怎么转行aigc产品经理

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：自动生成数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式： 1. AIGC：由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据，能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC：由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容，如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC：由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容，如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC。 不过在 AIGC 的应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 AIGC 常见的应用包括： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 在 CRM（客户关系管理）领域有着广阔的应用前景，主要包括以下几个方面： 1. 个性化营销内容创作：根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据，生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等，提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统：基于 AIGC 的对话模型，开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 3. 产品推荐引擎：借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容，结合推荐算法，为客户推荐更贴合需求的产品，提升销售业绩。 4. CRM 数据分析报告生成：自动生成期望的数据分析报告内容，包括文字、图表、视频演示等形式，加快分析报告的生产流程。 5. 智能翻译和本地化：提供高质量的多语种翻译及本地化服务，帮助企业打造精准的全球化营销内容。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成：快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容，降低视频制作成本。 7. 客户反馈分析：高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息，挖掘客户需求和潜在痛点。 AIGC、UGC（普通用户生产）和 PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式： 1. AIGC：由人工智能生成的内容。AI 通过学习大量的数据，能够自动生成文本、图像、视频等内容。优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 2. UGC：由用户生成的内容。用户通过社交媒体、博客、论坛等平台发布自己的内容，如文章、评论、照片、视频等。优势在于内容丰富多样，能够反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。 3. PGC：由专业人士或机构生成的内容。专业团队或机构根据特定的标准和流程创作高质量的内容，如新闻报道、影视作品、专业文章等。优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 SD 是 Stable Diffusion 的简称。它是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用 SD 进行想要的图片 AIGC（心想事成的魔法施与）。 不过在 AIGC 的应用过程中，仍需解决算法偏差、版权和知识产权等伦理法律问题。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的技术原理如下： 生成式人工智能（GenAI）：基于深度学习技术和机器学习算法，从已有数据中学习并生成新的数据或内容。通过大规模数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。典型的 GenAI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 机器学习：让机器自动从资料中找到公式。 深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 AIGC 工具通常以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容，从而能够生成包括文本、图像、音频、视频和三维模型等多种形式的内容。

利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命主要体现在以下几个方面： 1. 降低开发成本：AIGC 技术能够极大程度地减少游戏开发过程中的人力、物力和时间投入。 2. 缩减制作周期：加快游戏的制作速度，使游戏能够更快地面向市场。 3. 提升游戏质量：例如生成新的高质量游戏内容，如地图、角色和场景，改进游戏的图像和声音效果等。 4. 带来新的交互体验：为玩家提供更加丰富和独特的游戏体验。 游戏人工智能技术的未来发展方向还包括： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所，但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战，需要进一步研究和发展。 2. 为通用人工智能的孵化给予帮助：经多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体，将为通用人工智能的发展提供支持。 随着游戏中生成式人工智能革命的进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。生成式人工智能将通过使游戏创作民主化来改变和颠覆 UGC 游戏领域，让数百万人能够制作他们的第一款游戏，新一代游戏开发者将释放出一波游戏设计创造力浪潮，从而永远改变游戏行业。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 其应用包括但不限于以下方面： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目也很多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 1. 语言文字类：OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类：Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类：早期有 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 AIGC 强调的是 GC 部分，也就是 decoder 部分。常见的生成算法包括 VAE、GAN、Flow Model 和 Diffusion Model，同时还有 IS（Inception Score）和 FID（Frechet Inception Distance）两种生成图片常见评价指标。

成为 AIGC 提示词工程师通常需要具备以下条件： 1. 学历要求：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉度：熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验：负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解：了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析能力：对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维：具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 行业关注：对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力：具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 在面试过程中，以下方面是加分项： 1. 需求拆解能力/产品需求嗅觉：考验需求拆解、控制 AI 稳定输出理想结果的能力。 2. 懂技术：Prompt 设计离不开有 AIGC 开发经验，懂开发和底层原理才能写出更好的 Prompt。 3. 有参与做过 AIGC 产品应用：例如用 Langchain 等框架去写，解决应用场景及其中的技术细节，包括商业化变现、解决 OpenAI 请求需要科学上网的问题、负载均衡/APIKey 管理等。 4. 想法在用户需求认知前面：面试官给出行业场景（例如美妆），在无提示情况下，能畅享 AI 在该行业上赋能的功能场景，能联想到 To B 或 B2B2C 的场景是加分项。因为用户往往无法感知到 AI 能带来的帮助，需要面试者去了解用户工作流，有种“创造需求”的感觉。 公司在筛选几百份简历后，最终选择的 AIGC 提示词工程师和 AI 训练师，通常是像爱折腾的 00 后，有技术开发背景，对 Prompt 有独特深刻见解的人员。

