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如何从零到一成为AI产品经理

Answer

要从零到一成为 AI 产品经理，可以参考以下步骤：

  1. 入门级：
    • 通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 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。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。

此外，还可以参考一些实际案例，比如 Kelton 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。

在技术方面，对于纯小白，可以从最基础的小任务开始，让 AI 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，学会必备的调试技能。还可以通过和 AI 的对话，逐步明确项目需求，让 AI 帮助梳理出产品需求文档。

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References

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

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（对应的画像可能是喜欢听小宇宙APP的播客或浏览AI相关的文章哈哈）；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（当然我感觉都没啥好优越的，都是工具，关键还是看能用工具产出什么）。2）研究级我理解这里有两个路径，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，我一直的理念是产品运营不分家（产品即运营）。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）落地应用这一阶段我理解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：1）负责功能模块与执行细节；2）负责整体系统与产品架构；3）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说白了也是工具和手段，我认为产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。举一些我们之前做的落地案例（我个人也是在2017年开始关注机器学习，还报了风变的Python课程，不过当时没有深入研究）。

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||-|-|-|-|-|-||1|Kelton|AIPM一枚，深耕NLP方向2y；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、元宇宙领域玩耍过2y，始终追随时代步伐前行～|AI产品经理|-|海淀（北四环）||2|光army|电影行业从业十几年，导演、编剧、剪辑、广告经验（导演两部电影，编剧二十多部电影，导演上百部广告，剪辑过几部电影）|电影行业/导演编剧|-|朝阳||3|ANCI|熟悉mj，ChatGPT,做视觉设计，可以出图和创意|视觉设计，自由职业|跑步、画画|东五环||4|韦恩W|目前SD刚入门，主要是SD出图生成制作小视频，本职技术经理，带项目，做产品设计|技术经理，产品设计|-|天津||5|陈星|AI从业者，擅长剧本文字创作，生图生视频声音都用过但水平一般|AI从业者，剧本创作|-|朝阳（双桥）||6|Anna娜娜|美术出身，3D动画工作，脑洞、出图、出视频方面略知一二|3D动画工作|-|-|

超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用

推荐你从一个最最基础的小任务开始让AI先帮你按照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，你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。“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：如果你用的是o1-mini，你可以在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）足够勤勉的的o1-mini会为你生成一段超级长的代码，并给出提示，你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。[heading2][heading1]2明确项目需求[content]你可以通过和AI的对话，来逐步明确项目需求。（如果你是训练有素的产品经理，可以忽略这一步）“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，你可以让AI帮助你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地多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给AI并告知你现在在做第几点功能，会非常方便。[heading2]

