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AI方向产品经理

回答

以下是为您提供的关于 AI 方向产品经理的相关信息：

北京分队中从事 AI 方向的产品经理包括：

  • 枫 share：熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过 SD、MJ 但有待深入学习，用 PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频，正在找 AI 方向的产品岗位，坐标海淀（北五环）。
  • 行远：熟悉 prompt，部署过大模型、绘图项目，使用 Midjourney、sd、pika、suno 等 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用，坐标朝阳。

最近的招聘信息中，AI 产品经理的职责描述：

  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：

  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。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标||-|-|-|-|-|-||13|枫share|产品经理，熟悉ChatGPT，写过prompt，使用过SD、MJ但有待深入学习，用PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频。正在找AI方向的产品岗位。|产品经理，AI领域|学习、打磨作品|海淀（北五环）||14|行远|产品经理，熟悉prompt，部署过大模型、绘图项目，使用Midjourney、sd、pika、suno等AI创作工具。期待学习和实战案例应用。|产品经理|学习、创作|-朝阳||15|管子|数据科学家，熟悉prompt创作，midjourney,runway,正在学习stable diffusion。期待学习、打磨作品。|数据科学家|学习、打磨作品|朝阳（望京和国贸）||16|猫先生|算法技术出身，2022年开始持续关注并学习AIGC方向，部署过大模型、绘图、视频生成等项目。熟悉pika、runway、svd、sd、gpt4、comfyui等工具|算法技术，AIGC方向|-|海淀||17|Andy|技术出身，刚开始学习AIGC，部署过大模型、SD等，写过代码调用API，熟悉使用ChatGPT、Kimi、coze等。关于AI在教育领域的应用。|技术研发|-|通州|

最近招聘信息-持续更新中

AI产品经理职责描述：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：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

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标||-|-|-|-|-|-||114|laura|互联网经济研究咨询出身，互联网连续创业者，企业创新战略顾问。投资了两个人工智能算法项目，参投了一个智算中心。AI企业导师（浙大，重庆交大，中央民大定期有课），企业AI咨询，培训，陪跑。针对ToB.ToG的AI，有想法和产品的小伙伴欢迎勾兑，一起探索AI商业化各种可能性。家住通州，喜欢唱歌，偶尔组织，欢迎约|投资人|喜欢唱歌|通州||115|沈杰Jaysen🌟|AI狂热爱好者，从事街舞教培行业16年，主持&唱跳&编剧&创意策划&表演于一体，当地政协委员&青联常委，一颗不羁且有趣的灵魂👁️‍🗨️<br>现想在个人原有基础上就与同仁们一起探索AI商业变现的无限可能性，关于AI服务各行业垂直场景降本增效的可能性探讨💡。From浙江省丽水市，会定期出差✈️，欢迎亲们约➕Bingo🏖|政协委员|艺术家|浙江省丽水市||116|金鑫®|产品经理。曾在VR和互联网金融领域创业，现在专注于互联网商业创新教育。从0到1打造过tob/toc产品。目前，对AI领域的创新和创业特别感兴趣。希望和群里的小伙伴一起探索AI➕商业的可能性。|产品经理||||117|罗圣溥|普通打工人。正在学习coze agent mj gpt，以及ai视频制作，对ai领域很有兴趣，希望可以通过跟着社群学习不断进步||||

