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产品经理如何验证prompt效果

Answer

产品经理验证 prompt 效果可以参考以下方法:

  1. 以自动驾驶产品为例,先向 ChatGPT 阐述宏观的业务背景,如“我们公司研发 L4 级别的自动驾驶卡车系统。我们的车辆拥有一辆 L4 自动驾驶车辆所需要的算力,传感器与能力,但是目前车上会有司机作为安全员,自动驾驶系统会辅助司机的驾驶,帮助卡车司机开车更轻松,更安全,更节油。我将提供产品经理日常工作中的一些实际问题。这可能涉及设计具体的自动驾驶功能,进行数据分析,分析具体的行驶场景并提供有效的反馈等。你能够明白这件事吗?”然后通过 ChatGPT 的回应来检验效果。
  2. 对于 Claude ,为每个子任务设计专门的 Prompt ,如市场分析、产品特性提炼、渠道策略、创意概念、预算规划等,然后整合结果。建立评估体系,定义成功标准如准确性、相关性、创新性等,实施 A/B 测试,收集反馈。
  3. 对于渐进式引导法,若提示词效果不符合预期,可与 AI 再进行几轮对话调整输出结果。最终询问 AI “怎么样修改现有的 Prompt ,可以让你稳定输出当前的预期”来迭代 Prompt 。得到 Prompt 后,新开 1 个 AI 对话,输入 Prompt 验证其可用性和稳定性。例如输入 MECE 法则进行测试。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

陈财猫:BORE框架的产生过程,一个自动驾驶产品经理的ChatGPT方法论

“干线物流自动驾驶“目前在自动驾驶领域是一个很火的方向,那么现在我们就以这个方向作为例子,假装自己是一家干线物流驾驶公司的产品。来看看应用场景1,由于我们现在假装自己是一家干线物流自动驾驶企业的产品,可以在需要chatGPT辅助我工作前先运行这条prompt:"我们公司研发L4级别的自动驾驶卡车系统。我们的车辆拥有一辆L4自动驾驶车辆所需要的算力,传感器与能力,但是目前车上会有司机作为安全员,自动驾驶系统会辅助司机的驾驶,帮助卡车司机开车更轻松,更安全,更节油。我将提供产品经理日常工作中的一些实际问题。这可能涉及设计具体的自动驾驶功能,进行数据分析,分析具体的行驶场景并提供有效的反馈等。你能够明白这件事吗?”这个例子中,我们告诉了ChatGPT宏观的业务背景,并顺便检验了prompt的效果。在读到上面的内容后,ChatGPT就自动代入了自动驾驶产品经理的角色。后文的所有其他例子都是在ChatGPT进入角色的前提下进行的。我们来详细拆解这条prompt的设计:1.阐述背景,点明当前的业务范围及业务目标:“我们公司研发L4级别的自动驾驶卡车系统。”然后进一步告知当前业务的细节:“我们的车辆拥有一辆L4自动驾驶车辆所需要的算力,传感器与能力,但是目前车上会有司机作为安全员,自动驾驶系统会辅助司机的驾驶,帮助卡车司机开车更轻松,更安全,更节油。”告诉chatGPT大致的任务范围:“我将提供产品经理日常工作中的一些实际问题。这可能涉及设计具体的自动驾驶功能,进行数据分析,分析具体的行驶场景并提供有效的反馈等。”2.确定效果,我一般会反问一句它是否理解,以此来检验传达的信息是否清楚,有没有被正确地理解。下面是场景1的运行结果:△场景1的运行结果

深度长文|Claude的5层Prompt体系:从AI用户到AI指挥官的进阶之路

然后为每个子任务设计专门的Prompt,最后整合结果。市场分析:目标用户群体定义,竞品分析产品特性提炼:核心卖点,与竞品的差异化渠道策略:线上线下渠道选择和资源分配创意概念:广告口号,视觉主题预算规划:各环节的成本估算和ROI预测持续学习和实验Prompt工程是一个快速发展的领域,需要不断学习和实验:关注行业动态:定期查看Anthropic的官方博客和更新日志。参与社区讨论:加入相关的在线论坛或社区,与其他Prompt工程师交流经验。建立个人实验日志:记录你的Prompt设计,分析成功和失败的案例。跨领域学习:吸收其他领域如产品设计、用户体验、项目管理的思想,丰富你的Prompt设计思路。建立评估体系创建一个系统来评估你的Prompt效果:通过这个循环反馈的过程,你可以不断优化你的Prompt设计技巧。定义成功标准:如准确性、相关性、创新性等。实施A/B测试:对比不同Prompt设计的效果。收集反馈:如果可能,获取最终用户对AI输出的评价。