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怎么写好AI绘画提示词
以下是关于写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法： 1. 趣味性与美感概念：通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，在美术基础不出错前提下将形式与内容结合。 2. 纹身图创作要点：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 3. 魔法少女示例：以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 4. 提示词编写方法：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 5. 实操演示准备：按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。 6. 人物创作过程：从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 7. 输入语言：星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 8. 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，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。 9. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 10. 利用“加权重”功能：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。对已有的提示词权重进行编辑。 11. 辅助功能：翻译功能可一键将提示词翻译成英文；删除所有提示词可清空提示词框；会员加速可加速图像生图速度，提升效率。 12. 对于 Stable Diffusion：生成方式主要分为文生图和图生图两种。文生图仅通过正反向词汇描述来发送指令。在文本描述上又分为两类：内容型提示词主要用于描述想要的画面，采样迭代步数通常数值控制在 20 40 之间最好，采样方法一般常用的为：Euler a；DPM++2S a Karras；DPM++2M Karras；DPM++SDE Karras；DDIM。将比例设置为 800:400，高宽比尽量在 512x512 数值附近。
2025-03-10
怎么写好AI绘画提示词
以下是写好 AI 绘画提示词的一些要点和方法： 1. 画面描述：用自然语言详细描述画面内容，避免废话词。比如描述人物时，包括发型、妆容、服饰、配饰、表情、背景等元素；描述场景时，涵盖环境光照、画面构图等。 2. 趣味性与美感：趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 3. 纹身图创作：强调人机交互，对输出图片根据想象进行二次和多次微调，确定情绪、风格等锚点再发散联想。 4. 特定示例：如以魔法少女为例，发散联想其服饰、场景、相关元素等，并可采用反逻辑反差方式。 5. 输入语言：根据不同模型选择合适的输入方式，有的使用自然语言（一个长头发的金发女孩），有的使用单个词组（女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 6. 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，例如：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。 7. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，输入不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印等。 8. 利用“加权重”功能：在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。 9. 辅助功能：如翻译功能可一键将提示词翻译成英文，还有删除所有提示词、会员加速等功能。 10. 模型选择与参数设置：根据需求选择合适的模型和采样方法，合理设置采样迭代步数和比例等参数。
2025-03-10
什么是AI agent
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。
2025-03-10
我想要制作一款小游戏，上架到抖音和微信，请你给我列举出需要用到的ai和软件
以下是制作小游戏并上架到抖音和微信可能需要用到的 AI 和软件： AI 方面：可以利用 AI 描述需求生成游戏代码，例如向云雀 3.5 等模型描述需求来辅助生成代码。还可以让 AI 处理图片、绘制角色形象等。 软件工具： 图像托管网站：用于上传游戏中的图片，选择无需登录、兼容性强的网站。 代码解释网站：有专门解释代码改游戏 bug 的网站，部分有免费额度。 GitHub：用于游戏发布，需要注册账号，设置游戏名，选择公共或锁定，上传文件等。 Zion：支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。 Coze：可作为后端服务。 微信开发者工具：用于微信小程序的开发。
2025-03-10
我想让ai通过文字生成某一类风格的图片，可以给示例
以下是关于让 AI 通过文字生成某一类风格图片的示例和相关信息： 一、关键词相关 在生成图片时，图片内容通常分为二维插画和三维立体两种主要表现形式。为得到想要的图片，以下几个方面很重要： 1. 主题描述 可以描述场景、故事、元素、物体或人物的细节及搭配。 对于场景中的人物，应独立描述，避免用长串文字，以免 AI 识别不到。 大场景中多个角色的细节不太容易通过关键词生成。 2. 设计风格 设计师可能难以直接表达设计风格，可找风格类关键词参考或用垫图/喂图，让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 某些材质的关键词使用有较多门道，需针对特定风格进行“咒语测试”。 二、工具 Ideogram 2.0 相关 1. 特点 设计能力强，文字生成效果好且准确（仅限英文），图像生成效果优于 Flux&Dalle·3。 具有精准文本生成、多样化风格、创意控制、开发者友好、支持手机端、免费使用额度等特点。 2. 基本操作界面 3. 示例 磨铁文化 Xiron 的字体设计 字体版权：AI 生成文字并非使用真实字体，而是基于学习创造类似风格的文字。 字体生成错误：可通过多次生成提示、使用编辑器修改、更换版本等方式纠正。 3D 风格海报设计、复古海报、网页设计等示例。
2025-03-10
如何做ai视频
将小说制作成 AI 视频通常包括以下步骤和可利用的工具： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-10
如何从零到一学习LLM上层AI应用开发