其他人在问
普通人如何了解AI
普通人了解 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 认识 AI 的本质：把 AI 当成一个黑箱，只需知道它是能理解自然语言并输出自然语言、模仿人类思维的东西，其生态位是似人而非人的存在。当使用时，要基于其“非人”的特点，通过清晰的语言文字压缩其自由度，明确告知任务、边界、目标、实现路径和所需知识。 2. 利用万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，根据给出的知识框架，针对每个小点进一步询问，让 AI 帮助深度思考。 3. 寻找优质信息源：比如即刻 App 的“”等免费圈子，Twitter 和相关官网也是溯源的可选之处。若担心信息洪流，可采用只掌握最好产品、解决具体问题、关注核心能力、关注需求和逻辑、先提升认知再谈技巧等做减法的小 tips。 4. 了解基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支及联系，浏览入门文章了解其历史、应用和发展趋势。 5. 开始学习之旅：在「」找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习，推荐李宏毅老师的课程。 6. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，并掌握提示词技巧。 7. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品并分享作品。 8. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。
2024-11-25
如何利用AI炒股
利用 AI 炒股可以通过以下几种方式： 1. Stocked AI：这是一个投资服务，提供每日股票推荐。其推荐由机器学习模型生成，使用人工智能预测下一天的股票收盘价。 2. 博主林亦 LYI 的实践：在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力来炒股。 需要注意的是，AI 在炒股中的应用仍存在一定的风险和不确定性，不能完全依赖其结果进行投资决策。在使用 AI 辅助炒股时，还需要结合自身的投资知识、经验和风险承受能力进行综合判断。
2024-11-25
ai和Chatgpt的区别
AI 和 ChatGPT 存在以下区别： 1. 侧重点不同：Character.ai 更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求；而 ChatGPT 注重提高效率和解放生产力。 2. 定义和性质： Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看，在 2022 年宣发时被称为一种模型，在帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。其中，AGI 是通用人工智能，能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统；NLP 是自然语言处理，即处理人类语言；LLM 是大型语言模型，数据规模很大，耗费资金多。
2024-11-25
关于ai的书籍推荐
以下是为您推荐的关于 AI 的书籍： 神经科学相关： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者：Michael S. Gazzaniga; Richard B. Lvry; George R. Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，是认知神经科学之父的经典力作，系统涵盖了认知神经科学的诸多方面。 《神经科学原理》（作者：Eric R. Kandel; James H. Schwartz）：能让您系统了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递等内容。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G. Nicholls 等著）：神经生物学领域的世界级名著，涵盖了神经科学的各个方面。 Python 和 AI 相关： Python 方面：《Python 学习手册》《Python 编程》。 AI 方面：《人类简史》《深度学习实战》。 希望这些推荐能满足您的需求。
2024-11-25
什么是AI
AI 是一门令人兴奋的科学，它研究如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于 AI ，可以将其视为某种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的东西，就像一个黑箱，我们不必深究它如何理解，其生态位是一种似人而非人的存在。 最初，计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算，现代计算机虽更先进，但仍遵循相同的受控计算理念。然而，对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确编程步骤，而这正是 AI 所感兴趣的。 在实际应用中，AI Review 是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能，您还能提供自定义说明让其专注于特定方面，比如性能问题。目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等审核选项。
2024-11-25
哪个AI编程工具比较好？
以下是一些比较好的 AI 编程工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手，基于自研基础大模型微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外，Cursor 也是一款优秀的 AI 编程工具，它是专为人工智能辅助编程设计的现代化集成开发环境（IDE），具有 AI 辅助编码、代码自动补全、实时代码分析等多种特点，支持多语言、集成终端、Git 集成、自定义主题、跨平台和实时协作，能通过 AI 技术提高开发者生产力，使编码更智能高效。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据自身需求选择最适合的工具。 Cursor 的下载地址：第一步，通过 https://www.cursor.com/ 链接进入 Cursor 产品主页后，在右上角点击下载，下载后解压安装。
2024-11-25
我是一个产品经理但没有编程基础，目标是可以做自己的AI产品，学习AI应该从哪里开始学起
作为没有编程基础的产品经理，学习 AI 可以从以下几个方面开始： 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，您能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。 在知识库有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，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。 此外，了解 AI 提示词工程师的岗位技能要求也会对您有所帮助： 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 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 9. 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。 10. 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。 11. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是，虽然您是产品经理，但如果要独立做完整的产品开发，不要寄希望于 0 基础没有额外输入光靠工具就能完成。在开发过程中，可能需要提前学习相关知识和技能。
2024-11-25
帮我推荐一些适合产品经理使用的AI产品吧
以下是为产品经理推荐的一些 AI 产品： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com） 此外，还有以下相关内容供您参考： 《AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会》中提到，AI 产品经理可分为入门级、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；研究级有技术和商业化研究两条路径；落地应用级则有成功案例和商业化价值。 余一相关的内容，如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》的迭代更新，以及《从 2023 年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等。 相关链接： 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】
2024-11-21
产品经理功能设计prompt
