AI产品经理实战学习

普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。

以下是关于 AI 基础的知识： 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，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。 3. 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，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，使用各种产品创作作品，并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 此外，为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍： 1. 《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，系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的名著，涵盖神经科学的方方面面。

以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例： 1. 在工作流方面： 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中，AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右，其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效，从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例： 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，更精准表达营销活动主题，如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景：对于定制化真人模特实景素材的主题活动，通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出，如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉：在 UI 设计场景中，采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果，如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉，如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，稳定输出定制化 IP 形象，如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放：如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。

以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 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。该公司专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。

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以下是一些将 PDF 转换为 Word 的 AI 工具和方法： 1. DeepL（网站）：点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 此外，对于美国电工教材 PDF 的翻译，推荐策略为： 1. 将 PDF 转 Markdown，人工校验后再分页翻译。 2. 无合适工具时，可用 AI 协助：将 PDF 转为图片，再用 Gemini Flash 2.0 转成英文 Markdown。推荐工具：Microsoft Markitdown，工具地址：

以下是为您提供的关于 AI 产品经理的相关信息： 1. 2 月 7 日的《DeepSeek 爆火的当下：2025，人人都是顶尖 AI 产品经理实操指南》指出，过去一年“AI 在产品管理中的应用”成为热门话题，“所有产品经理都需要成为 AI 产品经理”的观点在各种场合反复出现，AI 正在重塑工作方式。 2. 《Claude 的 5 层 Prompt 体系：从 AI 用户到 AI 指挥官的进阶之路》中提到，将复杂需求拆解为原子化 Prompt 组件是掌握 5 层 Prompt 体系的关键，并通过跨国科技公司规划下一代智能家居系统的实际案例展示了应用方法，包括 User Requirement、System Prompt、Global Rule 等多个层面，还创建了多种风格用于不同场景。 3. 对于 AI 产品经理的划分，仅供娱乐和参考： 入门级：能通过开源网站或课程了解 AI 概念，使用并动手实践应用搭建。 研究级：有技术研究和商业化研究两个路径，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。同时指出，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，对技术边界有认知，产品经理要关注场景、痛点、价值。还列举了一些落地案例。

以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息： 共学课程安排： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！：共学大类为 AIagent，讲师为全体，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战：共学大类为多维表格字段捷径，讲师为王大仙，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍： DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等。使用优势是能用更少的词让模型做更多事，思维发散，能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制，可能输出看不懂或胡编乱造的内容，增加纠错成本的问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，使用时要有自己的思维雏形，多看思考过程，避免被模型冲刷原有认知，使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等方面，还有案例展示。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 Deepseek。 相关社区动态： 2025 年 2 月 10 日，有《》DeepSeek R1 赏析分享会，专为非技术人群设计，介绍了技术亮点、未来展望及对流行谣言的澄清。 2025 年 2 月 10 日，有《》，讲述了 DeepSeek 的崛起原因、V3 模型特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日，有《》，介绍了飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合的使用方法和效果。

以下是关于飞书多维表格 DeepSeek 实战的相关信息： 共学活动安排： 【今晚 8 点】聊聊你怎么使用 DeepSeek！：共学大类为 AIagent，讲师为全体，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 6 日。 飞书多维表格 DeepSeek 实战：共学内容为多维表格字段捷径，讲师为王大仙，飞书会议地址为，共学时间为 2025 年 2 月 10 日。 关于 DeepSeek 的介绍与使用： DP 模型的功能包括自然语言理解与分析、编程、绘图等，使用优势是能用更少的词让模型做更多事、思维发散、能给出创意思路和高级内容，但存在思维链长不易控制、可能输出错误内容等问题。审核方法可以用其他大模型来解读其给出的内容，使用时要有自己的思维雏形，使用场景包括阅读、育儿、写作、随意交流等。 Deepseek 文档可在 3 群和 4 群分享获取，也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索。介绍了 Deepseek 的模型、收录内容、提示词使用技巧和好玩的案例等。未来活动预告包括明天后天在摩纳社区提供免费算力资源带大家学习炼丹，周一晚上学习多维表格中接入 DeepSeek。 相关社区动态： 2025 年 2 月 10 日，《》DeepSeek R1 赏析分享会专为非技术人群设计，介绍了技术亮点、未来展望及谣言澄清。 2025 年 2 月 10 日，《》介绍了 DeepSeek 崛起的原因、V3 模型的特点及竞争策略。 2025 年 2 月 10 日，《》介绍了如何将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率，普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。

