我想做aigc产品经理，面试的时候可能会问我什么问题

AGI 指通用人工智能，是一种能够像人类一样执行各种智能任务的人工智能。 AIGC 是人工智能生成内容的缩写，在公众传播层面，最初指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字生成（如使用 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC、UGC（用户生成内容）和 PGC（专业人士或机构生成内容）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户通过社交媒体等平台发布自己的内容，内容丰富多样，反映用户真实想法和创意，适用于互动性强的平台。PGC 由专业团队或机构根据特定标准和流程创作高质量内容，适用于需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景。

在手机上通过宠物照片给宠物建模并实现一定的动态性，可以考虑以下几种方式： 1. 利用 3D 引擎：目前有一些公司提供通过手机摄像头快速创建虚拟人身体的服务，例如 NextHuman。不过，3D 引擎在拟真程度高的同时，定制化成本也较高。 2. 借助 AIGC：虽然 AIGC 省去了建模流程，能直接生成数字人的展示图片，但可能存在数字人难以保持 ID 一致性、帧与帧连贯性不佳等问题。典型的相关项目有 wav2lip等。但需要注意的是，如果对模型真实度要求较高，AIGC 方式可能不太理想，因为算法发展很快，未来可能会有更好的连贯度生成方式。 目前利用 AIGC 来快速实现可能存在一些挑战，但随着技术的发展，未来有可能更便捷高效地达成您的需求。

以下是为您整理的 AIGC 相关招聘信息： 猿印教育 AIGC 图像生成算法工程师/专家（北京五道口附近） 简历请发送至：stephen.wang@yyinedu.com 岗位职责： 面向 AIGC 领域，结合应用场景，开发针对性图像生成解决方案。 负责模型的部署和推理性能优化，确保模型在实际应用中的高效性和稳定性。 持续关注最新的技术发展和业界趋势，积极推动团队技术水平的提升，并将新技术应用到实际项目中。 任职要求： 计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础知识。 熟练掌握 Python 语言，熟悉至少一种主流深度学习框架（TensorFlow/Pytorch 等）。 对深度学习和计算机视觉领域的基础理论和方法有深入理解，熟悉 DDPM，DDIM，Stable Diffusion 原理，了解 Dreambooth，ControlNet 等可控生成技术。 具有强烈的技术兴趣和钻研精神，具备良好的学习能力、沟通能力和团队合作精神。 数字银行 AIGC 产品经理（深圳） 请直接飞书联系@Eason 任职要求： 相信 AIGC：有过第一次用 chatgpt 时的兴奋，记得去年那个 AI 疯狂的 3 月份，熬夜看过 gpt4、copilot 的发布会，想过各种办法搞定 plus 账号，现在在翘首以盼 gpt5。 喜欢用：用过各种 AIGC 应用，如 GPT4,newbing，Kimi，Perplexity，Suno 等等。看到新的爆款产品，就会第一时间玩一玩。 能上手：可以简单的上手，不限于调用 api 做个小 demo，会写复杂的提示词，做一个简单的 RAG 应用，文生图、视频，微调模型等。 岗位职责： 构建赋能海量用户的大模型工程化产品，帮助某数字银行塑造技术领先性。 探索和设计工程化产品，来支持更快的 AI 原生应用构建（类似 Langchain，Llamaindex 等等，或者由您亲自来颠覆它们，做一个 Langxx，Llamaxx）。 在重点业务场景中深入探索大模型的应用落地，用最新的理念，做出真正能在海量金融业务场景中跑起来的应用（把类似 MetaGPT，AutoGen，Advanced RAG 真正落地，或者创造自己的 multi agent 应用）。 此外，3 月 2 日接龙中涉及 AIGC 相关人员的工作内容包括： 雯琋（Vinci）AIGC 不会编程但会鼓励编程。 AI 译文打杂文案。 AI 译然，AI 视频相关的都会一点，就是完全不会做网站。 Stanico，产品、运营、prompt。

