开元棋盘独立开发变现周刊（第115期）：一个健身管理软件月收入6万美元Typeframes是一个独特的视频创建工具，旨在简化创建过程。给它一个简短的文本，它会自动为你创建一个视频，具有完整的编辑功能。让你创建引人注目的产品视频来提升品牌并转换更多的客户。

　　Cronicle是一个多服务器任务调度器和运行器，具有基于web的前端UI。是一个开源项目，它可以处理计划的、重复的和按需的任务，具有实时统计和实时日志查看器。它是一个用Node.js编写的Cron替代品。你可以给它简单的shell命令，或者编写插件。

　　就像每个人一样，我对AI有强烈的。我玩了GPT，决定用AI创建一个登陆页面生成器: 输入文本，AI就会在模板前添加副本和AI生成的图像。

　　我正在和我一个叫Martin的好朋友一起研究。该产品名为LandingAI。但我们发布后只赚了8000美元。不幸的是，Martin和我对这个项目有不同的看法，所以我们分道扬镳了。

　　LandingAI是一个大公司的名字，所以我把它重新命名为maklanding。我抛弃了90%的代码，因为用户想要一个完全不同的产品:

　　我再次启动，但犯了一个大错误:我把一次性付款换成了每月订阅，获得了1.5万访客但是只有20美元收入…

　　1、如果你可以避免订阅，那就去做吧2、新的定价意味着新的定位，用户将与Framer和Webflow进行比较

　　作为一名独立创业者，对我来说，没有什么比为我关心的人创造很酷的东西更重要的了。我真的不关心这个大市场，所以……

　　我将makellanding挂牌出售:出价3.8万美元。几个小时内，我收到了几十份保密协议，第一个卖家没有谈妥。幸运的是，24小时内我又找到了一个买家!

　　我叫Katherine Barlow，是Wellyx的创始人。一个为健身行业开发了一款基于云的管理软件。

　　我们为健身房、水疗中心、舞蹈工作室、沙龙、瑜伽工作室和其他健身企业提供管理和营销解决方案。我们的健身管理软件是一个一体化的解决方案，可以简化操作，预订，降低成本，最大限度地提高收益，现在每个月收入6万美元。

　　我是一个健身爱好者，喜欢尝试新的技术、工具。当我在伦敦管理一家当地健身俱乐部时，开发健身软件的想法突然出现在我的脑海中。

　　我们正在寻找一种软件，可以帮助我们管理库存和运作，同时满足我们的营销需求。但在尝试了多个软件之后，没有找到一个好用的，就在那时，我决定开发自己的健康软件。

　　我和好朋友讨论了这个想法，其中一个朋友把我推荐找到了我们的首席开发人员。此人是一名经验丰富的开发人员，拥有7年的行业经验，在开发SaaS平台方面具有专业知识。

　　当时，健身俱乐部还没有很好的在线预订或客户管理工具。简而言之，这个行业缺乏一种一体化的健身管理工具，可以帮助他们进行运营、管理和销售。

　　因为我也经历过同样的事情，所以知道正在开发的产品会成功。尽管如此，我还是花了一些时间来验证这个想法，通过进一步的调查来了解企业主的痛点开元棋盘。

　　我意识到开发所有所需的模块需要花费更多的时间和金钱。业务分析师不断提出新功能的建议，几个月后，我感觉自己已经迷失了方向。所以，改变了方向，加快了节奏，开始寻找降低成本的方法。为此，我们走了一些捷径，决定只开发必要的部分，将一些高级模块（如市场营销）留给以后的版本。

　　我们雇佣了前端和后端开发人员以及QA（质量保证）团队来进行软件测试。此外，我们建立了业务分析师团队，并聘请了经验丰富的员工来评估市场需求和功能的可行性。

　　我们目前的网页设计展示了Wellyx如何帮助企业改善他们的运营和销售。我们正在开发一个更新的版本，把我们的网站变成一个销售渠道。

　　我把它和我的健身中心结合在一起。Wellyx通过自动化帮助我管理库存、会员、课程安排和在线预订。这个软件工作得很好，我们从使用五个工具减少到一个，这节省了时间和金钱。

　　下一步是把它推广给其他像我们这样的小型健身企业。一开始我们并没有在市场营销上投入太多，只是依靠网络。

　　我联系了联系人名单上的每一个人（准确地说，大约有35家健身中心），请他们试用Wellyx。虽然最初的反应令人鼓舞，但只有12家同意尝试，其中11家仍在使用。

　　为了鼓励更多的健身中心，我们采用了“免费增值模式”，并为他们提供了一个月的免费试用。一旦他们试用了我们的软件，就不难说服他们继续使用。我们提供免费试用，因为我们知道我们的健身管理软件有多好。一旦他们尝试了，他们就被迷住了，锦上添花的是相对较低的定价。

