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我是一名 C 端用户产品经理,想转行做 AI 产品经理,应该从哪里入手

Answer

如果您作为一名 C 端用户产品经理想转行做 AI 产品经理,可以从以下几个方面入手:

  1. 学习 Prompt 提示词:了解 Prompt 提示词的概念和应用,参考相关文档如 https://www.promptingguide.ai/zh ,掌握通过 Prompt 提示词解决产品经理日常工作场景的方法,例如行业洞察分析、方法论专家、头脑风暴、需求文档设计、功能价值分析、竞品分析报告、流程图/图表设计、思维导图设计、解决方案专家、周报生成器等场景。
  2. 了解行业动态:关注 AI 行业的最新发展和趋势,通过混入各种相关群,与不同的人交流业务和技术,获取最新信息。
  3. 弥补知识差距:由于 AI 技术发展迅速,可能存在技术与业务之间的知识断档。需要努力弥补自己在技术和业务方面的不足,熟悉相关技术知识,同时深入理解业务需求。
  4. 积累项目经验:可以尝试参与一些 AI 相关的项目,哪怕是免费为相关人员提供服务,以积累实际经验。
  5. 分析成功案例:研究已有的 AI 产品,了解其成功的因素和实现方式。
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References

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||-|-|-|-|-|-||83|䷎贤峰|长春人定居北京,医学学士,计算机AI方向硕士,做过医生、码农、产品经理、管理咨询、一二级市场投资,创过业,破过产,10余年IT行业经验,10余年投资、咨询经验,目前一家快消品公司财务总监兼董秘,近期业余捡回老本行,向各位志同道合者学习,依然心有理想,期待春暖花开。|董秘||北京||84|Sundy|工作6年,5年产品运营经验,从教育方向到web3行业。从Sora发布视频后对AI产生强烈兴趣,学习了生文生图的原理和应用。现在的目标是转行当aigc产品经理,提高业务效率,解放人类双手和大脑!|产品经理||石景山||85|也毛|艺术专业毕业做职业导演,曾做十年广告业,地产及旅游领域深耕,现布局竖屏短剧及ai短剧赛道。希望结交各行大佬,共创未来。|AI创业者||||86|伯棠|AI算法工程师,会mj和Dreamina,希望与大家一起共学共创做出一流作品,也推动AI影视发展与中华优秀文化的传播|AI算法工程师||杭州||87|卡尔的AI沃茨|AI算法主打AI视频和AI数字人,一起共创🤝|AI算法|||

银海:产品经理AI助手,我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI

体验完这个让我惊喜的产品后,我开始深入思考,实现这款产品的核心能力是什么?我反问自己:通过我这几个月对于AI的研究,能不能直接使用Prompt提示词来复现这款产品的最轻量化版本?Prompt提示词:Prompt简单来说就是你给AI的指令。Prompt可以是一段文字,比如你和ChatGPT等对话的,也可以是按照一定的格式的参数描述,比如AI绘图的软件,使用参数的情况比较多。学习Prompt提示词可以参考这份文档:https://www.promptingguide.ai/zh(需要了解更多可以咨询我)于是,我先开始分析产品经理日常工作,筛选出那些必要环节且可用Prompt提示词来解决的场景。其次我在分析各个场景的Prompt应用可行性,按照PDCA循环计划(Plan)、实施(Do)、检查(Check)和处理(Action)的方式,建立了Prompt的0-1生成流程。我提供了10个场景,并配备了Markdown格式的基础版本Prompt提示词和跟AI交互过程中的实现效果: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。

从GPTs/GLMs如何赚钱谈起:AI应用的曙光在哪?