以下是一些转行无经验可能适合的 AI 行业岗位： AIGC 产品经理：如 Sundy 从教育方向和 web3 行业转行，学习了生文生图的原理和应用后目标成为 AIGC 产品经理。 数据开发咨询、AI 视频制作与编辑：例如识影拥有 8 年数据开发经验，目前专注于探索这方面工作。 AI 创业者：像也毛从艺术专业毕业做职业导演，现布局竖屏短剧及 ai 短剧赛道；黄燕燕从 17 年地产人转行创业人工智能领域赛道，主做人工智能领域的服务与培训。 需要注意的是，虽然这些岗位可能对无经验者开放一定机会，但仍需要通过学习和实践不断提升自己在 AI 领域的知识和技能。

以下是为您提供的关于 0 基础转行 AI 的相关信息： 在“0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得银海”中，提到之前的效果大方向正确但提示词需慢慢调整，打算尝试不同效果，思考提示词风格，尝试让大模型遵循限定字数。调试提示词风格时，发现清晰表达指令就能让大模型生成内容，还可给更多样例辅助，也提及了图像流相关内容。结果未拿到且输出不稳定，需重新运行查看。示例跑完后今日分享结束，相关代码将入库且含使用说明。此外，底部图像已完成，接下来要进行文字生成部分，可通过设多个 image 变量输入多张图片。图像流已完成，要将图像流与工作流以及文本生成相结合以生成完整图片，创建医美局河图生成文本拼接图像流的工作流，还进行了添加 OCR 的简单演示，重点是用户提示词的写法。 在「AI 编程共学」中，包括了不同日期的分享内容，如 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享，10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南，10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得，10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享。

以下是快速转行入 AI 的一些建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 的方法如下： 在深入学习 AI 时，许多朋友发现需要编程会感到困难，各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，并在接下来的 20 分钟内，循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 1. 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个装满各种道具的百宝袋，即标准库，遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。 另外，关于如何防止 AI 取代人类思考一切，原文提到：认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中，我们需要意识到认知萎缩的危险，以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去，我们需要记住城市的布局和路线，而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。

如果您想转行做 AI 产品经理，以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识： 1. 算法知识： 理解基本的机器学习算法原理，有助于更好地理解 AI 产品的核心技术，从而做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识，可与开发团队进行更有效的沟通，减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段，能够评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 2. 技术框架：对技术框架有认知，了解技术边界，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 3. 关注重点： 关注场景、痛点和价值。 例如在录播课编程作业的自动批改案例中，要关注班主任批改作业时间长的场景，作业批改无法统一标准的痛点，以及提高教学质量和效率的价值。 总之，AI 产品经理需要具备跨学科的知识背景，能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。

以下是关于求职转行到 AI 行业的一些建议： 在 AI 时代，技术专业人士需发展 AI 难以替代的技能，如团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等，因为 AI 无法建立团队、跨越文化交流或激发团队创造力。对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，要重新思考职业生涯规划，可能需学习新技能或转向更需人类特质的工作领域。 在 AI 就业市场： 1. 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，还应提前在脉脉等平台收集公司的其他信息。 2. 部分公司未搞懂 AI 能带来的价值，只是跟风，求职者要有咨询和商业化思维，帮公司厘清业务增长机会。 3. 不同公司对 AI 产品经理定位不同，岗位职责和任职要求也不同，未来会统一标准，这是产品经理转型的机会。 4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会，目前应用层机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业不够，业务创新也很重要。 对于学生和应届毕业生： 1. 可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估兴趣和技能，选择合适职业路径并制定规划。 2. 根据职业目标获得个性化学习建议和资源，提升 AI 领域技能为就业做准备。 对于职场新人和职业转换者： 1. 可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 2. 对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，可获得详细的转型路径和必要的技能培训资源以顺利转型。 对于企业： 1. 可利用相关产品评估应聘者 AI 技能水平，选择合适候选人。 2. 为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 3. 为员工制定个性化职业发展计划，提供持续职业指导和培训，提升员工职业满意度和留任率。

