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产品经理如何学习技术以更好的跟研发沟通?

Answer

产品经理可以通过学习以下几个方面的知识和技能,以便更好地与研发团队进行沟通:

  1. 理解用户需求:产品经理需要深入了解用户的真实需求和痛点,才能设计出符合用户期望的产品。与用户保持良好的沟通和反馈机制非常关键。
  2. 技术视野:要了解公司的技术能力边界,根据技术发展规划产品蓝图。同时要对前沿技术如 AI、大数据、云计算等有基本的认知,以引导产品的技术创新。
  3. 数据驱动:依靠数据分析用户行为,持续优化产品,而不是依赖主观假设。需积极采用各类统计、分析工具,培养数据思维。
  4. 项目管理:产品从 0 到 1 需要制定合理的规划和时间表,同时管理开发团队的工作进度,确保产品按计划高效交付。
  5. 沟通协作:沟通是产品经理日常工作中最高频的活动,需要很深刻的理解、处理好与设计、研发、运营等部门保持良好沟通和协作关系,整合各方力量,促进产品目标的实现。
  6. 商业思维:关注产品的市场前景和盈利模式,使产品创造价值的同时实现业务增长。
  7. 持续学习:关注行业动态和新趋势,不断学习新知,保持对技术和市场的敏感性和洞察力。

总之,产品经理需要不断学习和提升自己的综合素质,与研发团队保持良好的沟通和协作,共同推动产品的成功。

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如果面试AI产品经理岗位,我的简历应该如何介绍对应的AI项目?目前我在做的是一个AI深度解读的功能,用户通过报告页面进行深度解读,进入后触发AI与用户的沟通,根据沟通信息,将用户的一些情况写在病历信息中,最终发给医生
以下是为您提供的一些参考,帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目: 在您所做的 AI 深度解读功能项目中,可以从以下几个方面进行介绍: 项目背景:阐述开展该项目的原因和目标,例如为了提升医疗服务的效率和准确性,满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责:详细说明您在项目中的具体职责,如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现:描述项目中所运用的关键技术,如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化:提及为提升用户体验所采取的措施,比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益:展示项目取得的成果,如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外,您还可以参考以下其他相关人员的项目经验: 秦超作为 AI 2C 项目负责人,在产品落地服务方面具有丰富的经验,包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域,将宠物与 AI 结合,具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理,在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理,熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过多种 AI 创作工具,并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理,熟悉 prompt,部署过多种绘图项目,使用过多款 AI 创作工具,期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助,祝您面试成功!
2025-04-01
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理,目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流,请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类: 1. AI(人工智能):是一个广泛的概念,旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习:是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型: 监督学习:使用有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 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。 3. 深度学习:是机器学习的一个子领域,模拟人脑创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用,目标是理解和生成人类语言,如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点,能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《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,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
AI高效沟通的黄金法则
