTrack 会下载 HTML、CSS、JS、图片等资源。 本地查看和编辑，然后上传到自己的服务器。 缺点： 只能克隆静态页面（HTML、CSS、JS），无法克隆后端功能（如 API、数据库、登录系统等）。 如果目标网站有反爬虫策略，可能无法完整下载。 🔹 方法 2：手动分析 & 重新开发 如果你想复制网站的功能，而不仅仅是外观，建议进行以下操作： 1. 分析网站前端 使用 Chrome 开发者工具（F12） 查看 HTML 结构、CSS 样式和 JavaScript 逻辑。 使用 Postman 或浏览器 Network 面板 分析 API 接口调用方式（如果适用）。 复制或编写类似的 HTML/CSS/JS 代码，实现前端界面。 2. 分析网站后端 如果网站有 API 接口、数据库等后端功能，需要： 观察 API 调用（GET/POST 请求）以了解数据交互方式。 搭建类似的后端（Node.js、Python、PHP、Go 等），并使用数据库（MySQL、MongoDB 等）。 如果网站使用的是 OpenAI API，你可以在 [OpenAI 官方网站] 申请 API Key，然后在你的项目中集成 ChatGPT 或 DALL·E 相关功能。 3. 部署你的网站 本地开发：使用 HTML + CSS + JavaScript + 后端框架（如 Flask、Express、Django）。 云端部署：选择服务器（AWS、阿里云、Vultr、腾讯云等）并部署网站。 🔹 方法 3：使用 Web Scraping（仅用于数据获取） 如果你只想获取网页上的文本数据，可以使用 Python + BeautifulSoup / Selenium 进行爬取： import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "http://openai.cha-tai.cn/" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取页面文本 text = soup.get_text() print(text) 注意： 如果网站有反爬虫机制，可能需要使用 Selenium 或 Scrapy 进行爬取。 只能获取静态数据，无法克隆网站的功能。 🔹 结论 如果你只是想获取网站的内容，HTTrack 或 Web Scraping 可能够用。 但如果你想克隆网站的功能，建议分析前端和后端结构，并自行开发。
4 个月前
腾讯两大智能体平台：腾讯元器和 AppAgent。
5 个月前
Anthropic 于2024年12月发布的文章《Building effective agents》详细探讨了如何构建高效的大语言模型（LLM）代理系统。Anthropic 与数十个团队合作构建了跨行业的大语言模型(LLM) agent。最成功的实现往往不是使用复杂框架或专门库，而是采用简单、可组合的模式。本文分享Anthropic 的经验和实用建议： 1. 代理（Agents）的定义与分类 代理的定义： 代理可以被定义为完全自主的系统，能够在较长时间内独立运行，使用各种工具完成复杂任务。 也可以指遵循预定义工作流程的系统，这些系统通过预定义的代码路径协调LLM和工具。 工作流（Workflows）与代理（Agents）的区别： 工作流：通过预定义的代码路径编排LLM和工具，适合任务明确、步骤固定的场景。 代理：LLM动态指导自身的流程和工具使用，保持对任务完成方式的控制，适合需要灵活性和模型驱动决策的场景。 2. 何时使用代理 适用场景： 当任务复杂且需要灵活性和模型驱动的决策时，代理是更好的选择。 代理适合处理开放性问题，尤其是难以预测步骤或无法硬编码固定路径的任务。 不适用场景： 对于任务明确、步骤固定的场景，工作流提供更高的可预测性和一致性。 对于许多应用，优化单个LLM调用（配合检索和上下文示例）通常已足够。 3. 框架的使用建议 常用框架： LangGraph（LangChain）、Amazon Bedrock的AI Agent框架、Rivet（拖放式GUI工具）、Vellum（复杂工作流构建工具）。 使用建议： 开发者应优先直接使用LLM API，许多模式只需几行代码即可实现。 