2B产品运营如何学习AI

以下是关于 AI 视频生成的相关内容： 从生成方式分类： 1. 文生视频、图生视频：包括 Runway、Pika labs、SD+Deforum、SD+Infinite zoom、SD+AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation 等。 2. 视频生视频： 逐帧生成：SD+Mov2Mov 关键帧+补帧：SD+Ebsynth、Rerender A Video 动态捕捉：Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics 视频修复：Topaz Video AI 3. AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID 4. 长视频生短视频：Opus Clip 5. 脚本生成+视频匹配：Invideo AI 6. 剧情生成：Showrunner AI 从产品阶段和可用维度分类： 下面将按照相关维度进行产品介绍。 此外，生成带有文本提示和图像的视频： 在 Adobe 的 Advanced 部分，可以使用 Seed 选项添加种子编号，帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。选择 Generate 即可。 使用 Runway 生成第一个 AI 视频： 1. 网页：https://runwayml.com/ 2. 注册零门槛：右上角 Sign Up 注册，输入邮箱与基础信息，完成邮箱验证。 3. 选择 Try For Free 模式，新注册用户有 125 个积分进行免费创作（约为 100s 的基础 AI）。 4. 生成步骤： 选择左侧工具栏“生成视频”。 选择“文字/图片生成视频”。 将图片拖入框内。 选择一个动画系数。 点击生成 4 秒视频。 下载视频。 成品展示可参考相关链接。

要训练适合自己的 AI 智能体，您可以参考以下内容： 1. 了解智能体的发展历程：智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 2. 认识智能体的特点：具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力，能通过大量数据学习，适应不同任务和环境，将知识泛化到新情境。 3. 掌握核心要点：智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词设计直接影响智能体的表现和输出结果。 4. 实践操作： 基于公开的大模型应用产品（如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等）尝试开发。 点击“浏览 GPTs”按钮和“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体操作。 开始调试智能体并发布。 5. 在正式项目中部署 AI 智能体的建议： 先尝试使用提示，无法满足需求再考虑微调。 编写并测试提示，以其作为微调基线。 关注数据质量，必要时修正问题数据。 用真实场景数据微调，保留测试集。 选择适当的模型规模，设立快速评估指标。 执行完整评估，持续优化，灵活应变。

以下是关于通过 AI 做好电商的一些建议和相关信息： 利用 AI 绘画优化商品展示图： 如果您运营网店且资金有限无法请模特，可使用 Stable Diffusion 初步制作商品展示图。具体步骤包括真人穿衣服拍照，获取真实质感照片（若身材有问题可借助美图秀秀或 PS 处理），选好真人照片风格的底模（如 majicmixRealistic_v7），根据不同平台换头（如面向海外市场换白女头），在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹替换部分，并设置合适的 prompts 和 parameters。 AI 在电商中的应用场景： 1. 医疗保健：医学影像分析辅助诊断疾病、加速药物研发、提供个性化医疗方案、控制手术机器人等。 2. 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 利用 AI 数字人带货本地生活电商： 1. 用 ChatGPT 生成短视频选题文案，表明身份、描述需求并提出回答要求。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案，将需求与框架结合。 3. 生成虚拟数字人短视频：打开相关网站，在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容，选择头像、国家和声音，点击 Create Video 等待生成，结合产品讲解后发布进行视频带货。

以下是一些在制作餐饮服务投标文件时可能提高工作效率的 AI 工具和平台： 1. AutogenAI：伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具，声称可以帮助企业撰写更强的提案，提高中标率。能将撰写强大提案的过程加快 800%，同时降低 10%的采购成本。 2. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。可用于制作营销视频、产品演示等。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 您还可以查看 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/sites?tag=8）获取更多相关信息。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于能够赋能室内设计的 AI 知识： 1. MewXAI 平台：这是一款操作简单的 AI 绘画创作平台。 MX 绘画：拥有众多超火模型和上百种风格，支持文生图、图生图。 MX Cute：自研的可爱风动漫大模型，融合想象力和逻辑性。 MJ 绘画：创意度和想象力极高，适用于多种设计需求。 边缘检测：对草图上色，有多种渲染风格，创意无限。 室内设计：上传空间图，分析图片结构和形状，一键完成多种室内/建筑设计，为设计师提供灵感并节约时间。 姿态检测：通过姿态识别精准控制人物动作。 AI 艺术二维码：几秒内创建艺术二维码。 AI 艺术字：融入光影文字等，美观实用。 访问地址：https://www.mewxai.cn/ 2. 室外设计的最佳实践也可借鉴到室内设计中： 充分利用 AI 的创意生成能力，输入关键词生成多种方案，获取新颖灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能，利用 AR/VR 等技术模拟实际环境。 运用 AI 的分析和优化能力，对采光、动线、材料等方面进行优化。 借助 AI 的自动化设计功能，生成平面图、立面图等。 融合 AI 与人工设计的协作模式，发挥各自优势。 3. 2023 年历史更新（归档）中的相关内容： 12 月 28 日，邬嘉文开发的利用室内设计规则和现实布局特点重新渲染更协调室内设计方案的相关内容。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些利用 AI 赚钱的方式和相关信息： 从 GPTs/GLMs 赚钱： 核心竞争力和护城河在于数据和服务上（定制化 Tools）。例如，像 WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs，或者像小红书写作专家的作者收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。但靠这种方式可能只能赚到一波红利的钱，并非长久之计。 利用以下 AI 工具创作赚钱： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。