以下是关于 AI 高效沟通的一些黄金法则: 1. 像教实习生:别指望它读心术,要给明确“操作手册”。 2. 像拼乐高:复杂任务拆成小模块,逐个击破。 3. 像打乒乓球:有来有往多回合,好答案都是改出来的。 在与 AI 对话前,先花 30 秒填写以下 checklist: 我说清自己身份了吗? 任务目标够具体吗? 特殊要求列全了吗? 要什么格式交代了吗? 留好修改的余地了吗? 此外,还有以下策略有助于实现高效沟通: 将复杂任务分解为更简单的子任务,复杂任务通常比简单任务更容易出错,可将其重新定义为一系列简单任务的工作流程,每个任务的输出作为下一个任务的输入。 使用意图分类识别用户查询中最相关的指令,根据用户意图选择最相关的指令集。 对于需要很长对话的应用,总结或过滤之前的对话内容,避免超出模型的上下文窗口大小限制。 将长文档分段总结,并递归构建完整摘要,逐步总结长文档的内容。 给予模型“思考”时间,指导模型在得出结论之前先尝试给出自己的解决方案,避免受到用户提供的错误解决方案的干扰。使用“内心独白”或一系列查询来隐藏模型的推理过程,避免在某些应用场景中泄露答案。询问模型是否在之前的回答中遗漏了什么,确保信息的完整性。 以中考英语辅导为例,在与 AI 沟通时,遵循上述原则和方法,比如明确给出题目、指令,解答问题并给出依据,有助于提高辅导效果。
2025-03-09
ai 高效沟通
以下是关于 AI 高效沟通的相关内容: 一、企业应用中的优化客户服务和内部沟通 提示词工程在企业优化客户服务和内部沟通方面具有重要作用,具体方式包括: 1. 个性化客户互动:设计提示词生成针对特定客户需求的响应。 2. 情感智能沟通:使用提示词增强 AI 的情感理解和表达能力。 3. 内部知识管理:创建智能问答系统,快速检索和综合内部信息。 4. 跨部门协作:设计提示词促进不同背景员工之间的有效沟通。 例如,为改善客户服务质量,可使用特定提示词训练客服 AI,涵盖技术支持到情感交互等方面,提升客户体验和满意度。通过在决策、创新和沟通等关键领域应用提示词工程,企业能显著提升运营效率和竞争力。 二、职场中与 AI 高效对话的方法 1. 写好提示词 清晰的表明需求:告诉对方具体的目标和方向,如案例中的具体设计风格、用户体验、价格区间等要求。 向对方提出要求:希望对方遵循某种规则或限定来完成工作,如使用特定模板、确保数据准确无误、规定交付时间等。 尽可能多的提供相关信息:包括词汇的具体定义、事件的背景介绍等,如明确“老客户”的定义。 2. 提示词工程的概念 提示词工程是使用特定指令或提示词指导人工智能模型生成期望内容,主要应用于大型语言模型,如 ChatGPT。有效的提示词应明确具体,还包括一些高级技巧,如使用不同角色视角、提供示例、试验不同提示词等,能提高文本生成质量和效果,在各种场景中提高工作效率和创作质量。
2025-03-03
请你讲讲如何写提示词能与KIMI有效沟通
以下是关于如何写提示词与 KIMI 有效沟通的一些要点: 1. 不要期望设计一个完美的提示词就能得到理想答案,应将提示词视为一个相对完善的“谈话方案”,在与 KIMI 的对话中产生最终成果,并限缩自己思维中的模糊地带。 2. 多给 KIMI 几轮对话修正的余地,不要期望一次输入提示词就能得到想要的东西,因为很多时候自己刚开始也不清楚想要什么。 3. 可以参考以下步骤: 询问 KIMI“更好的提问”的方法论。 让 KIMI 分析提问适合的优化方法,并给出优化过程和结果。 将 KIMI 优化后的提问输入给特定的自动结构化框架,得到“提问优化助手”Prompt。 新建对话,先将“提问优化助手”发给 KIMI,再发送原始提问,得到结果。 再新建对话,让 KIMI 对比两份结果。 4. 在创作视频分镜头时,也可以借助 KIMI 写画面描述,甚至加上对音效的需求。同时,要尽可能精简人物对话,提炼重点。画面数量与台词长短有关,需平衡画面之间的联系。
2025-02-16
coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关。如果希望bot有极强的沟通能力应该重点强化哪些
在 Coze 平台中,Bot 的沟通能力与以下因素有关: 1. Agent 意图:定义了 Agent 的工作任务和适用场景,明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词:包含系统级别的提示词,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能:允许 Agent 调用预设的工具、工作流和知识库,包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 如果希望 Bot 有极强的沟通能力,应重点强化以下方面: 1. 准确设置每个 Agent 的使用场景和意图,这对于控制 Agent 跳转至关重要,确保在执行不同任务时系统能准确切换。 2. 清晰指定节点切换的判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容,以确保 Bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,具有以下特点: 1. 多语言模型支持,如 GPT48K、GPT4128K 及云雀语言模型等。 2. 集成超过 60 款插件,涵盖多种功能,支持用户创建自定义插件。 3. 具备知识库功能,允许上传和管理多种格式的文档及获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 提供数据库和记忆能力,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住重要参数或内容。 5. 支持工作流设计,用户可通过拖拉拽方式搭建复杂任务流。 6. 采用多代理模式,一个机器人中可运行多个任务,添加多个独立执行特定任务的代理。 7. 免费使用,无需支付费用。 8. 易于发布和分享,可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 Bot 的开发和调试页面主要分为提示词和人设区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置(如触发器、开场白、自动建议、声音)等区块。