很多人都是以BeBeGPTs站长的身份认识的我,但实际上我在很早的时候就开始做LLMs应用了,只不过是ToB的产品。在我们当时项目立项的时候,我就提出了GPTs的概念,实际上我们做的很多东西,都算比较早的,从RAG,到Team,到FakeJsonMode,到tools,到Agent。我做产品做了十年,从B到G到C,大大小小也经历了很多项目,有大成有小成也有成不了的。后来转了AI产品,我一直觉得自己是非常适合做这个事情的,懂技术懂产品懂业务有经验,但同样我还是碰到了问题,我找不到落脚点,想法非常好,但是用户都在观望。AI技术的跃迁对于大多数人来说来的太快了!我激情昂扬地跟大家描述这个事情的时候,更多的人是不解跟质疑。没办法,这场仗,应该是场持久战,而现在,才刚刚开始。后来,我混入到各种各样的群里面去结交各种各样的朋友,跟他们聊业务,聊技术,吹牛逼,甚至还免费给镜像站的开发者当产品经理,免费给一些企业老板做咨询。我给当时的状态总结了一下:GAP(断档)。懂技术的人,他不懂业务;熟悉业务的大多数人,他又没概念,毕竟敢第一个吃螃蟹的,还是少数。别说客户了,当时我们的技术Leader,甚至也因为我想找个人来写Langchain而跟我吵了好几次,你一个产品,不要干预技术,所以没办法,我们用Java又造了很多轮子,也浪费了很多时间。在前几天硅星人对话智谱CEO张鹏的报道中,也给出了了同样的观点。铺垫了这麽多,回过头来说GPTs。作为从业者,我们也时时刻刻在关注行业动态和各种数据。