从零到一学习 LLM 上层 AI 应用开发，您可以参考以下步骤： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 以下是一些相关的学习资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 提示工程指南： LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： LLMs 九层妖塔： 在课程方面，欢迎来到针对开发者的 AIGPT 提示工程课程。该课程将分享软件开发最佳实践的提示，涵盖常见用例，包括总结、推理、转换和扩展，并指导使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有基础 LLM 和指令调整后的 LLM 两种类型。基础 LLM 已训练出根据文本训练数据预测下一个单词，通常在大量数据上训练，以找出接下来最有可能的单词。
2025-01-28
从零到一的 LLM 学习教程
以下是从零到一学习 LLM 的教程： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 运用 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外，为您推荐以下 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合的学习资源： 1. 面向开发者的 LLM 入门课程： 地址： 简介：一个中文版的大模型入门教程，围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开，主要包括：吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版，吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南： 地址： 简介：该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣，编写了这份全新的提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： 地址： 简介：Langchain 的中文文档，由是两个在 LLM 创业者维护，希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. LLMs 九层妖塔： 地址： 简介：ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 关于 LLM 的预测原理： LLM 接触了包括教科书、文章、网站等在内的庞大数据集。在训练阶段，它们学会了理解语言的上下文和流动性，掌握了包括语法、风格，甚至是文本的语调等方面。当您用一个句子或问题来指导 LLM 时，它便利用自己所学的知识，预测接下来最可能的一个或几个词。这不仅是基于它在训练期间观察到的模式和规则的推测。 在提示工程方面，鉴于 LLM 的概率本质，提示工程师面临的挑战是如何引导 LLM 向着高度可预测和准确的结果方向发展。在相关课程中，您将学习许多技巧，这些技巧将帮助您掌握高度可预测的 LLM 输出结果的艺术和科学。但在深入学习之前，可以先从一些简单的练习开始，激活思维。
2025-01-28
我想用AI完成一个编程项目，帮我从零到一完成一个个人介绍网站，我现在使用vo.dev完成了一个网站，但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
ai如何提升产品经理的工作效率
AI 可以通过以下方式提升产品经理的工作效率： 1. 辅助精读论文：能帮助翻译、拆解公式，分析代码等。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. 设计和整理调研问卷：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. 进行竞品分析：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：很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化产品逻辑和代码：写完 PRD 后，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。 此外，还有以下相关内容： 1. 银海分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手，效果平替 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。产品体验地址：https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。 2. 有案例表明，产品经理使用 ChatGPT 优化代码可以显著提升效率。如将一段近 1900 行的 SQL 查询代码的执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升 520 倍，复杂度降低 6 倍，同时还能保存所有历史数据，报表实现秒开。而且 GPT 还能根据真实业务需求提出与原代码不同的解决思路。
2025-03-10
产品经理在设计AI产品功能时候，需要设计意图识别吗？怎么设计呢
产品经理在设计 AI 产品功能时，需要设计意图识别。以下是关于意图识别的相关内容： 意图识别的定义：当用户输入指令，这些指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需要对这些指令做出反应。这个过程在本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。无论是在单一智能体架构还是复杂的多智能体系统中，意图识别都扮演着至关重要的角色。 意图识别的实现方式： 1. 通过准备特定于任务的数据集，然后利用这些数据对模型进行 Finetuning，以提升其在特定意图识别任务上的表现。这个过程涉及到在预训练模型的基础上进一步训练，以调整模型参数，使其更适应特定的任务需求。 2. Prompttuning，这种方法不需要对模型的参数进行大规模调整。而是通过精心设计的提示词来引导模型，使其能够识别和响应用户的意图。这种方法的优势在于其灵活性和快速适应性，能够在不改变模型参数的情况下，迅速适应新的任务或领域。 这两种方法各有优缺点：微调能够提供更高的准确性，但需要较多的训练数据和计算资源；而提示词调优则在创造性和灵活性方面表现更为突出。 在使用大型模型进行意图识别时，需要注意一些潜在的问题： 1. 由于意图识别在智能系统中扮演着守门人的角色，如果其准确性不足，整个系统的后续环节，包括记忆、规划和反思等，都可能受到影响，无法正常发挥作用。 2. 在落地设计时，意图识别通常与特定的业务场景紧密相关，如果脱离了具体的业务需求，意图识别将失去其实际意义。因此，在设计意图识别系统时，必须将其与业务需求紧密结合，确保其能够准确地理解和响应用户的需求。如果意图识别脱离了业务背景，那么可能不如利用模型的泛化能力去执行更基本的意图识别任务。 以下是一个使用 prompt 来设计意图识别的例子：在上述使用提示词进行意图识别的例子中，提示词对用户的指令进行了分类，以识别不同的意图。然后，根据这些识别出的意图，系统执行相应的动作。最终，系统会输出一个 JSON 格式的结果，这通常包含了对用户指令的解析和响应。 在未来的 AI 学习产品中，除了拥有大模型之外，还需要拥有其他的基础设施，包括但不仅限于具备学习任务规划能力的小参数规模模型、意图识别模型、多模态交互模型、搜索引擎、既有的知识库等等。
2025-03-06
我如何才能进入AI产品经理这一行业，目前是B端产品经理