AIGC 是利用 GenAI（生成式 AI）创建的内容。GenAI 能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容。 AIGC 存在多种法律与道德风险： 1. 知识产权方面： 由于与输入数据的关联性，可能造成作品、专利、商标侵权、不正当竞争、侵犯商业秘密等问题。 存在是否构成侵犯著作权的争议，根源在于 GenAI 系统的训练方式。 对于 AIGC 产品是否构成著作权保护的产品以及著作权归属问题，目前存在需要重点探讨的方面。目前中国法律体系下，著作权主体仅限于自然人、法人或者非法人组织，AIGC 是否构成作品尚无法律明确规定，但我国已有认定 AIGC 享有著作权的先例。 2. 其他应用风险： AIGC 本身可能被滥用，产生误导性虚假信息，被用于不法目的。 面临社会伦理风险，可能延续和放大人类作品中的歧视、偏见，生成不当言论，被用于网络攻击、网络炒作和不正当商业营销等。 我国针对 AIGC 的应用出台了一系列法律法规进行规范，如《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《网络音视频信息服务管理规定》等。

AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 它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，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 AIGC 的应用领域广泛，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。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域。 AIGC 作为一种强大的技术，在赋能诸多领域的同时，也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、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。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，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。

AIGC（AIGenerated Content）是利用GenAI（生成式AI）创建的内容。GenAI能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容。 AIGC存在多种法律与道德风险： 1. 知识产权方面： 由于AIGC与输入数据的关联性，可能造成作品、专利、商标侵权、不正当竞争、侵犯商业秘密等问题。 关于AIGC产品是否构成著作权保护的产品以及著作权归属存在争议，目前中国法律体系下，著作权主体仅限于自然人、法人或者非法人组织，AIGC是否构成作品尚无法律明确规定，但我国已有认定AIGC享有著作权的先例。 2. 其他应用风险： AIGC可能被滥用，产生误导性的虚假信息，被用于诈骗、恐吓、诽谤等不法目的。 AIGC面临社会伦理风险，可能延续和放大人类作品中的歧视、偏见，生成不当言论，还可能被用于编写恶意软件进行网络攻击、网络炒作和不正当商业营销等。 我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成共同监管形势。《网络音视频信息服务管理规定》也对相关新技术新应用提出了监管要求。 AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，在多个领域有广泛应用，但也存在内生风险、数据隐私问题等。

以下是一些与 AI 大模型应用相关的面试题： 在游戏行业，大模型不仅能降低成本，还能打造创新玩法，如网易的《逆水寒》在美术开发、NPC 与玩家交互等方面的应用。请问您对这种应用的看法和理解？ 在人力资源管理领域，AI 覆盖了从招聘到员工绩效评估等各个环节。请谈谈您对这种应用的认识以及其可能带来的影响。 在基础办公提效方面，如 PPT、Excel 等，AI 能从单个任务到角色协同显著提高工作效率。您认为这种提高在实际工作中的具体表现和重要性如何？ 对于健身行业中的 AI 减重顾问，既能解决售前客服问题，又能进行健康监护，您如何看待这种应用的前景和挑战？ 如何在 10 分钟内在网站上增加一个 AI 助手？比如创建大模型问答应用，包括获取大模型的推理 API 服务等步骤。 作为 AIGC 产品经理，在大模型方面，如对算法的熟悉程度、了解的大模型及其评价、快速体验各种模型的方法、大模型应用落地中注入领域知识的方式、大模型应用的评测、保证大模型价值观无害、对 PE 的理解及相关案例、对大模型微调及 RAG 的理解和优势、用大模型解决传统模型无法解决的业务问题、大模型面临的新安全危险及解决方法、幻觉的产生及解决手段等方面，您有怎样的见解和经验？

以下是一些 AI 模拟面试的产品： 1. 智联招聘面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 2. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。