Others are asking
tell me about Gen AI companies worth joining
以下是一些关于生成式 AI 公司的信息: 从访问量数据来看,在生成式 AI 领域,Whimsical AI 表现较为突出,其在 2023 年 4 月和 2024 年 3 月的访问量排名靠前,且处于增长态势。2021 年融资 3000 万美元,2024 年 3 月的月访问量达到 237 万。 生成式 AI 赛道总体趋势平稳增长,月平均增速为 34 万 PV/月,原生产品占比中等。竞争方面,Top1 公司占比 32%,Top3 公司占比 82%,马太效应较弱,网络效应中等,大厂入局占比较低,技术门槛中等。 部分产品访问量有下跌情况,如 Rewind Al 月访问量减少了 21 万,降低了 49%;Personal.ai 月访问量减少了 14 万,降低了 56%;Turdo AI 月访问量减少 3 万。 在创业工具方面,总体趋势快速增长,月平均增速为 88 万 PV/月,原生产品占比高。Top1 公司为 Tally Form,其估值未知,最新月 PV 为 88 万。 2023 年生成式人工智能在消费市场迅速发展,2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。过去几个月,企业对生成式 AI 的资源配置和态度发生显著变化,预算增加,更多应用部署在较小的开源模型上,业务从早期实验转移到生产环境。为企业构建解决方案的人工智能初创公司若能预见痛点、从重服务模式转向构建可扩展产品,将有机会抓住投资浪潮并占据重要市场份额。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识,但是并不是单单的系统性的学,而是想利用现有的模型比如说deep seekr1模型来训练一个自己的模型这样的,来实现某些功能
以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识: 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习(RL),不依赖大量人类标注数据,而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段,仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导,建立符合人类阅读习惯的推理表达范式,随后主要依靠强化学习,在奖励系统的反馈下(只对结果准确率与回答格式进行奖励),自主探索推理策略,不断提升回答的准确性,实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确,格式奖励强制结构化输出,让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比,Alpha Zero 只训练了三天,就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee,Alpha Go(老)采用监督学习+强化学习,学习人类棋谱,更接近人类职业棋手风格,继承了人类的局限,Alpha Zero(新)完全摒弃人类数据的纯强化学习,从零开始自我博弈,不受限于人类经验,具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略,培养通用推理能力,使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引: 点击邀请,复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面(https://zjsms.com/iP5QRuGW/),使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”,再点击“快速入门”。 获取 API Key,点击“创建 API Key”,可修改名字后创建,创建完成后点击“查看并选择”,将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码,选择模型为“DeepSeek R1”,修改示例代码中的相关内容,然后点击右侧的复制按钮,将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式,平台会自动创建在线推理接入点,并提供 50 万 Token 的免费额度,用完才需充值。如需充值,点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”,根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型,它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,提升最终回答的质量,这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考,其“聪明”源于独特的“教育方式”,在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,它已率先进入“自学成才”新阶段。
2025-03-22
我想学习有关ai的知识
以下是为您提供的新手学习 AI 的知识指导: 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,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。 如果您不会代码,对于 AI 可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 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:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 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。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到: 周鸿祎受李一舟的启发,发现大家对于 AI 的知识了解不多,尤其对于前沿 AI 的了解更是摸不着头脑,因此做免费课进行科普。他认为学习新领域时,先要学习框架,整体把握,避免出大方向的偏差。课程会先从宏观开始,如《预见 AGI》,从大框架上讲讲创新趋势和带来的启发,后面会宏观、微观结合,安排人工智能研究院的产品经理、技术专家讲基本产品的使用方法等微观层面的内容。
2025-03-22
如何了解AI
以下是了解 AI 的一些方法和途径: 1. 了解基本概念: 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. 开始学习之旅: 参考「」中的课程,特别是李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 对于希望继续精进的情况,还可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 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:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解其基本概念。 4. 评估和调优: 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。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么,比如: 1. 从 AI 之父图灵的故事开始,了解他在二战期间构建的机器以及提出的“图灵测试”方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否能跨越图灵测试,以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。
2025-03-22
AI知识库
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。 我们是一个开源 AI 社区,坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式,为每个人带来强大力量,这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多,特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们,正是大家的肯定与支持,使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦,探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,大家贡献并整合各种 AI 资源,使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家,都可以在这里发掘有价值的内容,让更多的人因 AI 而强大。 例如,“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建,当您需要了解 AI 某一领域知识时,在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。
2025-03-22
