我想做aigc产品经理，都要会ai哪些专业知识

以下是新手学习 AI 的全面指南： 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，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。 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。 此外，还有以下相关的学习内容： 1. 入门指南：强化学习： 原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN，并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您：20 分钟上手 Python+AI： 在深入学习 AI 时，编程可能会带来挑战，但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python：Python 拥有丰富的标准库，还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具，在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API：OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，可通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是一些免费生成音乐的 AI 软件： ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予您新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变您的歌唱声音。 ：为您的创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 ：带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 ：Audacity®音频编辑器的网页版。 此外，Riffusion 推出了 FUZZ 这一全新音乐生成模型，基于扩散模型，支持永久免费开放（只要服务器能撑住）。FUZZ 通过生成声谱图（Spectrogram）并转换为音频，可输入提示词（音乐类型、乐器、情绪等）生成风格匹配的音乐，支持无缝风格过渡，如从“爵士小号独奏”平滑切换到“电子舞曲节奏”。

以下是雪梅 May 的 AI 学习笔记相关内容： 1. 作者介绍： 适合纯 AI 小白，可参考此日记，学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间有空就进行，目前作者进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态，若觉得难做到不用有压力。 学习资源免费开源。 2. 第一阶段： DAY5 2024.5.26：开始使用 kimi，抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式。 DAY6 2024.5.31：应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程，在 B 站有资源，抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1：探索用 AI 解决真实问题，如写行业研究报告。 3. 2024 年 12 月 31 日历史更新（归档）： 雪梅 May 挑战 100 天与 AI 学习的过程，分为系统性学习、模仿实践、研究 Prompt 提示词阶段，学习路线图适合新人参考。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈，指出 AI 根本局限，阐述不同于主流 LLM 的技术路径。 少卿的《AI 帮你赢，谈双重主体性》，强调将 AI 视为方法，提供实用应用框架。

以下是 10 个关注量较多的优质 AI 公众号教学或资讯： 1. 超时空视角：提供 AI 资讯。 2. EverAI：在小红书、抖音、B 站等平台有教程及 AI 工具界面操作。 3. 猫叔个人公众号：AI 替代人类。 4. 小鱼干了：SD 喂饭达人，教程详细，案例丰富。 5. 白马少年：分享心得 blender，SD 出图练模型教程。 6. okingjo：lora 训练教程和心得。 7. 樊川：城市设计建筑大模型 IUrbanDesign。 8. 努力的五花肉：MJ 高手，热衷且擅长于 UI&UX 领域的内容创作与分享。 9. 文小言 APP 中的学习强国公文助手：可以帮助用户进行文汇检索，AI 公文书写，AI 公文润色等。 10. Recraft AI：提供多种样式的可选风格，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。

以下是一些头部的 AI 公众号： 超时空视角 赛博禅心 302.AI 产研负责人（产品官网：https://302.ai ） 01Founder（小红书：2205271258，公众号：01Founder，即刻：Max_means_best，微信：Max_Deze） 和 AI 一起进化（公众号：kaixindelele） 星际码仔（公众号：星际码仔） AI 大同学（微抖红手：AI 大同学，2 年老站能不更新就不更新：https://openai.mbmzone.com/mbmgpt/ ） PlayWithAI（小红书：PlayWithAI） 少女的 AI 大冒险（公众号：少女的 AI 大冒险）

以下是为您推荐的一些 AI 相关的优质公众号： 超时空视角 麦橘 麦乐园 MAILAND 𝐦𝐚𝐣𝐢𝐜𝐌𝐈𝐗 模型的作者 orange Web3 天空之城 Ragnar 瑞哥那 海辛 三思 INDIGO TALK 云中江树 陈财猫 阿文

AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。

AIGC（人工智能生成内容）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，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说，AIGC 包括以下方面： 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 作为一种强大的技术，能赋能诸多领域，但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 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，展现出广泛的应用前景。 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。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。

对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”，以下是一些可能的思路供您参考： 首先，深入了解陶寺遗址的相关背景和特点，包括其历史、文化、地理等方面的信息，这将为后续的分析提供基础。 其次，研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果，了解相关的算法、模型和工具。 然后，考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据，例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据，并对数据进行预处理和清洗。 接着，运用合适的 AIGC 技术和算法，对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现，例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等，以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上，进行深入的分析，例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等，挖掘潜在的历史和文化信息。 最后，对研究结果进行评估和验证，确保其准确性和可靠性，并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助，祝您顺利完成毕业论文！

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。

以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法： 1. 复制预置的 Bot： 访问，单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 在弹出的对话框中，设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队，然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域，调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域，给 Bot 发送消息，测试 Bot 效果。 当完成调试后，可单击发布将 Bot 发布到社交应用中，在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里： 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件，丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词，例如： Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User

