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大型语言模型（LLMs）现在已经足够智能，能够自主完成至少一些基本的机器学习研究任务（从构思到报告）。而且很可能到年底，它们的能力将足以在一定程度上重现机器学习论文，并进行一些变更，从而可能加速人工智能研究。 自主工作示例（成果）： [https://github.com/killerstorm/auto-ml-runner-artifacts/tree/master/emb2_opus](https://github.com/killerstorm/auto-ml-runner-artifacts/tree/master/emb2_opus) 运行脚本： [https://github.com/killerstorm/auto-ml-runner](https://github.com/killerstorm/auto-ml-runner)

大家好， 我是一名独立开发者，常常在面对模糊的大目标时感到困惑（例如“启动一个项目”、“写一篇论文”）。大多数待办事项应用只提供了一个清单，但从未帮助我理清如何开始。 因此，我开发了 OwnPlan： - 输入任何大目标 - AI 会立即将其分解为可执行的步骤 - 通过列表、今日视图和每周报告进行组织 - 极简的用户界面，没有杂乱 该应用使用 Flutter 构建，配备多模型 AI 后端，根据您输入的任务智能选择算法（Gemini、DeepSeek、OpenAI），并支持本地存储（Hive）。 没有广告，没有追踪。 欢迎任何曾经在启动大项目时感到困难或希望拥有更智能待办工具的朋友提供反馈！

初创公司在资源有限的情况下，通常使用哪些工具、技术、设计模式等来创建非常精美的网站？

一次性支付离线版本的费用。 我经营着一个低成本的SaaS，年收入约为50万美元。客户流失率相当低，用户的生命周期价值（LTV）大约为每个用户250美元。 如果我们提供一个与LTV相等的离线版应用程序的一次性购买选项，这样做会不会显得很愚蠢？ 实际上，我的应用程序是以本地优先的方式构建的；它在离线状态下运行得很好。我的商业模式是SaaS，因为这样比较简单，并且我们确实有一些仅在线的功能，但我在想，是否采用双重模式能带来更多的收益？许多用户给我们发邮件询问是否可以提供一次性离线选项。 双重模式是否可行？即SaaS用于应用程序和在线功能，同时提供一次性支付选项以供离线使用和一年的更新服务？ 有什么想法吗？