以下为您介绍一些模拟面试的 AI 助手： 1. 沃顿商学院提供的模拟创建器：适用于 GPT4 和 Gemini Advanced。您可以将其设定为一位精通为学生设计角色扮演场景的 AI 主持人，帮助学生练习谈判、面试、演讲等技能。它会先自我介绍，然后提问了解学员背景和水平，提供不同场景选项，在模拟前描绘场景，模拟中代入学员对手，结束后给出反馈和改进建议。 2. 智联招聘的面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 此外，您还可以通过以下步骤在网站上增加一个 AI 助手： 1. 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 2. 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认示例网站部署成功。 3. 在网站的 html 文件中插入几行代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关代码注释，最后点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看效果，网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起。

以下是一些利用 AI 完成面试用案例集的建议： 1. 参考相关的 AI 产品案例和投稿，例如： 销售方面：话术总结优缺点，包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等。 客服方面：定制客服话术，涵盖产品知识、使用方法、售后服务等关键词库。 HR 方面：团队绩效管理，根据绩效数据输出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 2. 了解 OpenAI 春季发布会中的官方案例，如《面试准备》让 AI 为面试做准备。 3. 研究关于 AI 监管的案例，如“Good AI Recruitment Limited”公司在招聘中使用 AI 系统的情况，以及相关的联合指导措施。 您可以从以上这些案例中获取灵感和有用的信息，来完成您的面试用案例集。

以下是使用 AI 模拟面试的步骤： 1. 首先，您需要有一位模拟创建高手，即 AI 主持人。它要精通为学生设计角色扮演场景，能够帮助您练习面试等技能。 2. 这位 AI 主持人有双重角色，一是扮演 AI 导师，为您设置模拟场景；二是在您完成模拟后给予反馈和改进建议。 3. AI 导师会先自我介绍，表示已准备好帮助您练习面试技能。接着会提问了解您的背景和水平，以便因材施教地设计模拟场景。 4. 然后 AI 导师会提供 3 个不同的面试场景选项，比如在真实的办公环境中练习面试等。 5. 待您选定场景后，AI 导师会提供所需的角色信息和目标，力求详实但不过于复杂。 6. 在正式开始模拟前，AI 导师会鲜活地描绘场景，然后转入角色扮演，始终代入您的对手。 7. 整个过程中不会要求您臆想没有提供的信息。经过 6 轮互动后，您需要做出一个关键决策，用以结束模拟。 8. 当角色扮演结束，AI 导师会宣布模拟完成，给出中肯的反馈意见。反馈内容应全面、均衡，基于您的表现、练习目标、学习程度等因素。最后，AI 导师还会针对要点给出改进建议。 作为模拟创建者，需要从教师那里获取足够信息来设计模拟。为此，要自我介绍说是一位 AI 模拟创建者，然后询问教师：“您希望通过这个场景教授学生什么样的主题、框架或概念，比如谈判、招聘、推介等？”请只问这一个问题，然后等待对方回答。当理解了教学目标后，进一步了解该主题的关键要素，比如教师希望学生思考或练习哪些核心概念，以及学生容易产生哪些误解。把问题细化，每次最多问两个，这样有助于获取足够的背景信息来精心设计模拟。

目前市场上有一些 AI 面试官的相关产品，例如： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障。能完成面试、借助人岗匹配模型初筛并自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试：通过在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上，候选人体验改善，到面率提升最高达 30%。 3. InterviewAI：在线平台，提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案。候选人用设备麦克风回答，每个问题最多回答三次，会收到评估、建议和得分。 此外，还有 Xiaohu.AI 日报中提到的 Applicant AI 人工智能面试系统，它通过 AI 视频聊天快速筛选求职者，匹配招聘标准，自动推送合适候选人至下一阶段，减少人工干预，还可安排面试流程，提高招聘效率。链接： 。使用这些产品时，企业需要考虑数据安全性和隐私保护问题。

如果您想从 0 到 1 成为 AI 产品经理，可以按照以下步骤学习： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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。 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，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。 此外，您还可以参考以下案例： 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用，了解 Code AI 应用开发教学，包括其背景、现状、证件照应用案例以及学习过程，重点熟悉桌面网页版的用户界面。 参考北京分队成员的经验，如枫 share、行远、管子、猫先生、Andy 等在 AI 领域的技能、经验、职业、兴趣爱好等方面的情况。