以下是在本地部署 LLM 并完成某个专业或主题的专业知识库训练的详细步骤： 1. 部署大语言模型： 下载并安装 Ollama：根据电脑系统，点击进入 https://ollama.com/download 下载，下载完成后双击打开，点击“Install”。安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 下载 qwen2:0.5b 模型：如果是 Windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd 点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行粘贴进入并回车，等待自动下载完成。 2. 安装 Docker Desktop： 点击去下载，根据系统进行选择。以 Windows 系统为例，点击 https://docs.docker.com/desktop/install/windowsinstall/ 下载，双击下载项目，点击 ok 加载文件，点击“close and restart”重启电脑。重启后，点击“Accept”，选择第二个，点击"Finish"，进入 Docker Desktop。 3. 部署 FastGPT+OneAPI： 在桌面按住“shift”+鼠标右键，选择“在此处打开 Powershell 窗口”，在窗口中一行一行输入并回车。等待上方命令执行完成，下载完成之后。回到桌面，打开 FastGPT 文件夹，右键 dockercompose.yml 文件，选择打开方式为记事本打开，查找并修改相关内容后保存。回到命令行窗口中，继续输入并回车。 4. 配置 OneAPI： 在浏览器中输入：http://localhost:3001 ，进入登录页，账号 root 密码 123456 点击登录。点击【渠道】【添加新的渠道】，类型选择 Ollama，名称设为 qwen2，模型设为 qwen2:0.5b，秘钥设为 sksky，代理设为 http://host.docker.internal:11434 ，点击提交。点击【令牌】【添加新令牌】，名称随意，时间设为永不过期、额度设为无限额度，点击【提交】，点击【令牌】复制 key。 5. 配置 FastGPT： 回到 FastGPT 文件夹里，用记事本打开“dockercompose.yml”文件，查找并修改相关内容后保存。打开 config.json，根据图示修改完成，把相关数值改成 1500 左右。在命令窗口中输入：docker compose down 等待执行完成，再输入：docker compose upd 等待执行完成。在浏览器上输入：http://localhost:3000 ，账号 root 密码 1234 点击进入，设置好后点击确定。发布 API 并创建一个 key。

构建专业知识库可以通过以下两种方式： 使用 GPT 构建： 1. 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 3. 当用户提出问题时，将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把对应的文本块提取出来，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 使用 Dify 构建： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。

以下是为您提供的关于产品经理小白如何学习成为一名合格的 AI PM 的建议： 首先，了解一些重要的 AI 技术概念和框架： 1. 思维链：谷歌在 2022 年的论文中提到，思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力，即便不用小样本提示，也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一起传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct：2022 年《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结：很多大佬都强调要关注或直接阅读技术论文，像产品经理转型为 AI 产品经理，需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽可让 AI 辅助阅读，但仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门，值得观看。 此外，还可以观看一些关于技术框架与未来想象的访谈视频，比如安克创新 CEO 阳萌的访谈，其观点可能会给您带来启发。

如果您想成为一名 AI 产品经理，可以从以下几个方面学起： 1. 掌握算法知识： 理解产品核心技术，了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通，掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性，在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向，了解算法前沿更好地规划产品未来。 提升产品竞争力，发现产品独特优势，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。 2. 学习相关案例：可以参考一些成功的 AI 产品经理的经验，比如 Kelton 作为 AIPM 一枚，深耕 NLP 方向 2 年，从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，还完成过 LLM 评测体系的搭建。 3. 了解技术原理与框架： 如思维链，谷歌在 2022 年论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力。 了解 RAG（检索增强生成），将外部知识库切分成段落后转成向量存于向量数据库。 学习 PAL（程序辅助语言模型）和 ReAct 框架等。 同时，建议您关注或直接阅读技术论文，虽然有难度，但完成一定知识储备后，可借助 AI 辅助阅读。也可以通过一些通俗易懂的科普内容入门，比如相关的科普视频。

如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑，以下是一些建议： 1. 合理规划时间：在本职工作之余，制定一个合理的学习计划，将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标，逐步实现。 2. 明确学习重点：根据行业需求，例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求，包括本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景；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；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；了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）；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；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；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；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。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识：理解产品核心技术，了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，可以帮助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；了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向；了解算法可以帮助发现产品的独特优势，提出创新的产品特性，从而提升产品的竞争力；掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验：可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验，例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态：认识到学习和成长需要时间，不要过分焦虑，保持积极的心态，逐步积累和进步。

以下是一些帮助产品经理根据产品原型截图写产品需求文档的 AI 工具和提示词： AI 工具： 1. 产品管理工具：如 Aha!、ProductPlan 等，帮助管理整个产品生命周期。 2. 协作工具：如 Google Docs、Microsoft Office 365，支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件：如 JIRA、Trello，用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具：如 Google Trends、SEMrush，分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具：如 SurveyMonkey、Typeform，收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具：如 Tableau、Power BI，对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件：如 MindMeister、XMind，帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件：如 Lucidchart、Visio，绘制产品功能和流程图。 提示词： 1. 行业洞察分析：对行业现状、趋势和未来发展方向进行深入研究和预测。 2. 方法论专家：精通各类管理和研发方法论，能根据具体情况选择和应用最佳方法。 3. 头脑风暴：团队成员自由提出各种想法和见解，快速产出创意解决方案。 4. 需求文档设计：根据产品特性和用户需求，设计产品需求文档。 5. 功能价值分析：评估产品各项功能的重要性和价值，辅助优化资源配置。 6. 竞品分析报告：对竞争对手的产品进行全面的分析比较，找出优劣势。 7. 流程图/图表设计：直观地呈现业务流程、组织结构或统计数据。 8. 思维导图设计：以树状图形式展示思路和知识框架。 9. 解决方案专家：根据问题分析，提供切实可行的解决方案。 10. 周报生成器：自动化生成工作周报，提高工作效率。 学习 Prompt 提示词可以参考这份文档：https://www.promptingguide.ai/zh 。 在写提示词时，要注意以下几点： 1. 提示词内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 2. 调整负面提示词，帮助 AI 理解不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，更优先。 4. 对于星流一站式 AI 设计工具，其提示词用于描绘画面，支持中英文输入，启用提示词优化后能更生动地描述画面内容，小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 使用这些提示词和工具，可以帮助产品经理更高效地撰写产品需求文档，确保文档全面覆盖了市场和产品的关键方面。同时，它们也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

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。