一个从来没有接触过AI技术的、电脑方面就会打字的人怎么学习AI及应用
对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手,以下是学习 AI 及应用的建议: 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,可根据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,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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,了解其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,如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向,以及目前最前沿的技术点,有以下学习路径: 1. 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-22
AI产品经理学习路径
以下是为您提供的 AI 产品经理学习路径: 1. 入门级: 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念。 能够使用 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。 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 说到底也是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2025-03-22
请问普通人怎么从事ai产品经理
普通人要从事 AI 产品经理,可以从以下几个方面入手: 1. 技术背景:具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术知识,这对于理解和推动 AI 产品的开发至关重要。 2. 产品开发与管理经验:积累互联网和 AI 产品开发方面的经验,提升项目管理与执行能力,以推动产品的落地与优化。 3. 多元化应用场景:了解 AI 在 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、营销等各行业的应用。 4. 学习与技能提升:处于 AI 技术初学阶段的人,要通过学习提升技能,并将其应用到实际工作和生活中。 5. 工具使用:广泛使用生成式 AI 工具,如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等,培养对工具的熟悉度和运用能力。 6. 协作与共学:积极参与各种 AI 学习社群和线上线下活动,与他人共学交流,提升技能与认知。 7. 内容创作:具备自媒体运营、视频制作、文案策划等内容创作能力。 8. 营销与品牌运营:掌握商业化路径,将 AI 技术与商业化需求结合,提供完整解决方案。 9. 活动策划与执行:积累活动策划和运营经验,具备资源整合和组织协调能力。
2025-03-21
请问如何参与ai产品经理
以下是参与 AI 产品经理的一些示例和相关信息: |序号|姓名/昵称|擅长领域/岗位|想法/方向|优势| |||||| |12|秦超|AI 2C 项目负责人|产品落地服务|产品、技术架构,项目管理经验| |13|kaikai|技术实践者|多 Agent 处理任务流|技术实践,团队合作| |14|Cici🦾|AI 算法开发|宠物与 AI 结合|AI 产品研发和创业经验| |15|BIN 陈裕彬|CTO|AI 绘画精灵、AI 推文小说视频生成器|爆款 AI 小程序作者| |16|11 鸭鸭呀|产品经理|智能写作产品|Prompt 撰写,AI 应用经验| |17|zz|AI 产品经理|效率工具和游戏方向|大厂经验,AI 产品经理| |18|天天向上|AIGC 爱好者|AI 配音应用|配音演员,AI 预告片制作| |19|烦烦烦🧢🍻|产品经理|企业服务 AI 应用|PRD 输出,前端开发能力| |20|周文斌|产品业务负责人|AI 创业|产品规划和研发经验| |21|Wilson·W|咨询顾问/服务设计师|AI 组团协作场景|GPT4.0 用户,咨询行业经验| |22|王蒙|程序员|AI 相关开发|后端开发经验| |23|Nero|产品体验设计师|AI 绘画、AI 视频|AIGC 研究方向| |24|Suda|智能客服产品经理|数字人、AI 应用|Prompt 撰写,AI 工具经验| |25|黄钊钊|产品经理|大模型调度平台|产品落地实现能力| |26|高鹏|产品经理|AI 投资与创业|大厂经验,红杉资本背景| |50|天涯|AI 创业者|AI 领域创业|软件开发经验,连续创业者| |51|Eureka|Fintech 产品经理|AI 金融领域应用|平台化产品设计经验| |52|Zima|AI 创业者|AI+教育和 AI4Science|编程能力,AI 教育探索| |53|Mr.water🐳|AI 产品经理|AI 培训经历和部分高校教授有联系|考虑科研方向转化| |58|苏白|AI 产品经理|目前在做人机交互方面的工作|产品经理专业背景,专注于人机交互领域,北京地区| |59|豆豆|AI 社交|连续创业者,过往方向从游戏,即时通讯到 AI 社交,现对 AI 社交进行深入研究|在 AI 社交领域有丰富经验,成都地区,寻求同方向交流与合作| |60|星华|AI 爱好者|曾参加两次创业大赛,获得一次一等奖、一次二等奖,寻求团队合作|虽不懂技术,但擅长项目包装,具有团队合作精神| |61|半日闲|AIPM|进群学习,提升 AI 领域知识|积极学习态度,愿意与他人交流学习| |62|丁白杨|软件公司经理|在 AI 在 to B 领域的探索|拥有 25 年企业信息化从业经验,上海地区,寻求思维碰撞与合作| 您可以参考以上人员的经历和优势,结合自身情况,找到适合自己参与 AI 产品经理的方式和方向。
2025-03-21
有没有关于ai产品经理的课程
以下是为您找到的关于 AI 产品经理的课程: 1. 第三期「AI 实训营」: 课程时间:2025.02.25/26 日每晚 20:00 讲师:许键 课程内容: 用 DeepSeek 搭建智能体 全网最简单的 DeepSeek 的部署和蒸馏手把手教程 飞书会议链接:https://vc.feishu.cn/j/254331715 共学文档链接: 讲师介绍:AI 产品经理,创业公司联合创始人,WayToAGI 社区 Agent 版主,各大 Agent 平台奖项“杀手” 2. 2024 年 9 月 3 日的课程: 《》:介绍了函数调用的应用,展示了 Gemini 在数字营销、教学总结和视频答中的辅助作用,以及自定义函数在处理金融信息时的有效性。 《》:讨论了如何成为一名“懂 AI”的产品经理,强调理解 AI 产品的工程化过程和大模型的局限性。 3. AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会: 个人划分了 AI 产品经理的层级: 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。 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 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 落地应用级:有一些成功落地应用的案例,产生商业化价值。 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。产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
2025-03-21
如何转行ai产品经理
以下是关于转行 AI 产品经理的一些建议: 1. 积累相关经验:像案例中的贤峰,有医学、计算机、医生、码农、产品经理等多领域经验,Sundy 有 5 年产品运营经验。您可以通过在不同行业和岗位工作,积累丰富的经验,为转行打下基础。 2. 学习 AI 知识:了解生文生图的原理和应用等 AI 相关技术,熟悉 AI 领域的发展动态。 3. 明确自身定位:不同公司对 AI 产品经理的定位不同,要了解市场需求,找准自己的方向。 4. 提升业务能力:具备咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。 5. 行业沉淀与创新:有行业沉淀和认知的产品经理转型更有机会,要找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,关注海外优秀案例,进行业务创新。 6. 拓展人脉资源:混入各种群结交朋友,跟他们聊业务、技术,获取更多信息和机会。 7. 做好信息甄别:在求职时,对公司做好充分的了解和评估。
2025-03-21
AI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。
2025-03-19
转行做AI产品经理的自学指南,并帮我找到学习资源途径
以下是一份转行做 AI 产品经理的自学指南及学习资源途径: 自学指南: 1. 了解 AI 基础知识,包括常见的概念、技术和应用。 2. 学习产品管理的核心知识,如需求分析、用户体验设计等。 3. 关注技术原理,例如思维链、RAG、PAL、ReAct 等,可通过相关论文和科普视频进行学习。 4. 积累实践经验,尝试参与实际项目或模拟项目。 学习资源途径: 1. WaytoAGI(通往 AGI 之路):这是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织实践活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 2. 相关技术论文:虽然对于小白有难度,但可以借助 AI 辅助阅读,完成一定知识储备。 3. 科普视频:如林粒粒呀的相关科普视频。 4. 行业访谈:例如安克创新 CEO 阳萌的访谈,获取前沿观点和启发。 此外,您还可以参考北京分队中相关人员的经验,如 Sundy 从产品运营转行当 AIGC 产品经理的经历。