以下是为您整理的关于产品经理功能设计的相关 prompt： 创建客户旅程：帮您写一段客户旅程，该产品功能为{功能描述}，用户画像是{用户特征描述，如年龄、性别等}；为{具有功能的产品}创建针对{受众人口统计，如性别、年龄组等}的客户旅程。客户旅程应该包括用户角色、场景、目标和期望，以及接触点的体验。此外，提供有助于改善客户旅程的机会和问题等见解。 竞争对手分析：帮您分析几个竞争对手，可以列出产品名字；通过研究提供类似产品或功能的公司，分析{产品/功能}的竞争对手。使用表格格式组织调查结果：公司名称|资金来源|投资者|客户|目标市场。 API 集成问题：帮您确定需要哪些 API 来实现以下的功能；请提供在将第三方 API 集成到此特定功能的{产品}中时需要询问的技术问题列表。 用户测试问题：帮您编写一份用户测试问题，实现以下的功能；编写{产品/功能}的用户测试说明，用用户目标和目的代替逐步指导。用相关问题总结说明，以收集用户的反馈。 商业计划书：您的商业目标是{……}，为您撰写一份商业计划书，包括想法名称、简短的一句话、目标用户角色、用户要解决的痛点、主要价值主张、销售和营销渠道、收入来源、成本结构、关键活动、关键资源、关键合作伙伴、想法验证步骤、估计的第一年运营成本，以及需要寻找的潜在业务挑战。将结果以 Markdown 形式写在表格中。 写 PRD：您作为一名产品经理，根据{具体需求}撰写一份 PRD。包括主题、介绍、问题陈述、目标和目的、用户故事、技术要求、好处、关键绩效指标、开发风险、结论。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 思维导图设计：以树状图形式展示思路和知识框架。 解决方案专家：根据问题分析，提供切实可行的解决方案。 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：https://www.promptingguide.ai/zh
2024-11-18
有没有给IT产品经理提效的AI应用呢？
以下是一些能为 IT 产品经理提效的 AI 应用： 案例方面： 产品：产品经理如何用 ChatGPT，使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间大幅缩短，效率提升显著，复杂度降低，还能保存所有历史数据，报表秒开。 产品：产品经理的流程优化，普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事，有一定效率提升。 工具集方面： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（hypertype.co） 会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（senseapp.ai） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（ellie.ai） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）
2024-11-13
AI在产品经理岗位上的应用
AI 在产品经理岗位上有以下应用： 1. 辅助精读论文：能帮助翻译、拆解公式，分析代码等。可使用工具如 https://scispace.com 。 2. 编写小脚本：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：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计与整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析：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：很多垂直领域有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 此外，还有以下相关内容： 写完 PRD 后，可让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，既能发现自己产品逻辑表达问题，也方便以后 QA 同学测试。 创业团队的产品经理身兼数职，在做产品、营销推广、写脚本、数据分析等方面都能用到 AI，语言不再是障碍，有利于做出海产品。 作为产品经理，可以使用如 PMAI 这样的工具，它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。产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。还可以参考作者 nimbus 关于用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手效果平替 PMAI 的相关内容，飞书原文：https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink ，微信公众号原文：https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg 。
2024-11-11
非技术背景的产品经理如何快速掌握AI相关知识
对于非技术背景的产品经理，要快速掌握 AI 相关知识，可以从以下几个方面入手： 1. 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。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，能够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。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，评估某些功能的技术可行性。了解算法知识可以帮助做出更准确的判断。 4. 把握产品发展方向：AI 技术发展迅速，了解算法前沿可以更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：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。 6. 增强数据分析能力：很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析，掌握相关知识可以提升数据分析能力。 在实际应用中，比如在商业化问答场景中，非技术从业者需要了解一些落地的配置，如问答机器人的配置包括 AI 模型、提示词、知识库等。 此外，在成为 AI 摊主方面，不同的人群有不同的优势。技术背景丰富的人具备扎实的技术基础，产品开发与管理经验丰富的人能推动产品落地与优化，AI 爱好者与学习者渴望提升技能，内容创作与营销能力强的人能将 AI 技术与商业化需求结合。
2024-11-06
利用哪个AI可以快速了解一个领域的发展方向
以下是关于您问题的回答： 要快速了解一个领域的发展方向，可以从以下几个方面入手： 技术研究方向： 1. 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 1. 编程基础：如 Python、C++等。 2. 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下： AI 技术发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：像视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外，AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用，例如： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之，AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。
2024-11-18
认为如果我是一个大学生，想要通过大模型去参加项目什么样的方向会比较好我应该做一个怎样的大模型？
对于大学生想要通过大模型参加项目，以下是一些方向和相关知识： 大模型的概念： 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好地胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。Token 被视为模型处理和生成的文本单位，会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练： 一般训练会有 3 个步骤，每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力而非直接回答问题，将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分，中间可能有分隔符。还有对齐过程，通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调： 在人工智能领域，通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等，通过训练获得广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程，通过在特定领域的数据上训练模型，优化所有层的参数，提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源，小公司负担不起，微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。
2024-11-18
学习ai有哪些方向可以选择