由于您提供的内容中没有具体的相关信息，以下为您生成一份较为通用的房地产开发公司年度 AI 提升工作效率的工作策划示例，您可以根据实际情况进行调整和完善。 一、目标 通过在公司内部推广 AI 工具的使用，在本年度内实现各部门工作效率提升 30%以上，降低人力成本 15%左右，提高项目质量和客户满意度。 二、行动计划 1. 第一季度 进行市场调研，了解适合房地产开发行业的 AI 工具。 组织内部培训，让员工初步了解 AI 工具的应用。 2. 第二季度 针对各部门需求，选择并引入相应的 AI 工具进行试点应用。 建立数据收集和分析机制，为 AI 工具的优化提供支持。 3. 第三季度 对试点部门的应用效果进行评估和总结。 根据评估结果，对 AI 工具进行调整和优化。 4. 第四季度 在全公司范围内推广成熟的 AI 工具应用。 对全年的 AI 应用效果进行总结和评估。 三、团队人员需求及分工 1. 成立 AI 推广小组 组长：负责整体工作的规划和协调。 技术专家：负责 AI 工具的选型、配置和技术支持。 培训师：负责组织员工培训和指导使用。 数据分析师：负责收集和分析数据，为工具优化提供依据。 部门联络人：每个部门指定一名联络人，负责与推广小组沟通本部门的需求和问题。 四、具体 AI 工具及对应解决的问题 1. 智能客服系统 解决客户咨询响应不及时的问题，提高客户满意度。 2. 项目管理 AI 工具 优化项目进度安排和资源分配，提高项目管理效率。 3. 市场分析 AI 工具 精准分析市场趋势和客户需求，为项目定位提供依据。 五、需要费用明细及资源需求 1. 费用明细 AI 工具采购费用：万元。 培训费用：万元。 技术支持和维护费用：万元。 数据采集和分析费用：万元。 2. 资源需求 服务器和存储设备，以支持 AI 工具的运行和数据存储。 足够的网络带宽，确保数据传输的流畅性。 六、风险点 1. 员工对新技术的接受度和适应能力可能较低，需要加强培训和引导。 2. AI 工具的应用效果可能不如预期，需要及时调整和优化。 3. 数据安全和隐私保护可能存在风险，需要建立完善的防护机制。

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。

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）

以下是为您提供的使用 AI 工具提高产品经理工作效率的建议： 根据调研问卷结果，多数产品工作从业者已在使用 AI 工具，但仍有部分用户使用频率不高或认为其对工作效率提升影响不大。 一些相对实用的场景包括： 1. 辅助精读论文，例如利用 https://scispace.com 进行翻译、拆解公式、分析代码等。 2. 写一些小脚本，如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 撰写产品宣传文案，根据产品宣传渠道生成营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 设计和整理调研问卷，生成调研框架，回收非结构化问卷并按指定框架生成指定表头表格。 5. 进行竞品分析，使用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据，如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词，可通过 ChatGPT 解释垂直领域的缩写或行业黑话，并举例、给场景说明。 另外，写完 PRD 后，可以让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现产品逻辑表达问题，也方便 QA 同学测试。 银海分享了 10 个 Prompt 提示词，效果可平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。您可以通过以下链接了解更多： 工具的视频演示： 产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 创业团队或负责出海产品的产品经理使用 AI 工具的价值可能会更大。

以下是为您推荐的入门 AI 产品经理的学习方案： 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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧，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。 此外，个人做了一下划分，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。 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： 这一阶段的画像就是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： 1. 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。 2. 关注场景、痛点、价值。 观察目前行业的 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求情况： 1. 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. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 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。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。 10. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 产品经理的工作内容（仅作参考）：