2025-02-21
我是一名数据产品经理,想转行ai产品经理,该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来,具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议: 一、AIPM 技能树 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,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,能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识,提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 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。 2. 熟悉 AI 工具 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。 3. 项目经验 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。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策 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。 6. 创新思维 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。 7. 技术关注 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。 8. 编程能力 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。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景: 1. 企业(包括传统企业和互联网企业)如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21
转行无经验可以找哪些AI行业的岗位
以下是一些转行无经验可能适合的 AI 行业岗位: AIGC 产品经理:如 Sundy 从教育方向和 web3 行业转行,学习了生文生图的原理和应用后目标成为 AIGC 产品经理。 数据开发咨询、AI 视频制作与编辑:例如识影拥有 8 年数据开发经验,目前专注于探索这方面工作。 AI 创业者:像也毛从艺术专业毕业做职业导演,现布局竖屏短剧及 ai 短剧赛道;黄燕燕从 17 年地产人转行创业人工智能领域赛道,主做人工智能领域的服务与培训。 需要注意的是,虽然这些岗位可能对无经验者开放一定机会,但仍需要通过学习和实践不断提升自己在 AI 领域的知识和技能。
2024-12-24
0基础转行ai
以下是为您提供的关于 0 基础转行 AI 的相关信息: 在“0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得银海”中,提到之前的效果大方向正确但提示词需慢慢调整,打算尝试不同效果,思考提示词风格,尝试让大模型遵循限定字数。调试提示词风格时,发现清晰表达指令就能让大模型生成内容,还可给更多样例辅助,也提及了图像流相关内容。结果未拿到且输出不稳定,需重新运行查看。示例跑完后今日分享结束,相关代码将入库且含使用说明。此外,底部图像已完成,接下来要进行文字生成部分,可通过设多个 image 变量输入多张图片。图像流已完成,要将图像流与工作流以及文本生成相结合以生成完整图片,创建医美局河图生成文本拼接图像流的工作流,还进行了添加 OCR 的简单演示,重点是用户提示词的写法。 在「AI 编程共学」中,包括了不同日期的分享内容,如 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享,10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南,10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得,10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享。
2024-12-15
如何快速转行入AI
以下是快速转行入 AI 的一些建议: 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其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。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程会感到困难,各类教程默认会打命令行也导致入门难。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并在接下来的 20 分钟内,循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,拥有一个装满各种道具的百宝袋,即标准库,遇到问题可直接使用。 若百宝袋里的道具不够用,还可通过 pip 一类的工具从 GitHub 一类的分享代码平台订购新道具。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务,其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,直接对话即可;其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,通过代码调用完成更多自动化任务。 另外,关于如何防止 AI 取代人类思考一切,原文提到:认知萎缩会在我们因不活动而失去参与心理过程的能力时发生。在人工智能的世界中,我们需要意识到认知萎缩的危险,以便能够继续保持好奇心、创造力和深入学习。比如在过去,我们需要记住城市的布局和路线,而现在过度依赖 AI 可能导致认知能力的下降。
2024-11-11
你觉得小智ai怎么样?直播如何使用并销售小智ai产品?
小智 AI 的情况如下: 关于小智 AI 本身的评价未在提供的内容中有明确提及。 对于直播使用并销售类似的 AI 产品,以下是一些相关信息: 变现渠道包括直播带货、橱窗带货、商单、介绍粉丝接项目、广告等。 直播带货方面: 数字人直播工具软件可分为实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动价格较高,非实时效果差且价格混乱。 数字人运营服务可按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;适用于虚拟商品,如门票、优惠券等;店播效果较好,不适用于促销场景。 面临的问题: 平台限制,如平台担心直播观感而有打压限制。 技术限制,形象依赖大模型技术提升。 需求限制,目前更多是体验新鲜感。 伦理/法律限制,如声音、影像版权等。
2025-03-22
做电商的话如何使用AI结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频
以下是关于在电商中使用 AI 结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频的方法: 虚拟数字人结合产品做视频: 1. 添加产品/介绍背景:如果有自己的视频/图片素材可以使用,没有的话可以根据搜索添加。 2. 扣像结合背景:在剪映中把数字人扣下来,导入视频,点击画面选择抠像,点击智能抠像,调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐:智能识别字幕,可搜索添加音乐或手动添加自己喜欢的音乐。 使用数字人无需真人模特: 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 多种国家数字人模特,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。在线体验: 。 此外,使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,可以采取以下步骤: 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,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略:AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析:AI 分析不同营销活动效果,了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:AI 预测需求,优化库存管理。 12. 支付和交易优化:AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2025-03-22