学习 AI 有以下几个方向可供选择： 1. 编程语言基础：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验：尝试使用如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。也可以探索面向特定群体的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 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、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：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，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 6. 特定模块深入：根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等进行深入学习，掌握提示词技巧。 7. 与 AI 产品互动：使用如 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。 8. 结合特定领域：如将 AI 与宠物行业结合，包括 AI 宠物助手（自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等）、AI 宠物互动玩具、AI 宠物图像生成、AI 宠物医疗诊断、AI 宠物行为分析等，需要掌握基础的 AI 技术，了解宠物相关领域知识，关注应用案例并尝试开发原型。
2024-11-08
介绍一下视觉算法产品，以及该方向产品经理需要做的内容，以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说，视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品，例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括： 1. 市场调研与需求分析：了解市场需求、竞争对手情况，挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义：明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合：根据需求选择合适的视觉算法，并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进：协调开发团队、测试团队等，确保项目按时交付。 5. 与客户沟通：收集反馈，优化产品。 在面试视觉算法产品经理时，可能会考察以下知识点： 1. 计算机视觉基础知识，如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01
总结一下最新AI动态和新闻，各种新技术和新的应用方向
以下是最新的 AI 动态和新闻，以及新技术和新的应用方向： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：有图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涵盖数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：涉及模型优化、模型服务等。 行业实践：包含项目实战、案例分析等。 AIGC 周刊动态： 2024 年 7 月第二周：快手发布可灵网页版及大量模型更新；阶跃星辰发布多款模型；商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示；GraphRAG：微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 7 月第三周：Anthropic 新增分享和后台功能；LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo；Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周：Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型，还有其他一堆小模型等。 2024 年 7 月第五周：Meta 发布的 Llama3.1 405B 模型，具备 128K token 上下文窗口及对 8 种语言的改进，能与领先闭源模型竞争。评估显示其在指令遵循、代码和数学能力上表现优异。同时，还提到 AI 音乐工具 Udio 的大规模更新，以及 OpenAI 推出的 SearchGPT 搜索功能。 新手学习 AI 的方法： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，分享实践成果。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。
2024-10-31
具身智能在制造行业的落地方向有哪些？
具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：利用具身智能技术预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法使智能体理解和解释视觉信息，进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程，具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。
2024-10-26
如何搭建利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流 或者有没有这类ai 应用
以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息： 美国独立站搭建工作流中，有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如，七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材；在 UI 设计场景中，利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等；通过对 AI 大模型的训练和应用，提升合成模特的真实性和美感，提供定制化线上真人模特体验，如 AI 试衣间、AI 写真等；还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。
2024-11-22
有什么类似于ai秘书的产品吗？
以下是一些类似于 AI 秘书的产品： Replika：用户可在与它的关系中找到意义，每周花费数小时进行对话。 Anima：是一款 AI 聊天机器人产品。 CharacterAI：也是一款相关的产品。 Millie：可以优化约会应用程序的个人资料和消息。 YourMove：具有类似的优化功能。 Mumkin：能够帮助用户应对困难的对话。 早期的聊天机器人如 ELIZA、Clippy、SmarterChild、Alicebot 和 Kuki 等虽曾流行，但未给消费者留下深刻印象。新一波聊天机器人不同，如 ChatGPT 成为最快达到 1 亿用户规模的消费产品，这得益于大型语言模型（LLMs），使聊天机器人能自由流畅对话，听起来和人类无异。如今，容易想象出如人工智能朋友、心理治疗师、导师、教练等角色，早期版本常带有浪漫色彩，这可能与成人娱乐行业处于新技术前沿及社会变化有关。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体，我有几个问题：1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体？ 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合？也就是说回答100%能够正确，不会瞎说； 3.你有什么建议？
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体，我有几个问题：1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体？ 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合？也就是说回答100%能够正确，不会瞎说； 3.你有什么建议？
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面，一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而，要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的，因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议： 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库，例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样，将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤，明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑，将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤，使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
2024-11-21