　　这一策略在一定程度上奏效了;我们收到了积极的反馈，并且能够修复一些小的软件错误。当然，这进一步改进了产品，增强了我们对产品的信心。

　　我们通过冷邮件、搜索引擎优化和点击付费广告不断推动流量和线索。我们每月的自然访问量约为2.1万，展示次数为110万次，这对于B2B SaaS网站来说非常棒。

　　我们将电子邮件营销整合到我们的战略中，以促进销售和会员。它产生了很好的结果，我们已经使用SendGrid发送冷邮件超过5年了。

　　对我们来说最大的障碍是我们的自动化邮件会进入垃圾邮件文件夹。当然，这导致了低打开率和降低CTR（点击率）。所以，如果你想给几百个人发同样的邮件，我不建议你这么做。相反，你应该专注于向目标受众发送个性化的电子邮件，即使你是在发送冷的电子邮件开元棋盘。

　　我们的开发团队还为Android和iOS平台开发了移动应用程序，以方便企业和客户。我们是根据市场标准做出这个决定的，因为SaaS行业正朝着移动应用的方向发展。此外，我们的客户也要求这个功能，因为智能手机应用程序可以方便地访问并进一步方便他们的客户。

　　经营企业就是要尝试新事物，从自己的错误中学习。我仍然认为我们应该更早地使用电子邮件和付费营销来覆盖更广泛的用户。但是，当时我对自己的产品也不是很有信心。

　　疫情对我们来说很艰难，因为它阻止了我们的增长。那是一段艰难的时期;销售额在下降，但我们利用这段时间改进了我们的健身管理软件。

　　我做过的一个很好的决定就是组建一个内部营销团队。我们有一个专门的SEO团队，文案，社交媒体专家，和电子邮件营销战略家。这帮助我了解了如何利用不同的营销方法来加速流量、线索和销售。

　　1、我对初次创业者和新手创业者的建议是，首先要了解市场。除非你真正了解这个行业，否则不要随波逐流，即便如此，也要做好调查研究。如果你在某个领域有专业知识和经验，并且发现了一些机会，立即开始行动。

　　2、企业家经常忙于使他们的产品完美，而忘记了专注于营销。如果没有客户的反馈，你就无法做出伟大的东西。所以，一旦你的产品准备好了，就要进行营销，获得反馈，并在此过程中不断改进。

　　3、一开始对我有用的方法是多平台营销，包括自然营销和付费营销。然而，你应该把重点放在目标用户愿意花时间、喜欢探索内容的平台上。

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　　OpenAI的非营利部门在其最新的美国税务文件中披露，去年仅获得了44，485美元的净收入，引起了外界的关注。尽管其盈利业务，特别是ChatGPT，可能为公司创造了数百万美元的收入，这一差距令人瞩目。该公司的组织结构以及与微软的关系还受到贸易监管机构的调查，英国竞争与市场管理局和美国联邦贸易委员会表示他们正在研究OpenAI与微软的合作是否算作合并，并且是否违反了反垄断法。

　　发布四年后，特斯拉终于在当地时间周四交付了首批Cybertruck电动皮卡。Cybertruck于2019年11月份在美国发布。今年10月31日，马斯克曾表示，特斯拉的目标是每年生产20万辆Cybertruck，这比他9月份在第三季度财报电线万辆目标要低。

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　　据报道，求职信息网站Zippia最新数据显示，一个普通人一生的平均收入约为270万美元。微软联合创始人比尔盖茨，此前每天的收入高达1095万美元，相当于一个普通人一生收入的4倍。在今年10月份时，《福布斯》杂志发布的年度美国400富豪榜”显示，盖茨资产估计有810亿美元，并连续第23年蝉联美国富豪榜榜首”。

　　特斯拉旗下的低成本电车项目取得了重大进展，马斯克在接受采访时透露，该车的售价将为2.5万美元，折合人民币约为17.9万元。这款新车将采用全新的汽车生产线，位于美国得克萨斯州的超级工厂，具有很高的生产效率和降低电动汽车生产成本的能力。虽然不会像Cybertruck那样令人兴奋，但在外观设计上仍将非常漂亮。

　　陶哲轩支持的AI奥林匹克数学奖推出，奖金高达500万美元，旨在寻找能够在IMO竞赛中获得金牌的大型AI模型。这项名为AI-MO的比赛由XTXMarkets发起，其初衷是推动大语言模型的数学推理能力，鼓励开发能够匹配人类数学最高水平的新AI模型。在金钱的驱动下，是否会出现一个能解困难数学题的AI并超越人类夺得IMO金牌，成为业界关注的焦点之一。

　　目前全球有200多种编程语言可供选择，因此确定哪些语言在2023年能为开发人员提供最高薪酬至关重要。从2022年10月1日到2023年10月1日，DevJobsScanner分析了来自世界各地的1000多万个开发职位，来帮助我们了解市场最热门、薪酬最高的编程语言。我们展示了2023年每种编程语言的薪资分布情况，其中蓝色区域表示四分位距，白色区域表示中位数，橙色区域表示平均值。

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　　Megatron-LM 是由 NVIDIA 应用深度学习研究团队开发的一种强大的大规模 Transformer 模型。该产品用于大规模训练 Transformer 语言模型的持续研究。我们使用混合精度，高效的模型并行和数据并行，以及多节点的 Transformer 模型（如 GPT、BERT 和 T5）的预训练。

　　Google T5 是一个统一的文本到文本转换器，通过在大型文本语料库上进行预训练，可以实现在多个 NLP 任务上取得最先进的结果。它提供了加载、预处理、混合和评估数据集的代码，并且可以用于对已发布的预训练模型进行微调。

　　AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。

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