2025-01-18
国内有哪些机器人研发企业
以下是一些国内的机器人研发企业: 宇树科技:从 2013 年开始致力于消费级、行业级高性能通用足式的自主研发,是国内四足机器人相关专利最多的机器人公司。自研电机、减速器、编码器及各类机器人传感器,自主开发各类机器人算法。仅用半年时间就研发出通用人形机器人 H1 并量产,一年内不断迭代更新,综合性能全球领先,跑步速度达到 3.3m/s,创世界纪录,同时也是全球首个可实现原地空翻的全尺寸电驱动人形机器人。其产品丰富多样,包括 Go1、B2、L1、G1、Laikago Pro、A1、Go2 等,并应用于巡检等领域。宇树科技还拥有 180 多项申请国内外专利,150 多项公开授权。此外,宇树科技的产品还曾在冬奥会开幕式、春晚、美国超级碗等重大活动中亮相。
2025-03-20
那普通人要研发机器狗从哪方面开始学习?
对于普通人想要研发机器狗,以下这些 AI 相关的基础知识是很有帮助的: 1. 了解 AI 的概念:AI 即人工智能,是让计算机模拟人类智能的技术。 2. 掌握机器学习:这是电脑找规律学习的方式,包括监督学习、无监督学习和强化学习。 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,包括分类和回归任务。 无监督学习:处理没有标签的数据,让算法自主发现规律,例如聚类任务,像将一堆新闻文章按主题或内容特征分组。 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。 3. 深度学习:这是一种参照人脑构建神经网络和神经元的方法,由于有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 4. 熟悉生成式 AI:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. 了解 LLM(大语言模型):对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,像上下文理解、情感分析、文本分类等,但不太擅长文本生成。 6. 关注技术里程碑:例如 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,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 这些基础知识能为您研发机器狗提供理论支持和技术思路。
2025-02-26
普通人怎么研发制作机器狗?
普通人研发制作机器狗具有很大的挑战性,需要具备多方面的知识和技能。以下是一些关键的步骤和要点: 首先,要了解具身智能的概念。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。人形机器人是具身智能的代表产品,而机器狗作为一种具身智能体,其研发涉及到“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界)三要素的高度耦合。 不同的环境需要不同形态的硬件本体来适应。例如,崎岖不平的地面更适用四足机器人(机器狗)。在具身智能体与环境的交互中,智能算法可以通过本体的传感器感知环境,做出决策以操控本体执行动作任务,从而影响环境。 在研发过程中,还需要关注以下方面: 1. 感知决策行动反馈的四个模块,形成一个闭环,以实现机器狗的有效行动。 2. 模拟训练环境的运用,例如像 Jim 团队在模拟环境中训练机器狗,并通过特定的代理和技术,将其转移到现实世界中。 3. 脑电波控制技术,如 MIT 研究团队通过特殊眼镜读取脑电波和眼动来控制波士顿动力机器狗,这为控制方式提供了新的思路。 然而,对于普通人来说,要完成机器狗的研发制作,还需要足够开放的环境、大规模预训练数据和强大的基础模型,这是非常困难的。但如果您有强烈的兴趣和决心,可以通过学习相关的专业知识,逐步积累经验来尝试。
2025-02-26
AI对课程研发的
以下是关于 AI 对课程研发的相关内容: 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用: 个性化学习计划:分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 课程开发/学习沉浸:包括生成模型生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通:与新的 AI 工具(如口语形式的 GPT4o)结合学习,为学生提供更好的准备工具,以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 存在的问题:与优秀的人类教师相比仍有差距,如缺乏课时设计,且教学目标设计缺乏合理的梯度。但人机融合是大势所趋,AI 的高效率与人类教师的经验相结合。 相关工具:星火教师助手、知网备课助手。 课程示例: 关于《阿房宫赋》的课程,教学目标包括学生能理解并背诵课文、把握文章大意;了解创作背景,理解作者杜牧对秦朝暴政的批判和对人民疾苦的同情;掌握课文中的重点词汇和句式,提高文言文阅读能力。同时,了解骈文特点,通过诵读理解内容、体会思想感情,了解阿房宫的历史。 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程,涵盖软件开发最佳实践的提示、常见用例(总结、推理、转换和扩展),并将使用 LLM 构建一个聊天机器人。 当 AI 走进小学课堂的全套课程设计,先和学生互动,听听他们口中的 AI,再引出概念,用学生能理解的语言激发兴趣、引起好奇心。