以下是一些可以查看 AIGC 智能客服实战项目的途径： 1. 数字人课程：卡尔的 AI 沃茨推出的数字人课程，包含 15 节视频课，持续更新并附赠课外社群辅导，课程中回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，还介绍了数字人的广泛应用和完整学习体系。报名方式为扫码查看课程详细内容和介绍。 2. 摊位信息：在杭州商场举办的 AI 切磋大会的摊位中，有关于“AI 数字员工”的摊位，提供抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等体验 demo。 3. 大厂 AIGC 实践：京东有众多 AIGC 相关的实践案例，如【羚珑 AI 智绘营】IPAdapter 等，相关链接可在给定的内容中查看。

以下是为您找到的关于大模型的实战技术文章： 1. 《认识大模型 Embedding 技术加实战》 小结：认识了 Embedding 是浮点数向量，向量距离度量相关性，了解其分类及在大模型中的价值，还有从数据集中获取 Embedding 结果并保存为 csv 文件的实战部分。参考了 OpenAI 官网最新文档，包含个人测试问题和代码注释。链接：https://platform.openai.com/docs/introduction 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8mDLFFmgKOQC8WK2kkwhaA 原创：皇子｜皇子谈技术｜20240321 19:54 大模型应用开发技术不需要掌握机器学习和深度学习算法，但要有编程思维和 Python 基础。 2. 《ChatBot 是怎么炼成的?》 介绍了 LLM 基座大模型下游应用 ChatBot 的研发过程，在介绍 ChatBot 之前，先介绍了 LLM 在辅助编程方面的应用，包括 Codex 和 AlphaCode 两个奠基性工作，Codex 提出了编程数据集和 pass@k 指标，并采用了 2 阶段训练方式，还介绍了 Codex 的局限性和辅助编程问题定义。作者： 链接：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/HRnLw588DiTDLPkSTXCcKit8nbD 发布日期：2023/07/08

好的，以下是根据你的需求为你生成的文章： 检索增强生成技术（RAG）的基本概念和应用 一、RAG 的基本概念 RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程如下： 1. 给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。 2. 从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。 3. 将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。 4. 从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。 二、RAG 的实际应用 \中提到，配备了全景和精准 PDF 解析器的 RAG 系统 ChatDOC 可以检索到更准确和完整的文本段，因此能够给出更好的回答。实验证明，ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。 三、RAG 的开发 \中提到，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。RAG 的基本流程如下： 1. 给定一个用户的输入，例如一个问题或一个话题。 2. 从一个数据源中检索出与之相关的文本片段，例如网页、文档或数据库记录。这些文本片段称为上下文（Context）。 3. 将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，传递给一个大模型，例如 GPT。这个输入通常会包含一些提示（Prompt），指导模型如何生成期望的输出，例如一个答案或一个摘要。 4. 从大模型的输出中提取或格式化所需的信息，返回给用户。 综上所述，RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。

要成为 AI 产品经理，可以从以下几个方面努力： 1. 入门级： 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： 技术研究路径：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：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： 拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要具备的能力和素质包括： 懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 从招聘信息来看，AI 产品经理的职责描述通常包括： 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。 任职要求一般有： 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。 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。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 此外，具备以下条件也有助于成为 AI 产品经理： 技术背景丰富，包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等。 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。 熟悉多元化的应用场景，如 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。 作为 AI 爱好者与学习者，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，广泛使用生成式 AI 工具。 具备内容创作经验，如自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。 拥有营销策划与品牌运营能力，能够将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整的解决方案，以及丰富的活动策划和运营经验。

如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer，可以从以下几个方面准备： 1. 了解 AI 市场： 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，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能： 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 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 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。 需要注意的是，观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。

以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，也是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求包括负责 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。特看科技专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。公司能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等，有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。

