我是一个传统的B端产品经理，如何入门AI产品呢？

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）。

4）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】5）RAG——检索增强生成Retrieval-Augmented Generation，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。6）PAL——程序辅助语言模型Program-Aided Language Model，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。7）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，欢迎大家给她点赞。二、视频二——技术框架与关于未来的想象写在前面：我之前对安克创新的印象就是一个卖充电宝的公司，还有卖安防设备；但看了这期访谈，被CEO阳萌的认知震撼了，很多观点对我有启发，强烈建议看原访谈视频。1、观点——Transformer是仿生算法的阶段性实现，10年、20年后大家将不再用TA

4）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】5）RAG——检索增强生成Retrieval-Augmented Generation，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。6）PAL——程序辅助语言模型Program-Aided Language Model，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。7）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，欢迎大家给她点赞。二、视频二——技术框架与关于未来的想象写在前面：我之前对安克创新的印象就是一个卖充电宝的公司，还有卖安防设备；但看了这期访谈，被CEO阳萌的认知震撼了，很多观点对我有启发，强烈建议看原访谈视频。1、观点——Transformer是仿生算法的阶段性实现，10年、20年后大家将不再用TA