2025-02-23
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接: 1. 育儿相关项目:https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ,该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作,如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释:https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ,其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01:https://openai.com/blog/chatgpt/ ,介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗?
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程(包括代码、资产生成、纹理、音频等)的全套生成式人工智能工具,也没有能与流行的游戏引擎(如虚幻和 Unity)紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用,例如: 生成可以互动的角色方面:有很多初创公司在研究,如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台,它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面:Coqui Studio(https://coqui.ai)、Bark(https://github.com/sunoai/bark)、Replica Studios(https://replicastudios.com)等。 语音识别方面:OpenAI Whisper(https://huggingface.co/openai/whisperbase)、Facebook Wav2Vec2(https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53)。 对话模型方面:ChatGPT(https://chat.openai.com)、HuggingChat(https://huggingface.co/chat)。 故事讲述模型方面:MPT7BStoryWriter65k+(https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter)、Claude 100k(https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows)、GTP4 32k(https://platform.openai.com/docs/models/overview)。 游戏设计方面:Ludo.ai(https://ludo.ai)。 搜索引擎方面:Haddock(https://www.haddock.ai)。 AI NPC 方面:Inworld(https://inworld.ai)。
2025-01-23
这个网站的作用是什么?是通过这个网站更好的使用训练AI吗?
WaytoAGI 网站具有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联,希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2025-04-13
如何更好地进行提问,使得AI回复的准确性更高?
以下是一些能让您更好地进行提问,从而提高 AI 回复准确性的方法: 1. 明确角色和任务:例如,指定 AI 为某一特定领域的专业人士,并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标:让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息:包括相关的案例、事实等,帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息:使用清晰、具体的语言,避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容:避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式:如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的:在提问时,梳理清楚背景信息和提问目的,使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程:将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制:有助于更好地设计问题,使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中: 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容,防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,构建结构化的知识框架,使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境,包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合,合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后,将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式,传递给大语言模型,由其生成准确和连贯的答案。
