Zero manual design copying. Just input a URL, and this AI website cloner reverse-engineers the entire layout into clean, structured Next.js code. 🔹 **Modern Next.js Output**: Generates componentized React code instead of rendering messy, unreadable raw HTML. 🔹 **Automatic Asset Extraction**: Pulls color schemes, fonts, spacing values, and images
Stop building custom web scrapers. Firecrawl converts any URL into structured, LLM-ready Markdown, JSON, or screenshots in seconds. 🔹 **96% Web Coverage**: Bypasses dynamic JS rendering, proxy rotators, and complex anti-bot CAPTCHAs out of the box. 🔹 **3.4s Latency**: Blazing-fast P95 response times across massive, multi-page crawl
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810x faster coding. YC President Garry Tan just open-sourced `gstack`, the framework he used to run Claude Code as a multi-agent virtual engineering department. 🔹 **23 Specialized Roles**: Spin up custom AI personas like a CEO for product direction, Architect for design, and QA for testing. 🔹 **Autonomous Execution**: The
世界超算霸主易位！中国LineShine超算正式加冕全球算力之王，美国连胜战绩宣告终结。 在刚刚公布的全球超算排行榜中，中国研制的“LineShine”（神威系列）超级计算机夺得头把交椅。这不仅是硬件工艺的胜利，更是对美国出口管制和算力围堵的强力反击。 这台算力巨兽的硬核实力： 🔹 **自主核心芯片**：完全避开了美国的技术，采用国产高性能自主架构处理器，证明了中国在超大规模并行计算芯片上的完全自研能力。 🔹 **算力断层领先**：其浮点运算速度将先前的美国冠军远远甩在身后，在大规模气候预测、分子动力学以及大模型分布式预训练上展现出恐怖效率。 🔹 **完全国产化的软件栈**：从操作系统、编译器到并行计算库，100%自主开发，消除了任何供应链被卡脖子的隐患。 这是算力军备竞赛的里程碑。当AI需要海量算力支撑时，超算冠军的易主，意味着地缘科技版图的再次重构。 原文链接: https://listindiario.com/economia/20260623/china-arrebata-eeuu-titulo-supercomputadora-mas-potente-mu
视频AI大战尘埃落定？Runway做了一个违背祖宗的决定：把竞争对手的最强模型，统统搬进自家后台！ Runway在X上官宣，将字节跳动的Seedance 4K、Seedance Mini，以及快手的Kling 3.0 Turbo视频生成大模型，全部接入其官方平台。 这标志着Runway从单一模型厂商，正式转型为全球最顶尖视频AI的超级分发中心。 这次上线的王牌模型各有千秋： 🔹 **字节Seedance 4K**：电影级画质天花板，支持原生4K分辨率与10-bit色深，以无可挑剔的物理光影模拟和角色一致性著称，是高端视觉成片的终极利器。 🔹 **快手Kling 3.0 Turbo**：速度与效率之王，为快速迭代和分镜草稿而生，支持高精度的原生音效生成和极致的嘴形同步。 🔹 **限时三折狂欢**：为了抢占入口，Runway甚至放出了前三个月订阅直接打7折的狠招。 不纠结于自研单一模型，让最强的工具在同一个工作流里为创作者打工，视频创作的工作流将被彻底重塑。 原文链接: https://x.com/runwayml/status/2069535148450705517
单API搞定多智能体协同。Box CEO Aaron Levie 盛赞 Sakana AI 推出的新型混合路由模型 Fugu。 传统多智能体开发极其繁琐，开发者需要手动编写复杂的任务分配、结果校验和数据汇总代码。 而 Fugu 将这些复杂度完全封装在模型内部——它能自动识别任务，简单问题直接作答，复杂难题则在后台调用多个专家模型协同解决并自动完成验算，整个过程中开发者面对的依然是简洁的单 API 界面。 Levie 认为，这种在模型层实现自动分发与路由的架构将彻底简化应用层开发，是未来 AI 架构演进的关键方向。 原文链接: https://x.com/levie/status/2068917230570795178