一泽 Eze:样例驱动的渐进式引导法——利用 AI 高效设计提示词 ,生成预期内容

如果提示词效果不符合预期,可以和AI再进行几轮对话,调整输出结果。最终通过询问AI“怎么样修改现有的Prompt,可以让你稳定输出当前的预期”,来进行Prompt的迭代。得到Prompt后,可以新开1个AI对话,把Prompt输入到对话中,开始验证Prompt的可用性和稳定性。例如输入MECE法则,进行测试,AI制作闪卡如下:可以看到,仅靠着Prompt,整个知识卡片的生成的结果,能够快速帮助我们理解一个全新的知识概念,完美符合预期,大功告成?~

Others are asking
PromptEnhancer
以下是关于 PromptEnhancer 的相关信息: PromptEnhancer 是一款自动生成/优化 prompt 的工具。 在对最流行的“AI 提示生成器”的比较分析中,针对“作为一名 IT 学生,为我的高级项目提出想法;我想要关于学生帮助大学学生的想法”这一测试种子提示,PromptEnhancer 在实验中的成绩为 4 胜 0 负。 相关链接:https://flowgpt.com/prompt/sbuYQwUq_8v8fafR5zJuB
2025-04-20
能画技术路线图的prompt
以下是关于能画技术路线图的 prompt 相关内容: Midjourney Bot 的 Prompt 类型: 基本 Prompts:可以只是一个单词、短语或表情符号。 高级 Prompts:包括一个或多个图片 URL、多个文本短语以及一个或多个参数。其中,图片 URL 始终位于 prompt 的最前面,以影响完成结果的风格和内容。提示文字是对希望生成的图像的文本描述,精心编写的提示有助于生成惊艳的图像。参数可以改变生成图片的方式,需放在提示语的末尾。 ComfyUI Flux 与 runway 制作绘画视频: 生成图片:提示词告诉 flux 生成一张技术草图,如 CAD。 绘制的视频:在 runway 里面,使用提示词从空白页面开始逐行创建,并把生成的图片作为尾帧。 草图上色:使用 flux 的 controlNet,depth 固定,目前 Union 版本不建议权重调太高,结束时间也需注意。 Prompt engineering(提示工程): 开发测试用例:定义任务和成功标准后,创建多样化的测试用例,包括典型示例和边界情况,以确保提示具有鲁棒性。 设计初步提示:制定初步提示,概述任务定义、良好响应的特征及必要上下文,添加规范输入和输出的示例供参考。 根据测试用例测试提示:使用初步提示将测试用例输入,评估模型响应与预期输出和成功标准的一致性,使用一致的评分标准进行系统性的性能评估。
2025-04-19
整理会议纪要的prompt
以下是一些关于整理会议纪要的 prompt: 【?会议精要】整理生成高质量会议纪要,保证内容完整、准确且精炼。 会议记录员:将会议浓缩成简明摘要,包括讨论主题、重点内容、行动事项。 CEO 秘书会议纪要:专注于整理和生成高质量的会议纪要,确保会议目标和行动计划清晰明确。需严格遵守信息准确性,不对用户提供的信息做扩写,仅做信息整理,将一些明显的病句做微调。
2025-04-15
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有什么 prompt engineering 的好材料
以下是一些关于 prompt engineering 的好材料: 文本类 Prompt 网站: Learning Prompt:授人以渔,非常详尽的 Prompt 学习资源,包括 ChatGPT 和 MidJourney,网址: FlowGPT:国外做的最大的 prompt 站,内容超全面,更新快,网址: ChatGPT Shortcut:ChatGPT 提示词网站,提供了非常多使用模板,简单修改即可指定输出,网址: ClickPrompt:轻松查看、分享和一键运行模型,创建 Prompt 并与其他人分享,网址: Prompt Extend:让 AI 帮你自动拓展 Prompt,网址: PromptPerfect:帮你自动优化提示词,你可以看到优化前后的对比,网址: PromptKnit:The best playground for prompt designers,网址: PromptPort(支持中文):AI Prompt 百科辞典,其中 prompts 是聚合了市场上大部分优质的 prompt 的词库,快速的寻找到用户需求 prompt,网址: Prompt Engineering Guide:GitHub 上点赞量非常高的提示工程指南,网址: Claude 3.7 核心提示词相关: 您可以在中找到他们往期开源的更多系统提示词,涵盖了从 Claude 3 Haiku 到现在所有的模型。 