以下是为您提供的 AI 产品经理教程： 一、AI 市场与 AI 产品经理分析 个人对 AI 产品经理做了以下划分，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。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 以前互联网刚兴起的时候，部分用谷歌的人会比用百度的有优越感，现在可能用 AI 搜索的更有优越感。 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，当然最好是同一个人，产品运营不分家。 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。 对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，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 是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 二、超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用 1. 基础小任务 推荐从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样，您可以通过最基础的绝对不会出错的小任务，来学会必备的调试技能。 您可以这样要求 AI：“我在学习写 chrome 插件。请选择最适合小白上手的技术栈，按照 best practice 为我生成一个简单的示范项目，但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。” 此处要求 AI 按照 best practice 来写非常重要：文件一开始就有良好的组织，后续功能复杂了才不会乱套。 还有一个偷懒小妙招：如果您用的是 o1mini，您可以在 prompt 最后添加这句：“请生成 create.sh 脚本，运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”（如果 windows 机器则是 create.cmd）足够勤勉的 o1mini 会为您生成一段超级长的代码，并给出提示，您只需要复制粘贴并执行，一次性生成十多个目录和文件，超方便。 2. 明确项目需求 您可以通过和 AI 的对话，来逐步明确项目需求。（如果您是训练有素的产品经理，可以忽略这一步） 您可以这样要求 AI：“我想要开发一个 XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样，向我提问，帮我梳理清产品功能，尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答，帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。” 来来回回的对话后，您可以让 AI 帮助您梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节，比直接给 AI 一段口头的需求描述要准确得多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知您现在在做第几点功能，会非常方便。 三、2024 年历史更新（归档） 1. 2024 年 7 月 22 日 《》今日是二十四节气的大暑，SD 的教程奉上。 《》Agent 共学活动新一期“谁是人类”全新开启！本次活动获得了阿里云☁️百炼和通义千问大模型的大力支持，为大家准备了丰厚的比赛奖品，不过切记：“奖品不是目的,目的是共同学习，享受学习过程带来的成长。”本次活动是一个基于通义千问模型的 Bot 拟人化竞赛，通过多轮问答和投票，旨在识别最模仿人类交流最像人类的 Bot。 《》，作者 ElliotBai，本文探讨了 AI Agent 产品经理在工具（Tools）方面的经验。尽管大模型不断进化，接口依然是基础。通过 AI 模型，可以将非结构化数据转化为结构化信息，实现自动化。引入 Function Calling 和 Tools 后，开发流程变得更高效、维护成本降低。推荐放弃不稳定的 JSON 模式，减少系统提示依赖，增强 API 响应提示，以及提供选项而非填空，以提升 Agent 的可控性和准确性。

对于 Python 程序员学习 AI，以下是一些建议和基础内容： AI 背景知识： 基础理论：理解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论：了解基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：熟悉常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：了解聚类、降维等算法。 强化学习：知晓其基本概念。 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 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（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还有相关的课程内容，如“和 Cursor AI 一起学 Python 编程”： 第一节：Python 是什么、Cursor 使用、notebook 远程编程。包括熟悉 Cursor 界面，安装和设置，指导下载安装 Cursor 编辑器，了解界面布局和基本功能，编写第一个程序，体验 AI 辅助功能，如代码自动补全和错误提示，使用 Bohrium 进行远程编程，注册和登录，在线编写和运行代码等。课程时间为 45 分钟，教学内容涵盖 Python 简介、发展历史和特点、在数据分析和人工智能领域的优势、在人文学科的应用、在语言教学和研究中的实际案例，以及对 Cursor 编程环境和 Bohrium 在线编程平台的介绍。