AI 与产品运营的结合可以从以下几个方面体现： 1. 在电子商务领域，企业完全在线运营，容易将 AI 工具整合到工作流程中。例如，像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片，AdCreative、Pencil 可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。未来甚至可能仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及营销材料。 2. 对于 AI 产品经理，个人可分为入门级、研究级和落地应用级。入门级能通过开源网站或课程了解 AI 概念并实践；研究级包括技术研究和商业化研究路径，能根据需求场景选择解决方案或手搓 AI 应用验证想法；落地应用级则要有成功案例并产生商业化价值。同时，AI 产品经理要关注场景、痛点和价值，懂得技术框架，对技术边界有认知。 3. 案例方面，如产品经理使用 ChatGPT 解决性能差和历史数据存档问题，使 SQL 执行时间大幅缩短，效率提升，复杂度降低，并保存历史数据；腾讯运营将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具。

以下是关于用户运营 AI 的相关内容： AI 技术的发展对职业形态有巨大影响，但技术进步是不可逆的趋势。对于新媒体运营和用户运营，AI 虽能在某些方面提供帮助，如生成文章和解决单点问题，但在内容创新、创造力、了解人性需求和制定策略方面，人类仍具有优势。 以新媒体运营为例，其核心竞争力在于内容的创新和创造力，AI 生成的文章缺乏创造性和人情味。对于用户运营，AI 能胜任客户服务和解决单点问题，但在了解人性需求变化并制定相应策略上存在难题。 在人工智能时代，我们应重点提升以下能力： 1. 提升提问技巧：在信息泛滥的时代，高质量的问题更重要。提问反映思考方式和能力，通过独立思考，向 ChatGPT 等工具提出优质问题，以获得满意答案。 2. 培养学习方法：面对无尽知识，要提高学习能力和效率，掌握正确的学习方法以事半功倍。 此外，在开源 AI 社区中，可利用社群运营机器人实现知识库问答和定时推送等功能。通过将社区积累的文章和资料喂给机器人学习，它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定的答案，还能给出延伸阅读链接鼓励用户主动学习。同时，机器人可定时推送活动信息和社区动态，提高通知的准确性和及时性。

如果您是做抖音运营且不想学习代码来学习 AI，以下是一些建议： 1. 您可以从 AI agent 领域的 coze 开始学和练习。因为您从事互联网运营工作，coze 能让您短时间接触大量应用场景练习和 prompt 练习，而且不需要代码基础和图文审美，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 2. 如果您希望更系统地了解 AI 知识，即使不想学习代码，也可以尝试了解以下内容作为基础： AI 背景知识，包括基础理论（人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系）、历史发展（回顾 AI 的发展历程和重要里程碑）。 数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型，包括监督学习（了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（简介强化学习的基本概念）。 评估和调优，如性能评估（了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数）。 神经网络基础，包括网络结构（理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 不过，如果您想在 20 分钟内快速上手 Python 和 AI 的相互调用，可以循序渐进地完成以下任务： 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。

以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念，了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品，在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。

目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程（包括代码、资产生成、纹理、音频等）的全套生成式人工智能工具，也没有能与流行的游戏引擎（如虚幻和 Unity）紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用，例如： 生成可以互动的角色方面：有很多初创公司在研究，如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台，它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力，并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面：Coqui Studio（https://coqui.ai）、Bark（https://github.com/sunoai/bark）、Replica Studios（https://replicastudios.com）等。 语音识别方面：OpenAI Whisper（https://huggingface.co/openai/whisperbase）、Facebook Wav2Vec2（https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53）。 对话模型方面：ChatGPT（https://chat.openai.com）、HuggingChat（https://huggingface.co/chat）。 故事讲述模型方面：MPT7BStoryWriter65k+（https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter）、Claude 100k（https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows）、GTP4 32k（https://platform.openai.com/docs/models/overview）。 游戏设计方面：Ludo.ai（https://ludo.ai）。 搜索引擎方面：Haddock（https://www.haddock.ai）。 AI NPC 方面：Inworld（https://inworld.ai）。