以下是对一些大模型产品的对比介绍： 智谱清言：由智谱 AI 和清华大学推出，基础模型为 ChatGLM 大模型。2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。 模型特点：在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力，但代码能力有优化空间，知识百科稍显不足，是很有竞争力的大模型。 适合应用：场景广泛，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景，在较复杂推理应用上效果不错，也适用于广告文案、文学写作。 其他大模型产品： OpenAI 发布 GPT4 科大讯飞发布星火 1.0 及升级至星火 3.0 百度发布文心一言 1.0 及升级至 V3.5 清华开源 ChatGLM 360 发布 360 智脑 1.0 及升级至智脑 4.0 复旦开源 MOSS 元语开源 ChatYuan 阿里云发布通义千问 1.0 及开源 Qwen7B 商汤科技发布商量 1.0 及升级至商量 2.0、商量 3.0 昆仑万维发布天工 1.0 出门问问发布序列猴子 华为发布盘古 3.0 西湖心辰发布西湖大模型 云从科技发布从容大模型 理想汽车发布 MindGPT OPPO 发布 AndesGPT vivo 发布 BlueLM 小米发布大模型 MiLM 元象科技开源 XVERSE13B Google 发布多模态大模型 Gemini 上海人工智能实验室开源 InternLM20B 百川智能发布 Baichuan2—Turbo 关于大模型在营销方面的应用： 大模型在实体类产品的营销标语生成上表现较好，虚拟类产品相对欠佳。可能是因为大模型训练数据中实体类语料多，更能调用已有知识加工，而虚拟类产品非标准品，大模型认识不足。 情绪价值在营销领域有很多用武之地，除快消商品外，很多产品的营销需要反复沟通，虚拟产品对感性成交依赖更大，大模型在这方面仍有很大发展空间。

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。

以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。

以下是一些与 AI 相关的舆情分析或信息订阅产品： 腾讯研究院开发的系列产品： AI 每日速递：高度凝练的日报产品，帮助读者在 35 分钟内快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词：周报产品，基于 AI 速递内容构建，通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引，为研究者提供便捷的“检索增强”工具。 科技九宫格：以 35 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理的短视频栏目，通过可视化呈现促进读者对前沿技术的理解与讨论。 此外，团队还开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。 个人订阅的 AI 信息源： 包括公众号、Telegram、微博、即刻等平台。 推荐的 Telegram 频道：黑洞资源笔记、科技新闻投稿、AI 探索指南、ChatGPT 新闻聚合、ChatGPT 精选、极客分享、开源社区、深度技术资源、AI News、AI Copilot、GIthub 仓库推荐等。 公众号“卡尔的 AI 沃茨”也会有一些 AIGC 周报等。 一种通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答的方式： 利用 wewerss，建议使用 Docker。浏览器打开 http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口）。 点开后输入 Dash 管理页面密码，先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。 然后在公众号源上，点添加，将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章，但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个）。在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db。

以下是关于人力 AI 产品的相关信息： AI Native 硬件： AI Pin：由 Humane 公司开发的可穿戴设备，通过激光投影技术在手掌显示信息，由高通 Snapdragon 芯片驱动，运行 OpenAI 的 GPT4 语言模型，集成麦克风、摄像头和传感器，能语音通话、上网和回答问题，注重隐私保护，配备“信任灯”功能，但价格高昂且面临市场竞争。 TAB AI：挂在脖子上的小冰盘，本质是麦克风和电池，使用蓝牙传输音频到手机和云端，ChatGPT 在云端转录对话，各种人工智能模型提取见解，是人工智能伴侣。 OpenAI 和 Lovefrom 在软银 10 亿美元融资开发的备受期待的“人工智能 iPhone”。 AI 面试官相关产品： 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：通过在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升。 InterviewAI：在线平台，提供面试问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，每个问题最多回答三次，会收到评估、建议和得分。 AIPM 技能树： 传统软件/互联网 PM 面对 AI 产品时，AI PM 作为更专业化角色逐渐形成，需具备跨学科知识背景，在技术和业务间有效沟通和决策。 掌握算法知识的必要性： 理解产品核心技术，做出更合理产品决策。 与技术团队有效沟通，减少信息不对称误解。 评估技术可行性，在产品规划阶段做出更准确判断。 把握产品发展方向，了解算法前沿。 提升产品竞争力，发现独特优势，提出创新特性。 提升数据分析能力，很多 AI 算法涉及数据处理和分析。