2025-04-04
我想学习ai视频ai生图的相关技能,并且我不想速成,我想了解其中的底层原理以便可以更好的控制生成的内容,我应该如何学习
以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议: 一、基础概念 1. 模型 Checkpoint:生图必需的基础模型,任何生图操作必须选定一个才能开始。 Lora:低阶自适应模型,可视为 Checkpoint 的小插件,用于精细控制面部、材质、物品等细节。 VAE:编码器,功能类似于滤镜,可调整生图的饱和度,一般选择 840000 这个。 2. 提示词 Prompt 提示词:想要 AI 生成的内容,需要花费功夫学习,可从照抄别人开始。 负向提示词 Negative Prompt:想要 AI 避免产生的内容,同样需要学习,可从照抄开始。 3. 其他概念 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。 ADetailer:面部修复插件,用于治愈脸部崩坏,是高阶技能。 二、参数设置 1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步数越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但耗时越长,且并非越多越好。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小,需适中选择,太小生成内容有限,太大 AI 可能放飞自我。 3. 生成批次和每批数量:决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。 4. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度,数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。 5. 随机数种子:固定后可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无需关注。 6. 重绘幅度:图生图时用到,幅度越大,输出图与输入图差别越大。 在学习过程中,您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手,通过实践和参考他人的经验不断积累知识,逐步掌握更高级的技能和工具。
2025-03-24
作为一名高中语文教师,该学习哪些知识,能够更好地在工作中运用AI
作为一名高中语文教师,为了在工作中更好地运用 AI,您可以学习以下知识: 1. 提示词设计:掌握有效的提示词设计公式,例如 RTFC,以便更精准地向 AI 提出需求。 2. 利用 AI 工具:如用 Metaso 建立案例库,随时询问随时学习。 3. 了解 AI 在教学中的应用技巧:包括用 AI 配字幕、翻译、思维导图等快速总结和学习讲座内容。 4. 掌握 AI 赋能教学设计:以高中语文课程标准为导向,结合学生主体和核心素养,设计教学流程。例如在《再别康桥》的教学设计中,通过创设情境、品鉴特色、融思迁移等环节,融入地理、美术、音乐等多学科知识,借助人工智能协助修改诗歌创作。 5. 学习智能作文批改指导:利用相关工具提升作文批改的效率和质量。 6. 参加相关工作坊:如 AI 进阶工作坊,了解最新 AI 技术与实践案例分享,掌握全球 AI 技术在教育界的新发展和新应用。 同时,建议您参加适合有初步 AI 使用经验、期待了解最新技术进展、渴望分享交流的老师的课程和活动,不断提升自己在 AI 应用方面的能力。
2025-03-24
降本增效的情况下建筑设计院自己开发AI和应用好现有的AI哪个选择更好
在降本增效的情况下,建筑设计院是自己开发 AI 还是应用现有的 AI,需要综合多方面因素来考虑。 现有的 AI 工具已经在很多领域带来了显著的优势,例如: 1. 提高效率:能够快速产生创意效果和设计方案。 2. 丰富设计效果:极大地丰富了设计自由度,实现各种创意。 3. 拓展工作流程:促使设计工作流程重新组合再造,拓展设计师的思维边界。 同时,也有一些专门针对建筑设计的现有 AI 工具,比如: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入需求自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 然而,自己开发 AI 也有其潜在的好处,比如可以更精准地满足设计院的特定需求和业务特点。但开发 AI 需要投入大量的资源和时间,包括技术人才、资金、研发周期等。 综上所述,建筑设计院应根据自身的技术实力、资源状况、业务需求的独特性等因素来权衡选择。如果资源有限且现有工具能满足大部分需求,应用现有的 AI 可能是更好的选择;如果对特定功能有极高的要求且有足够的能力和资源支持,自己开发 AI 也未尝不可。
2025-03-23
比coze更好de平台是?