一泽 Eze 整理的相关学习资料: Claude 3.5 sonnet 内置提示词详细拆解与解说:https://mp.weixin.qq.com/s/0R4zgH3Gc5TAfAPY1oJU4A Anthropic 的三位顶级提示工程专家聊《如何当好的提示词工程师》:https://mp.weixin.qq.com/s/VP_auG0a3CzULlf_Eiz1sw 往期 Claude AI 核心系统提示词:https://docs.anthropic.com/en/releasenotes/systemprompts Claude 官方用户手册 提示工程指南:https://docs.anthropic.com/en/docs/buildwithclaude/promptengineering/overview Claude 官方提示库:https://docs.anthropic.com/en/promptlibrary/library 基本概念: 简单的提示词可以包含指令、问题等信息,也可以包含上下文、输入或示例等详细信息,以更好地指导模型获得更好的结果。 当使用 OpenAI 的聊天模型时,可以使用 system、user 和 assistant 三个不同的角色来构建 prompt,system 有助于设定 assistant 的整体行为。 提示工程就是探讨如何设计出最佳提示词,用于指导语言模型帮助我们高效完成某项任务。
2025-04-12
comfyui提示词验证异常怎么解决
如果 ComfyUI 提示词验证异常,您可以尝试以下解决方法: 1. 对于翻译失效的问题: 双击“embedded_instail”进行安装。 用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,以实现正常翻译。 2. 注意如果想要引用负向 embedding,要确保文件夹路径中没有中文,否则可能导致路径错误。 此外,ComfyUI 本身自带的【clip 文本编码器】对权重的识别可能不够准确,您可以使用插件提供的更高级的编码器,并选择不同的权重插值方式。例如,当从别的网址复制提示词过来效果不一样时,可能是因为 ComfyUI 读不懂提示词中的权重表达。 在模型使用和工作流方面,可能会遇到诸如 inspire 节点安装问题、负向提示词和系数权重的疑问、添加提示词队列报错、工作流的保存和使用、放大图片未显示及节点未跑通、只跑工作流后面一段等问题,相应的解决方法包括更换并加载默认工作流尝试、将随机换成固定等。同时,还包括节点打包操作、报错处理、模型选择及参数设置、快捷键及资源获取等方面的内容。
2025-03-06
假如你是一名测试工程师,要写一个关于《AI智能体输入输出验证》专利申请书,申请书的内容包括以下几点: 1、发明名称(一种xxxxxxxx算法/架构/设计/外观等等等等) 2、发明背景技术 3、具体的技术方案描述 4、本发明的有益效果
以下是为您生成的关于《AI 智能体输入输出验证》的专利申请书内容: 发明名称:一种基于 Coze 工作流的 AI 智能体输入输出验证算法 发明背景技术: 在当前的 AI 应用中,构建和测试智能体的功能至关重要。特别是在处理复杂的任务,如生成思维导图时,需要确保输入和输出的准确性和有效性。然而,现有的技术在配置子任务节点和验证其可用性方面存在不足,导致效率低下和结果不稳定。 具体的技术方案描述: 1. 对于生成思维导图的任务,首先确定处理方式为“单次”,因为一次精读任务仅需生成一张思维导图。 2. 在输入方面,<generateTreeMind>插件节点仅需设置{{query_text}}变量,格式为 string 字符串,通过引用“标题、导语、大纲”节点的{{enTreeMind}}变量来提供输入。 3. 在输出方面,观察输出区的众多字段,根据字段名称、「查看示例」中的示例说明或试运行来确定所需的字段。对于生成图片格式的思维导图,确定 pic 为所需的输出。 4. 完成任何一个节点的配置后,进行试运行测试。具体步骤包括:点击「测试该节点」,按格式要求输入待测试的内容(对于 array 等其他格式,自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求),点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。若有误,依次检查“测试输入内容”、“节点配置”以及优化“提示词”,以提升对生成内容的约束力。 本发明的有益效果: 1. 提高了 AI 智能体在处理生成思维导图等任务时输入输出配置的准确性和效率。 2. 通过明确的步骤和规范的测试流程,有效减少了错误和不确定性,提升了智能体的稳定性和可靠性。 3. 能够更好地满足用户在复杂任务中的需求,为相关领域的应用提供了更优质的解决方案。
2025-03-04
AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用有哪些