AI 的内容运营包括以下方面： 1. 利用人工智能如 ChatGPT 自动生成文字、图片、音频、视频、3D 模型和代码等，以辅助内容生产。 2. 在内容运营工作中，ChatGPT 可应用于深入内容运营、用户运营、数据运营、产品运营等方面，帮助在基础文案、信息搜集、用户调研等方面节省时间精力，挖掘用户需求、分析行业趋势、定制个性化内容、辅助数据分析，甚至写 SQL 语句。 3. 游戏内容辅助生成，包括生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景分为游戏策划人和制作人、美术设计师等。例如，通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率、降低成本，文生图、图生图、动画辅助渲染等。 4. 游戏的智能运营，包括智能 NPC 互动、客服、攻略的问答、代码和脚本的生成，主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 5. 游戏社区运营，如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让玩家在游戏之外在社群里互动，基于游戏的美术素材二创、查询攻略和智能客服等。 然而，AI 技术的发展虽会对职业形态产生影响，但不会导致运营人失业。以新媒体运营为例，核心竞争力在于内容的创新和创造力，ChatGPT 缺乏创造性和人情味。用户运营同理，AI 能解决单点问题，但难以了解人性需求的变化并制定相应策略。在人工智能时代，应重点提升提问技巧和培养学习方法，发挥独立思考能力，提高学习能力和效率。

以下是关于新手学习 AI 的建议： 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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

以下是为零基础学习 AI 提供的指导： 一、了解 AI 基本概念 1. 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 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。 三、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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 六、如果希望继续精进 1. 对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： AI 背景知识：包括基础理论，如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，以及简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：熟悉统计学基础（均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（向量、矩阵等基本概念）、概率论（条件概率、贝叶斯定理等基础的概率论知识）。 算法和模型：了解监督学习（线性回归、决策树、支持向量机等常用算法）、无监督学习（聚类、降维等算法）、强化学习的基本概念。 评估和调优：包括性能评估（交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（使用网格搜索等技术优化模型参数）。 神经网络基础：理解神经网络的基本结构（前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）和常用的激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）。 2. 像二师兄一样，从 AI 绘画入手，不断学习和实践，积累经验。

以下是关于学习 AI 绘画的一些指导： 首先，了解 Stable Diffusion 的工作原理。这就好比学习画画，比如学梵高的风格，要先看他的画并临摹。对于 AI 绘画来说，成千上万的美术风格作品被练成一个模型放在 AI 里，比如 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint，您可以在 C 站（https://civitai.com/，需科学上网）下载不同风格的大模型，如真实系、二次元、游戏 CG 风等。选对合适的大模型是画出符合心意作品的关键。 其次，要学会与 AI 对话，提示词（Prompt）非常重要。提示不是自然语言的简单应用，而是一种特殊的语言应用，它是实现人机交互的形式之一。 另外，还可以参考他人的学习经历，比如二师兄在 2024 年的学习过程。他从二月开始接触 AI 绘画，三月啃完 SD 的教程并开始炼丹，四月尝试 AI 变现途径，五月在没有硬件支持的情况下加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 总之，学习 AI 绘画需要了解原理、选对模型、掌握提示词技巧，并不断实践和探索。

以下是为您制定的一个为期两个月的大模型知识学习计划： 第一个月： 第一周： 了解 AI 的基本概念，包括人工智能、机器学习、监督学习、无监督学习和强化学习等。 熟悉生成式 AI 生成的内容（AIGC）。 第二周： 深入学习大语言模型（LLM）的概念，区分其与其他生成式 AI 模型的不同。 研究 Transformer 模型，理解其基于自注意力机制处理序列数据的原理。 第三周： 学习不同类型的大模型架构，如 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 模型，并了解其应用场景。 了解大模型预训练数据的来源和规模。 第四周： 研究大模型的参数规模和其对性能的影响。 分析大模型在自然语言处理中的任务，如分类、情感分析、翻译和摘要等。 第二个月： 第一周： 比较不同大模型的特点和优势，如 GPT3 和 ChatGPT。 学习大模型在安全性方面的问题和挑战。 第二周： 探索大模型在实际应用中的案例，如文本生成、故事写作等。 了解大模型的发展趋势和未来方向。 第三周： 复习和巩固之前所学的大模型知识，查漏补缺。 尝试自己动手实践一些简单的大模型应用。 第四周： 总结所学的大模型知识，形成自己的理解和体系。 思考如何将大模型知识应用到实际工作或学习中。