利用 AI 提高学习能力可以从以下方面入手： 英语学习： 1. 智能辅助工具：如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：Duolingo 能利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：ChatGPT 可用于英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：Socratic 利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 学习一门外语的通用方法： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：多与母语者交流，或用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容巩固记忆。 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并带着人类一同进步。AI 的特性使我们能将其一部分一部分地拆解研究，构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮，最终可能成为下一代专家（无论是人类还是 AI）的教师。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些适合您入门学习的 AI 课程： 1. 工具入门篇（AI Tools）： 数据工具多维表格小白之旅：适合 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。通过表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。 文章链接： 视频链接： 2. 工具入门篇（AI Code）： 编程工具Cursor 的小白试用反馈：适合 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。 文章链接： 3. 工具入门篇（AI Music）： 音乐工具Suno 的小白探索笔记：适合 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。 文章链接： 此外，还有以下相关内容供您参考： 1. 关于 AI 视频制作的交流与答疑： 视频流表格制作：在知识库的 AI 视频专栏中有相关教程和模板。 Copy UI 社区：微推有专门研究 Copy UI 的社区，相关内容有趣但本次未展开讲。 SD 类图片作用：国内大厂很卷，一般需求吉梦等产品可完成，特殊精细要求才用 SD，不了解可在微推加 AI 会话中找。 图片视角转移：使用 P 模型，上传图片并告知镜头移动方向和相关内容。 PNG 与背景融合：Recraft 产品目前不太擅长 PNG 与背景的特别好的融合，可通过合并方式处理。 保证文字不崩：使用吉梦的 2.1 模型效果较好。 新手 AI 视频制作：纯小白参与项目时，项目组会做好部分准备工作，上手难度不高，专注出图和出视频，用好相关技术。 关于利用 AI 工具创作北京宣传片相关问题的探讨。 AI 工具使用思路：对于如何利用 AI 工具创作，建议直接上手尝试，通过试错和与 AI 交流获取反馈，遇到具体问题再向社区请教。 素材处理方法：若有故宫相关照片素材，可采用导入参考图生图、让实拍素材动起来等方式，还可通过抠图、融图等操作将素材与虚拟背景融合。 创作需先构思：创作时不能仅考虑如何连接已有素材，而应先构思剧本和想要表达的内容，再合理运用素材。 2. 入门工具推荐： Kimi 智能助手：Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios： 您还可以通过「飞书」这款工具，浏览其社区的精选课程、先进客户实践。下载飞书：

对于小白如何用 AI 开始学习图片设计，以下是一些建议： 1. 图像流搭建 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。为 bot 加入图像流时，要设定图像流名称以及描述（名称只能是英文）。 了解图像流节点的意义：图像流编辑界面左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能，大致可分为智能处理工具（如“智能生成”“智能抠图”“画质提升”等）、基础编辑工具（如画板、裁剪、调整、添加文字等）和风格处理类工具（如风格迁移、背景替换等）。从基础编辑工具开始尝试，熟悉后再探索其他功能。右侧类似画布，可拖拽左侧工具或点击“+”拖放各种工具模块，工具之间可连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，在总结故事后，将完整的故事作为输入，对输入的故事进行一轮提示词优化，从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词，将优化后的提示词输入生图大模型，调整生图的基础风格和信息，输出最终的配图海报。 测试图像流。 2. 利用即梦 AI 生成海报 提示词：皮克斯风格，三宫格漫画：一只小狗，坐在办公桌前，文字“KPI 达标了吗？”。一只小狗，拿着一个写满计划的大本子，微微皱着眉头，文字“OKR 写好了吗？”。一只小狗坐在电脑前，文字“PPT 做好了吗？”。 实操教程： 打开即梦 AI：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 3. 进阶技巧和关键词 图片内容一般分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。 主题描述：可以描述场景、故事、元素、物体或人物细节、搭配等。描述场景中的人物时，最好独立描述，不要用一长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成图片。对于某些材质的描述，关键词的运用有很多门道，需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。

以下是关于制作机器人和机器狗的理论指导和操作指南： 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体，与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互，能接受多种模态指令实现复杂任务。具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流，强调与物理环境交互。人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能有三要素： 1. 本体：即硬件载体，不同环境有不同形态的硬件本体适应，如室内平地适用轮式机器人，崎岖地面适用四足机器人（机器狗）。 2. 智能：包括大模型、语音、图像、控制、导航等算法。 3. 环境：本体所交互的物理世界，本体、智能、环境高度耦合是高级智能基础。 具身智能还有四个模块：感知决策行动反馈。一个具身智能体的行动分为这四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。在具身智能体与环境的交互中，智能算法通过本体传感器感知环境，做出决策操控本体执行动作任务影响环境，还可通过“交互学习”和拟人化思维学习适应环境实现智能增长。