要进入 AI 产品经理这一行业，您可以参考以下几点： 1. 学历和专业背景：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会有一定优势。 2. 技能掌握： 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。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 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。 3. 工作内容参考： 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。 正确地处理 PDF 文档并从中获取信息。 在构建数据飞轮中起到重要作用。 考虑如何应对 AI 对产品的冲击。 需要注意的是，懂 AI 的产品经理是稀缺资源，To B 方向的产品经理缺口更大。同时，要避免用技术热点指导创投，顺着技术发展的脉络做产品时要注意避免与大公司竞争。
2025-03-05
作为产品经理ai可以如何提升效率
以下是 AI 提升产品经理效率的一些方式： 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. 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. 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/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：很多垂直领域都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 7. 优化代码：如让 GPT 介入优化 SQL 查询代码，提高运行效率和降低复杂度。 8. 从不同视角梳理产品逻辑：写完 PRD 后，让 GPT 试着从产品和研发两个视角写逻辑代码，以发现产品逻辑表达问题，方便 QA 同学测试。 此外，对于创业团队，尤其做出海产品的产品经理，AI 的价值会更大些。还有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 。
2025-03-04
我是一个传统的B端产品经理，如何入门AI产品呢？
作为传统的 B 端产品经理，入门 AI 产品可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 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。 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。 总结来说，对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，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 也是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，还可以了解一些相关的技术原理和框架，比如： 1. 思维链：谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【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块传给 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；比如对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 4. ReAct：2022 年一篇《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，核心在于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，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结：看很多大佬的发言，都说要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理，也需要懂技术脉络。而小白直接看技术论文还是有难度，虽然现在可以让 AI 辅助阅读，不过还是要完成一定的知识储备。而林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。
2025-03-04
开发转AI产品经理，需要学习哪些东西，请推荐资料库的内容给我让我学习
如果您从开发转型为 AI 产品经理，以下是一些您需要学习的内容和推荐的学习资料： 1. 技术原理方面： 思维链：谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力（即有推理步骤），即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 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块传给 AI；可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出；比如对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《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，核心在于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，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 个人总结：很多大佬发言表示要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 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，虽然现在可以让 AI 辅助阅读，不过还是要完成一定的知识储备。林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。 3. 视频二：技术框架与关于未来的想象。之前对安克创新的印象可能是卖充电宝和安防设备，但看了这期访谈，被 CEO 阳萌的认知震撼，很多观点有启发，强烈建议看原访谈视频。其中提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后大家将不再用 TA 。
2025-03-03
我有很多产品视频，需要进行混剪，可以怎么通过AI减少工作时间，提升工作效率
以下是一些通过 AI 减少产品视频混剪工作时间、提升工作效率的方法： 1. 利用数字人技术：无需真人模特，只需上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步，动作、姿势定制，提供 1000+多国家数字人模特，覆盖全球 28+种语言，能快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。您可以在线体验： 。 2. 产品链接生成视频：输入产品链接，一键生成数字人产品介绍视频。目前产品链接主要支持 Amazon、Shopify、ETSY、Ebay、Appstore、Google Play、WIKI 等，其他网站来源持续接入中。操作指引为输入产品网站链接——选择数字人角色——点击立即生成。如遇生成失败的问题，可尝试删除链接后缀，点击重新生成。 3. AI 视频高光切片：智能提取视频高光片段，高效二创生成新视频。适用场景为有初始长视频素材，需要提取高光镜头对初始素材进行混剪投放到短视频平台。使用指引为点击上传视频——立即生成。您可以参考案例示意，如初始视频 。