以下是一些比 Coze 更好的 Agent 构建平台: 1. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 3. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 4. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 5. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外,还有以下相关信息: 1. 字节扣子介绍:中文版:https://www.coze.cn/(支持大模型:豆包、通义千问、Moonshot 等);国际英文版:https://coze.com/(支持大模型:ChatGPT4 等)。 2. 腾讯元器介绍:网址:https://yuanqi.tencent.com/(支持大模型:腾讯混元大模型)。字节跳动的 AI Bot 开发平台「扣子」Coze 国内版于 2024 年 2 月 1 日正式上线,腾讯元器于 2024 年 5 月 17 日举办的腾讯云生成式 AI 产业应用峰会上发布。个人感受扣子的新手引导做的比元器好。 3. Poe 推出:Poe Apps 无需编码,可使用平台上的模型创建自己的 AI 应用并发布赚钱,拖拽式创建 AI 应用,类似 Coze,但体验更好,更像是加强版 GPTs,有编程经验的用户还能自定义 HTML 和 JavaScript 进行高级开发。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
2025-03-20
AI产品经理招聘
以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息: 特看科技: 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 P6P8 区间。 您能得到: 确定性的商业化应用场景,已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队,将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项:有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式:欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队: 工作地点:北京 职位要求: 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式:欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他: 职责描述: 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: 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。
2025-04-15
我想要自学AI相关的知识,但不知道从哪里开始,需要一个行动方案,我未来想做一个ai产品经理
以下是为您提供的自学 AI 知识并成为 AI 产品经理的行动方案: 1. 应用方面: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用于解决实际问题或提升效率。 2. 分析方面: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 掌握相关技能: 了解目前 AI 提示词工程师岗位的招聘技能要求,例如: 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。 4. 了解产品经理工作: 调研市场、思考需求、转化需求、思考解决方案、设计解决方案、分配任务、进行测试、实现解决方案。 像善用提示词工程的人一样,将需求抽象再具象成产品。 总之,要成为 AI 产品经理,需要不断学习和实践,适应行业的发展和变化。
2025-04-12
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验,能快速转型为AI产品经理?
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验: 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界:要构建差异化的 AI Native 体验,需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品:在快速变化的模型能力下,避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施:使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品: Cursor: 允许用自然语言描述需求,对上下文有深度理解能力,能理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议,自动诊断和修复常见错误,基于代码自动生成文档。 但要注意,即使有 AI 辅助,当好产品经理也不容易,需要反复沟通和调整。 Devin:作为 2024 年横空出世的产品,预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等: 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外,国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验,包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时,对于零代码基础的人员,也有使用相关工具实现想法的方法,如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景,如 AI 编辑器(Cursor、Windsurf、Pear Al 等)、编辑器 AI 扩展(Github Copilot、Continue、Cline 等)、UI 组件生成工具(Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等)、完整项目构建工具(Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等)。
2025-04-10
如何快速成为一名ai产品经理
要快速成为一名 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:对某一领域有认知,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。 商业化研究路径:熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,最好能将两者结合。 3. 落地应用级:拥有成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,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 本质上是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外,当 AI 与多维表格结合,为用户带来了更多可能性,任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中,如多维表格 AI Maker Day,参与者来自不同领域和岗位,有着各自的优势和想法,包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。
2025-04-09
从数据产品经理转行ai产品经理,需要补充哪些知识
从数据产品经理转行 AI 产品经理,您需要补充以下知识: 1. 思维链:谷歌在 2022 年的一篇论文提到,思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可在问题后面加一句“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,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:很多大佬表示要关注或直接阅读技术论文,像产品经理转型 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,虽可让 AI 辅助阅读,仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的这期视频是很好的科普入门,值得一看。 此外,视频二提到了技术框架与关于未来的想象,比如 Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后可能不再使用。
2025-04-08
有没有职业经理人智能体
在 AI 领域,存在决策智能体。例如,Anterior 公司开发的临床决策引擎用于自动化理赔提交审核,其智能体遍历决策树并利用语言模型评估相关文件。此外,Norm AI 为监管合规打造智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 在传统职业领域,“Agent”一词涵盖多种职业角色。在商业领域,随着大航海时代及全球贸易兴起,“Agent”的角色变得重要,如贸易代理和公司代理商。工业革命期间,其职能拓展到保险、房地产等新兴行业。19 世纪,政府及情报领域也广泛使用,如情报特工和便衣警察。 在现代(20 世纪至 21 世纪),“Agent”在娱乐和体育行业指艺人经纪人和运动员经理等,负责安排试镜、合同谈判和规划职业生涯。还包括劳务代理和招聘代理(猎头),劳务代理提供劳动力匹配服务,猎头为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士。从词源和历史变迁看,“Agent”具有行动和替身的含义,多数情况下是替代他人做事。但目前尚未有明确指向“职业经理人智能体”的特定概念。
2025-04-08