对于刚接触 AI 的小白，您可以从以下几个方面开始学习： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您将找到一系列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），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容方面，由于 AI 节奏快，很多材料可能不适用，您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新的内容。而且学习时间灵活，资源免费开源。另外，像元子语从 prompt 开始自己的 AI 之旅，通过参与活动和近距离观察，发现 AI 的门槛并非高不可攀。

产品经理转变为 AI 产品经理，需要以下步骤： 1. 学习技术原理：了解诸如 RAG（检索增强生成）、PAL（程序辅助语言模型）、ReAct 框架等相关技术知识。RAG 是将外部知识库切分成段落后转成向量存在向量数据库，用户提问时段落信息会和问题一起传给 AI，还可搭建企业和个人知识库。PAL 不让 AI 直接生成计算结果，而是借助 Python 解释器等工具。ReAct 框架是 reason 与 action 结合，让模型动态推理并与外界环境互动，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 关注技术脉络：关注或直接阅读技术论文，虽然有难度，但这对于理解技术很重要，同时要完成一定的知识储备。 3. 了解前沿观点：例如 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，未来可能不再使用；在端到端算法时代，不应继续使用冯诺依曼架构；在存算一体的芯片上会诞生全新算法等。 总之，转型需要不断学习和积累相关知识，关注行业动态和前沿观点。

在个人应用场景下，最新的产品包括以下方面： 个人实操案例： 产品使用场景：为本篇文章配图，通过不同提示词生成搞笑图片等。 产品开发场景：搭建 AI 访谈 bot，以了解做 AI 朋友的访谈意愿和产出内容质量水平；对内容推荐机制感兴趣，希望 bot 具备内容推荐能力。实现方案有简单和复杂之分，复杂方案需考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题，在扣子搭建 bot 时存在工作流触发不成功导致访谈记录未成功存储入库的情况。由于要发布到公众号作为订阅号助手，目前部署的是扣子版本，回复关键词【元器】可体验元器版本。 AIGC 落地应用： 筛选出 5 大应用场景、17 个细分方向、40+大模型案例。 使用场景分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向。 产品形态分为插件（Chat GPT/Chrome 等）、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。

开发一款 AI 产品可以从以下几个方面入手： 1. 明确技术方案，封装 API 调用提示词： 在成功验证纯提示词方案后，进入产品化开发阶段。 借助 Cursor、Windsurf 等 AI 编程工具，实现插件效果。 产品化开发需考虑稳定获取网页内容、选择适合的 AI 大模型 API 服务、构建生产级提示词等问题。 稳定获取网页内容可通过用户浏览器以插件形式本地提取，例如让 AI 设计获取相关元素的 js 代码。 2. 对 AI 产品经理的要求： 入门级：能通过开源网站或课程了解 AI 概念，使用并实践应用搭建。 研究级：包括技术研究和商业化研究路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用工具手搓出 AI 应用验证想法。 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 总结来说，AI 产品经理要懂得技术框架，关注场景、痛点、价值。 3. 创新产品和服务： 探索基于 AI 的新产品或服务：调查分析市场需求，鼓励创新思维，开发原型并测试。 利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度：识别可优化部分，改善用户界面和交互体验，基于反馈不断迭代更新。 通过以上策略，有助于开发出具有创新性和竞争力的 AI 产品。

以下是一些比较火的 AI 产品： 在获取高质量 Prompt 方面： GPTs 通过对话引导获取用户信息。 Jasper 拆解场景流程，按步骤收集信息。 Leonardo 用画布、实时反馈加速 Prompt 提升。 Novel 用交互式、渐进式续写。 c.ai 卷生态卷模型。 筑梦岛探索更多场景的对话玩法。 FlowGPT 以 Prompt 的分享为核心。 小悟空数据驱动优化 Prompt。 同时发现一些现象，如 GUI、LUI 的结合会极大提高产品体验；随着模型能力提升，实时反馈越发重要；模型能力在现阶段依旧是核心竞争力；互联网产品的很多思维和方法论出现在大量 AI 产品上；产品形式和模型能力还很接近，产品还在技术应用阶段。 制作 PPT 的 AI 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 近期热门融资的 AI 产品：Genspark、Rockset、ButterfliesAI、MeetRecord 等。这些产品展示了技术的先进性，为各行业提供高效、智能的信息处理和决策支持工具。

以下是一些能够模仿产品经理，把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具： 1. 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 2. 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 3. 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 4. 项目管理：Taskade（taskade.com） 5. 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 6. 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 7. 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 8. 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 9. 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 10. 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 11. 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）