如果使用框架，需理解底层代码，避免因框架的抽象层增加调试难度和复杂性。 4. 构建模块与工作流模式 基础构建模块：增强型LLM 增强型LLM通过检索、工具使用和记忆等功能扩展能力，能够生成搜索查询、选择工具并保留重要信息。 核心工作流模式： 提示链（Prompt chaining）：将任务分解为一系列步骤，每个LLM调用处理前一步的输出。适用于可分解为固定子任务的场景，如生成营销文案并翻译。 路由（Routing）：对输入分类并引导至专门的后续任务。适用于复杂任务，如客户服务查询的分类处理。 并行化（Parallelization）：将任务拆分为并行子任务或多次运行以获得多样化输出。适用于需要多视角或高置信度结果的场景。 编排者-执行者（Orchestrator-workers）：中央LLM动态分解任务并分配给执行者LLM。适用于无法预测子任务的复杂场景，如编程任务。 评估者-优化者（Evaluator-optimizer）：一个LLM生成响应，另一个提供评估和反馈。适用于需要迭代优化的任务，如文学翻译或复杂搜索。 5. 代理的实现与应用 代理的工作流程： 代理通过用户指令或交互明确任务，独立规划并执行，必要时向用户寻求反馈。 代理在每个步骤中从环境中获取“基准事实”（如工具调用结果）以评估进展。 适用场景： 编码代理：解决SWE-bench任务，根据任务描述编辑多个文件。 计算机使用代理：Claude通过计算机完成任务，如数据处理或信息检索。 6. 核心原则与总结 核心原则： 简单性：从简单设计开始，逐步增加复杂性。 透明性：明确展示代理的规划步骤。 工具设计：通过完善的文档和测试设计代理-计算机接口（ACI）。 总结： 成功的关键在于构建适合需求的系统，而非最复杂的系统。 框架可帮助快速启动，但在生产环境中应减少抽象层，使用基础组件构建。 7. 附录：代理的实际应用 客户支持：结合聊天机器人界面与工具集成，适用于开放式代理场景。 编码代理：在软件开发中，代理通过自动化测试验证代码解决方案，并迭代优化。 这篇文章为开发者提供了构建高效代理系统的实用指南，强调了简单性、透明性和工具设计的重要性，并通过丰富的案例展示了代理系统的实际应用价值。
5 个月前
通过结合 VS Code 和 Cline，用户可以轻松实现无代码开发网站。
5 个月前
DeepSeek（深度求索）是一家专注于大语言模型（LLM）和相关技术研发的创新型科技公司，成立于2023年7月，由知名量化私募巨头幻方量化创立。DeepSeek的AI产品主要包括以下几类： 语言模型 DeepSeek-LLM：如包含67亿参数的DeepSeek-67b-base模型，基于海量的中英文token数据集训练，可用于多种自然语言处理任务. DeepSeek-Coder：是代码语言模型，如DeepSeek-Coder-v2-instruct在代码特定任务中性能可比肩GPT-4 Turbo，可辅助编程及代码相关的自然语言处理任务. DeepSeek-Math：旨在提升数学推理能力，例如DeepSeek-Math-7b-instruct等模型，可解决数学问题、进行数学相关的文本生成和问答等. DeepSeek-Prover： 主要用于定理证明，通过优化训练和推理过程，为相关领域的研究和应用提供支持. 多模态模型 DeepSeek-VL：是开源的视觉-语言模型，可用于真实世界的视觉和语言理解应用，如视觉问答、图像字幕生成等. 应用平台 乾坤圈（AI Agent智能体平台）：基于深擎自研的流程引擎研发，能够基于海量的大模型组件进行极速灵活编排，满足大模型场景快速搭建能力需求，内置了20多个工作流最佳实践、50多项金融领域的特色处理组件以及30多款应用场景，主要应用于金融行业. Janus：是统一的多模态理解和生成模型，可应用于多种需要多模态交互的场景. 内容产品与服务 个性化推荐引擎：如穿云箭，依托智能算法模型，基于用户的浏览行为，实现精准的内容推荐，帮助金融机构了解客户需求. 内容服务平台：如风火轮，整合各大财经资讯和自媒体内容，通过SaaS模式分发给客户，让信息获取及时可靠；白羽扇智能内容处理中心则进一步提高了内容分发的个性化和实时性，对投资标的、财经事件进行动态打标，优化客户体验.