普通人转行 AI 行业有以下两个主要选择： 1. AI 转型： 目前创投圈有“十个 AI 应用里面，五个办公 Agent，三个 AIGC”的说法。产品之间的根本差距不大，关键在于对行业的理解和靠谱交付。 对标移动互联网，现在做 Agent 的公司类似于之前专门做 APP 的公司，且存在比做 APP 更大的机会，即行业加 AI。 行业中的喜茶和金蝶等企业，都制定了 AI 战略或成立了 AI 部门。喜茶拥有过亿的私域用户数据，AI 可用于新零售门店管理、营销销售、客户服务；金蝶作为传统 SaaS 软件拓展新的 AI 业务，属于新零售+AI 与 SaaS+AI。 2. 在生活中应用 AI： 可以在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后，搭建一个 bot 来提高工作或学习效率。 应用 AI 养成自驱自律的习惯，持续学习、自我进化与迭代。 利用 AI 辅助下一代的教育。 此外，随着全球 AI 市场快速升温，新的 AI 应用不断涌现，AI Agent 是当下大模型最激动人心的发展主线。AI Agent 让“人机协同”成为新常态，在其加持下，越来越多的创新将会源自于超级个体和小型组织。在一些领域里，一个人加上足够的 AI 工具，就可以成为一家专业化公司。

以下是为您提供的关于转岗 AI 产品经理的相关信息： 有一些人员的经历可供参考，如䷎贤峰，医学学士、计算机 AI 方向硕士，做过多种职业包括产品经理，目前是一家快消品公司财务总监兼董秘；Sundy 有 5 年产品运营经验，目标是转行当 AIGC 产品经理。 ElliotBai 以前是一位有趣的 AI 产品经理，刚从大厂离职，现在全职煮夫。 米可世界正在招聘 AI 产品相关岗位，职位职责包括负责 AIGC 产品建设、优化用户体验流程、关注竞品和用户反馈以推动产品创新优化、辅助推进产品项目落地等。职位要求包括每周实习不少于 4 天，实习期不少于 6 个月，本科及以上学历，产品逻辑清晰，好奇心强、学习能力和创新精神良好，目标感强、有责任心和推动力，有视频、工具产品实习经验者优先。有意者可加微信：vance_stf 。

以下是关于转岗 AI 产品经理的一些建议和信息： 建议： 1. 积累相关知识：学习计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业知识。 2. 研究项目管理：在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面积累项目管理经验。 3. 关注市场动态：通过市场调研和分析，了解客户需求，熟悉竞品分析和定价策略。 招聘信息： 1. 智慧医疗诊断产品的 AI 产品经理： 职责：负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理；通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略；制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行；提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求：本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑；具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 2. 特看科技的 AI 产品经理： 岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。 加分项：有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 希望以上信息对您转岗 AI 产品经理有所帮助。

训练一个智能体来改写新闻标题，您可以按照以下步骤进行： 1. 明确需求和目标：确定您希望智能体改写新闻标题的风格、重点和要求，例如更简洁、更吸引人、突出特定信息等。 2. 收集数据：收集大量的新闻标题样本，包括各种类型和主题的，以便智能体有足够的学习材料。 3. 选择合适的技术和框架：根据您的技术能力和需求，选择适合的人工智能框架和算法，例如自然语言处理相关的技术。 4. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、分词、标记等预处理操作，以便智能体能够更好地理解和学习。 5. 训练模型：使用预处理后的数据训练智能体，调整参数以优化训练效果。 6. 评估和优化：使用测试数据评估智能体的性能，根据评估结果对模型进行优化和改进。 7. 部署和应用：将训练好的智能体部署到实际应用中，并不断监测和改进其表现。 需要注意的是，训练智能体是一个复杂的过程，可能需要一定的技术知识和经验。

