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seo多页面应用(www.9i.cn免费网站浏览器插件)2025年11月精选导读

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首先模型和应用是两回事，模型的权重外部是改变不了的，能改变的是它调用搜索引擎的搜索结果，这跟模型没关系，普通的 SEO 污染而已；然后现在很多人对 DeepSeek 不够满意不是 DS 变了，是用户的期望值变了，要知道 DS R1 是快一年前的模型，而现在用户对模型能力的要求已不是当时的标准了

#文子观察#：随着AI技术在搜索领域的深度应用，传统的SEO策略面临着前所未有的挑战，早在曾经年销售额20亿元的搜索引擎销售巨头"世纪百捷"宣布破产之前，一些嗅觉灵敏的掘金者就已经把铲子伸向了AI时代的流量命门，生成式引擎优化，简称GEO。前一不久网上爆出有中介的定价6600元包年提供AI回答前排广告位，算下来一天18元多，却精准击中了企业主们面对AI搜索时的新型焦虑。毕竟在ChatGPT用幻觉编造答案的年代，谁能保证它不会把你的竞争对手说成行业标杆？GEO的底层逻辑很简单，通俗来讲就是一场“内容投毒”。传统SEO在跟PageRank算法斗智斗勇，GEO却在操纵大模型的集体潜意识：通过批量生产结构规整、关键词密度精确的内容，把品牌信息伪装成人类共识。所谓高频引用平台投放，本质是当代互联网的刻奇行为，当网络平台上反复出现同一段标准答案，大模型便会像个智障一样将其奉为真理。内容工厂正在经历AI化改造，某电商平台代写团队或许还没意识到，他们的产业升级契机竟来自大模型，关键词挖掘从百度指数变成Prompt Engineering，从业者不再研究用户搜索什么，而是琢磨AI如何理解“最适合年轻人开的新能源汽车”这类开放式提问。而最讽刺的是，这些为AI优化的内容最终又会成为大模型的新食粮，完美构成数据层面的莫比乌斯环。但这场猫鼠游戏藏着致命隐患：当所有品牌都开始用模板化语料污染信息源，大模型终将陷入劣币驱逐良币的沼泽。想象一下未来询问“哪款奶粉安全”？AI直接从某篇代写软文中提取答案的惊悚场景，这可比搜索引擎时代的垃圾网站危险得多。留给平台的是一道伦理难题。目前一些大模型平台已经着手处理滥用API的训练数据投毒行为，

回复@好运少女托马斯家属:册那，这个听起来很真实啊，什么鬼。。。[惊恐]

你只需用自然语言描述你想要构建什么，V0就能帮你生成可运行的前端应用。这彻底改变了软件开发的起点。劳赫观察到一个有趣的现象：V0不仅吸引了传统开发者，更将“设计师、营销人员等‘开发者邻近群体’” V0带入了创造的行列。过去，一个初创公司需要耗费大量资金和时间才能做出原型；现在，V0让原型成本降至几乎为零，甚至“取代了传统的融资路演PPT” V0，直接用一个可交互的产品去打动投资人。“在生成式时代，最性感的代码不是你敲出来的，而是AI帮你‘思考’出来的。” 这正是V0所代表的全新生产力。Vercel不只关注生成代码的效率，更将其多年对“质量”与“品味”的执着融入AI模型。他们投入大量精力进行模型微调，甚至训练了自己的定制代码应用模型，以确保AI生成的代码是可靠且高质量的 V0。劳赫举了一个生动的例子：在iOS上，一个完美的网页体验应该让Safari的主题栏颜色与页面背景无缝衔接 V0。这些看似微不足道的“品味”细节，如今可以直接通过模型学习和嵌入，让AI生成的产品自带“高级感”。这种对细节的极致追求，是Vercel开发者体验的核心，也延伸到了AI生成代码的质量上。AI化身“超级销售”，重构客户获取的逻辑Vercel的AI之旅，还意外地带来了营销层面的颠覆。劳赫透露，ChatGPT已经成为Vercel“增长最快的客户获取渠道之一” V0，其带来的注册用户数量呈指数级增长 V0。这改变了传统的营销逻辑：人们不再仅仅通过播客、文章或搜索引擎了解产品，而是直接向AI伙伴咨询。“如果一个AI模型，因为它所有的训练数据、所有的观点、所有的解决方案、GitHub问题等，最终选择了Vercel，这是一种全新的营销模式。” V0 这意味着企业不仅要优化SEO，

对于需要快速验证创意或搭建原型应用的开发者来说，编写重复的样板代码或配置环境往往拖慢进度，尤其是在初期探索阶段，效率至关重要。在GitHub上有一款高效的开源工具Remix，它是一个全栈Web框架，专注于React应用的快速开发，通过服务器端渲染和现代API设计，简化构建高性能应用的流程，适合前端和全栈开发者。GitHub：github.com/remix-run/remix主要功能：1.服务器端渲染与静态生成结合，提升首屏加载速度和SEO效果；2.内置路由系统，基于文件目录自动生成，减少配置开销；3.支持数据加载优化，自动预取和缓存API响应，提升用户体验；4.与TypeScript无缝集成，提供类型安全的开发体验；5.内置错误边界和加载状态处理，简化异常管理；6.支持一键部署到Vercel、Netlify或自有服务器，适配多种托管环境。项目通过npm快速安装，文档直观，几分钟内可启动示例应用，非常适合希望快速构建现代Web应用的开发者或初创团队。#AI生活指南##ai创造营##微博兴趣创作计划#

等AI开始大规模校对古籍善本孤本地方志，好日子还在后头呢

回复@九门之外:这个问题简单说有两点：1问者是否给出了问题的明确性，搞不清楚想问什么，是交流最大障碍，不光Ai会是这样。2人脑在一个话题里反复思考，逻辑链不清晰的情况下，最终也会对内容的复杂映射出多种不同甚至虚幻的答案。直白讲，人目前对Ai的要求，在自己能力之外且有不切实际的预期，而不是当作工具使用。