2025-03-10
manus算是AGI级别的产品吗？
Manus 是一款在 AI 领域引起关注的产品。以下是关于 Manus 的一些信息： 有众多关于 Manus 的体验文章，如《》等，展示了其强大的能力，如能完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行，在某些方面超越了 OpenAI 的 DeepResearch，在 GAIA 评分中获得第一。 《》指出 Manus 让 AI 操控电脑迈出关键一步，它本质上是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器，能够运行终端命令、访问网页、调用 API，适用于自动化办公、数据分析等任务，但目前仍有一些限制，如无法运行 GUI 程序、自动登录网页账号或绕过验证码。 然而，仅根据这些信息，不能直接确定 Manus 是否属于 AGI 级别的产品。需要更多综合和深入的评估来做出准确判断。
2025-03-08
哪个工具可以生产产品原型
目前有以下一些基于人工智能生成内容的工具（AIGC）可以用于产品原型设计： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面，可根据提供的信息快速生成 UI 设计。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，其社区开发的一些 AI 插件可增强设计流程。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作，如自动生成设计元素。 4. AdamCAD：通过文字描述即可生成专业级 CAD 图纸并支持 3D 打印，可用于工业零部件、产品外壳设计或快速制作 3D 原型。 随着 AI 技术的不断发展，未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。
2025-03-07
我想整理现在国内和国外的大语言模型产品并需要你整理差异还有时间轴
以下是对国内外大语言模型产品的整理及差异： 国内大语言模型： 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，能够处理自然语言。 垂直模型：专注于特定领域，如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 具有代表性的项目：“悟道・天鹰”（北京智源人工智能研究院）是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型；文心一言（百度）可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 国外大语言模型： 具有代表性的项目：GPT4（OpenAI）是目前最先进的自然语言生成模型，可用于回答问题、撰写文章等；Gemini Ultra（Google）是多模态人工智能模型，采用神经网络架构，对标 GPT4，可用于回答问题、生成代码、处理文本等；Claude 3 Opus（Anthropic）是多模态模型，能处理超过 1 百万 token 的输入，具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能，实现了接近完美的召回率。 时间轴方面： 国内：去年 7 月大模型百花齐放。 国外：相关模型也在不断发展和更新。 在工作原理上，大语言模型通常包括训练数据、算力、模型参数等要素。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。Transformer 架构是大语言模型训练的常见架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。同时，大模型可能存在幻觉，即因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。此外，Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 Prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。还可以基于通用大模型进行 Fine tuning 微调，以适应特定领域的需求。
2025-03-07
我是一名电商工作者，主要负责产品图的图片设计，我该怎么学习AI，能给我带来效率和品质上的提高？
以下是为您提供的学习 AI 以提高电商产品图设计效率和品质的建议： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等，以便在设计中更好地把握方向。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品图的标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局，为产品图的展示提供良好的框架。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，与产品图相互配合，提高转化率。 5. 图像识别和优化：运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点，吸引顾客。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定合理的价格策略，在产品图中体现价格优势。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品图和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，在产品图设计中突出个性化元素。 9. 工具能力提升：对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度。 10. 工作流程优化：将 AI 深入到日常设计流程中，形成新的工作方式与流程，针对 AI 的特性优化每一个环节，实现效率和创意品质的最大化。 同时，您还可以参考以下成功案例： 1. Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场的三等奖作品，为电商卖家提供全面的图片处理服务，包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术，帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材，且创作素材可商用，有助于提升商品出单率。 2. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中提到，未来设计师要具备持续的学习习惯，将 AI 深入日常设计流程，设计团队要制定并执行明确的 AI 融合策略等。 总之，随着技术的不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要的角色，为您创造更多的可能性。
2025-03-07