AI 产品经理是负责基于通用人工智能技术（AGI）的相关产品的规划、研发、发布上市等全过程管理的专业人员。 其职责包括： 1. 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求通常有： 1. 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 个人做了以下划分（仅供娱乐和参考）： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径；对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理，最好是同一个人。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 例如特看科技的 AI 产品经理岗位要求： 1. 负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 2. 英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 3. 2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6P8 区间。 加分项包括有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。

要转型为 AI 产品经理，您可以参考以下几个方面： 1. 了解市场： 对 AI 市场（包括创业市场和就业市场）有清晰的认识，做好信息甄别。 注意部分企业可能未明确 AI 能带来的价值，需具备咨询和商业化思维。 不同公司对 AI 产品经理的定位和要求不同，行业标准有待统一。 有行业沉淀和认知的转型更有机会，“AI+行业”的应用层存在机会，业务创新也很重要。 2. 掌握技能： 具备跨学科的知识背景，能在技术和业务间有效沟通和决策。 理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，做出合理产品决策。 掌握一定算法知识，与技术团队有效沟通，减少信息不对称误解。 在产品规划阶段，评估功能的技术可行性。 了解算法前沿，把握产品未来发展方向。 发现产品独特优势，提出创新特性，提升产品竞争力。 提升数据分析能力，处理和分析相关数据。

以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径： 1. 技术方面：具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景，熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等工具。 2. 产品经验：拥有产品开发与管理经验，尤其是在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 3. 应用场景：广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。 4. 学习提升：处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 课程学习：可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程，课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告： 《》：Kimi 发布视觉思考模型 k1，在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造，原生支持端到端图像理解和思维链技术，并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》：由量子位智库发布，聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律，对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇，探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况，包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业，展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构，大致可分为：上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发），详细内容参见图 5 和图 6。 此外，还有以下相关的课件和内容供您参考： 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】：https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02：2023 年年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01：安克创新的 AI 实践分析：https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】

以下是一些常用于内容营销的智能产品： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 此外，还有以下相关产品： 1. 买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀： 应用场景：适用于企业和品牌营销团队，尤其是活跃于小红书和抖音的市场推广者。能解决难以精准提炼产品卖点、不能以更友好的用户侧表达讲述卖点、社交媒体营销文案和脚本创作没有以卖点为出发点、耗时且无系统等痛点。提供系统化卖点提炼和一站式内容创作，简化小红书和抖音营销文案生成，提升社交平台传播力，实现小红书爆款和抖音破圈，增强品牌影响力。 主要功能：产品卖点（供给侧视角）深度挖掘、优质买点（用户侧视角）文案生成、小红书笔记+抖音脚本生成、所有内容一键同步到飞书。 智能体简介：深耕市场营销 10 年，服务上百个品牌，深谙营销理论与实践。解决在市场营销中专业语言与用户理解的矛盾，帮助从产品出发，挖掘卖点并转化为用户友好的买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本，并可保存至飞书文档。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

生成式 AI 在多个领域都有应用，包括为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型和协助关卡设计，在营销中有望取代库存艺术、产品摄影和插图，在网页设计、室内设计和景观设计中也已得到应用。在电子商务领域，像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，AdCreative、Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。 目前 AI 修图新应用存在一些问题，如与移动互联网时代的“美图秀秀”相比缺乏颠覆性创新，而“美图秀秀”等主流修图产品也在积极引入 AI 功能，新应用很难脱颖而出。妙鸭是一个特例，凭借独特的产品功能和用户体验收获大量用户关注和使用，其“先试用后付费”策略和 9.9 元定价有吸引力，且背靠互联网大厂有资源优势，但市场空间和后续发展潜力仍需观察。 在当前阶段，传统移动互联网时代 APP 的免费吸引用户再通过广告等方式实现间接收入的模式或许不再适用于 AI 应用，ToC 创业公司在产品发布早期阶段需做好向用户收费的准备。

以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐： 1. 电子商务网站：通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据，使用机器学习和数据挖掘技术进行分析，从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手：可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录，为用户提供更个性化的商品推荐，提升购物体验。 3. 中小企业：利用 AI 分析客户行为数据，包括购买历史、浏览记录、反馈等，基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎：利用人工智能和机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，实时推荐最相关的产品或服务，以提升转化率。