发几个上周没空发的工作总结，一。跟人交流AI发展趋势，他对目前AI创作方面的发展前景有些困惑：虽然AI已经创作了很多内容，但是似乎还没有完全脱离人类创作者并且产生了强烈反响的内容。我的观点是，AI的未来应该不会是创作，至少第一步不是。因为现在有创作能力的人群已经属于极小部分有天赋的人群了，要AI代替这部分人无疑是地狱难度的任务。未来一段时间内，AI必然只能是创作者的工具，而不会代替创作者。但是我对AI的发展，尤其是算力增长和算法优化方面仍然比较乐观，我个人认为AI下一个阶段的任务是占领所有人消费侧的入口，未来应该会有一个吞噬掉所有互联网应用入口的消费侧AI设备出现，所有人看到的内容都会由AI生成。这里的生成不是说现在的无中生有，而是通过AI token级别推荐的原理，做到极致的个性化推荐，你看到的每个字，每个音节，每个像素都是AI检索和处理后，你自己真正想看的，这对于所有应用都会是降维打击（就好像现在搜索引擎正在发生的事情一样）。未来顶级互联网公司会掌握算力，算法和入口，中型互联网公司的壁垒还剩下数据和渠道，初创互联网公司的创意可能不再是解决人的问题，而是解决AI的问题，甚至有种回到SEO的即视感……

高级图表、训练计时器、杠铃片计算器、数据分析等，提供月付、年付、终身三种订阅方式。产品做好了，但问题来了——没人知道它的存在。二、推广的九次失败这部分特别真实，也最值得学习。他几乎试过所有推广方式：Product Hunt：发帖只有8个赞；Reddit：被封过几次；Twitter/Instagram：完全没起色；雇公司拍TikTok：无人观看；找博主带货：ROI惨不忍睹；SEO写300篇文章：全在第50名开外；联盟营销：没人愿意合作。他说：“这些方法都没用——至少对我没用。”这就是多数独立开发者的现实：产品不错，但没人看见。而他没有放弃——换方法、微调方向，直到找到真正有效的路径。三、三件奏效的事1️⃣ 找到精准的小圈子他找到训练计划作者 GZCL 的 Reddit 社区，征得授权后，把 GZCL 的所有计划都做进 App，并发帖分享。结果反响极好，从那之后，社区用户自发推荐他的产品。启发：先为一个小群体提供完美体验，而不是讨好所有人。2️⃣ 精准投放广告Reddit 广告没用，但 Google 广告有效。只投美国、加拿大、英国等健身氛围浓的地区，平均每次安装成本 0.85 美元，ROI 正向。启发：不要怕花钱，要学会算账。只要 ROI 大于1，你就是赚钱。3️⃣ 建立用户社区他建了 Discord 群和 Reddit 社区，起初是做客服，后来成了用户互助的场所。很多人因为在群里获得帮助而主动买了终身会员。启发：做产品的人，应该亲自面对用户。社区不仅是售后，更是增长引擎。四、副业的真正价值经过四年迭代，Liftosaur 现在的数据是：月活 2500+日活 700+月收入约 3000 美元（扣除平台抽成）不算爆炸，但非常稳定。对独立开发者来说，这已经是一个健康、可持续的系统。这个案例给所有想做副业的人三点启发：1️⃣

阿里云百炼（27.0%）和百度千帆（17.0%）分列二三位。行业增长关键拐点出现在 2024 年 7 月（豆包大模型降价 99.3%）和 2025 年 2 月（DeepSeek-R1 推理模型爆发），推动市场重心转向模型推理服务。火山引擎通过战略聚焦 AI 云、多模态模型技术优势及字节跳动的规模验证，已服务全球顶级手机厂商、汽车品牌和金融机构。IDC 预测未来需突破传统行业渗透瓶颈，以多模态技术和应用生态驱动增长。来源：IT之家4.阿里通义开源视觉模型 Qwen3-VL-8B / 4B，性能超 GPT-5 Nano阿里通义宣布推出 Dense 架构多模态模型 Qwen3-VL-8B 和 Qwen3-VL-4B，显存占用更低且保持高性能。其中 8B 模型在 STEM、OCR 等评测中超越 GPT-5 Nano 和 Gemini 2.5 Flash Lite，部分任务接近上代 72B 超大模型；4B 版本针对端侧设备优化，性价比突出。该系列通过架构创新解决了小模型"视觉增强导致文本能力下降"的跷跷板问题，实现多模态性能平衡。模型已上线魔搭社区和 Hugging Face，提供 FP8 量化版本。来源：IT之家5.谷歌或于 10 月 22 日发布 Gemini 3.0 模型谷歌下一代 AI 模型 Gemini 3.0 被曝将于 10 月 22 日发布，主要改进包括降低延迟与运行成本，提升编程能力并扩展智能体功能。新模型在 SVG 图像生成方面较前代有明显提升，细节处理更加精准。谷歌还可能同步升级视频生成工具 Veo 至 3.1 版本，并推出轻量化模型 Nano Banana。该消息源自疑似谷歌内部文件截图，目前尚未官宣。此次更新正值 OpenAI 发布 GPT-5 及 Anthropic 推出 Claude Sonnet 4.5 之后，AI 行业竞争持续升级。来源：IT之家6.超半互联网内容由 AI 生成，增速趋缓SEO 公司 Graphite 最新报告显示，当前互联网新增内容中 52% 由 AI 生成。研究分析了 2020 至 2025 年间的 6.5 万篇英文文章，使用 AI 检测工具

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