以下是 AI 在早期创业需求验证和市场调研的落地应用: 1. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本;AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 对于中小企业利用人工智能(AI)进行转型中的创新产品和服务,特别是 AI 驱动的产品/服务开发,包括以下方面: 首先,探索基于 AI 的新产品或服务。通过开发基于 AI 的新产品或服务,创造新的市场机会和客户价值。调查和分析市场需求,探索 AI 技术在不同领域的应用潜力。鼓励团队进行创新思维,探索如何将 AI 技术融入新产品或服务中。开发 AI 驱动产品或服务的原型,并进行测试以验证其可行性和市场吸引力。例如,开发智能分析工具,帮助企业自动分析市场趋势;或创建 AI 辅助应用程序,如个性化健康指导应用。 其次,利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度。通过集成 AI 功能,提升现有产品或服务的智能化水平和竞争力。识别现有产品或服务中可以通过 AI 技术优化的部分,如添加智能推荐、自动化流程等。利用 AI 改善用户界面和交互体验,使产品更加直观和易用。基于客户反馈和市场变化,不断迭代和更新 AI 集成的功能。例如,对于在线零售平台,可以通过集成 AI 来优化产品搜索和推荐算法,提供更精准的购物建议。 总之,这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景,创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求,选择适合自己的项目进行创业。同时,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。
2024-11-19
cozeAPI身份验证无效的解决方案
很抱歉,目前知识库中没有关于“cozeAPI 身份验证无效”的解决方案。但一般来说,遇到身份验证无效的问题,您可以尝试以下几种常见的解决方法: 1. 检查您输入的认证信息是否准确,包括用户名、密码、密钥等。 2. 确认您的账号是否已被激活或处于正常状态。 3. 检查网络连接是否稳定,有时网络问题可能导致验证失败。 4. 查看相关的 API 文档,了解身份验证的具体要求和可能的错误情况。 5. 尝试重新生成或更新认证凭证。 如果问题仍然存在,建议您进一步查阅相关技术资料或联系 API 提供方的技术支持获取更准确的帮助。
2024-10-14
现在有哪些GenAI原生应用验证了PMF?
目前,一些 GenAI 原生应用已展现出产品市场契合度(PMF)的早期成功迹象。例如,ChatGPT 成为增长最快的应用,在学生和开发者中具有很强的产品市场契合度;Midjourney 成为集体创意的灵感来源,据报道仅 11 人的团队就实现了数亿美元的收入;Character 推动了 AI 娱乐和伴侣领域的发展,创造了用户平均在应用中花费两小时的消费者“社交”应用。然而,尽管有这些成功案例,仍有许多 AI 公司尚未实现产品市场契合度(PMF)或拥有可持续的竞争优势,整个 AI 生态系统的繁荣也并非完全可持续。
2024-08-30
我想要通过建筑草图生成效果图,有什么工具和流程可以使用
以下是使用悠船工具将建筑草图生成效果图的流程和相关介绍: 1. 基础使用: 提示词:在右侧填写提示词,右上可下载对应图片。 参数调整:参数详解参考下方「参数详解」。注意任何点击都会重新生成图片,免费用户可能会提示超出套餐,所以别乱点。最右侧是所有生成图片的略缩图。 2. 图片调整: 变化:分为细微和强烈,细微改变幅度小,强烈改变幅度大。 高清:有“直接”和“创意”两种模式,“直接”表示啥都不变直接出高清,“创意”表示在图片基础上进行微小的优化调整。 风格变化:基于生成的图片作为上传图片(垫图)再创作。 拓展:可上下左右拓展图片。 缩放:指的是镜头,比如 2x 就是镜头拉远 2 倍。 局部重绘:选择区域要大一些,太小的无法进行修改。 3. 图像参考: 在悠船中可以利用垫图和提示词配合生成符合要求的建筑、风景、文物等。只需将图片复制到悠船的提示词框里面,并填写对应的提示词描述。
2025-04-14
将照片改成卡通效果用什么ai会比较简单易操作
以下几种 AI 工具可以将照片改成卡通效果,操作相对简单易操作: 1. ChatGPT 4o:支持上传照片后直接生成“吉卜力卡通风格”图像,提示词只需简单写“吉卜力风格化”即可,后续会话中只需上传图片,无需重复输入提示词。参考链接:
2025-04-08
视频生成 效果对比
以下是为您整理的关于视频生成的相关内容: 百度“秒哒”: 特点:无代码编程、多智能体协作、多工具调用,一句话生成应用、网站、小游戏。 优势:更适合普通用户,直接输出结果,看不到写代码过程。智能体协作矩阵支持灵活组建虚拟开发团队,工具集成强大,完成即部署。 试玩链接(临时有效): 相关链接: 电商视频生成神器 Product Anyshoot: 功能:商品图秒变视频展示,模特自动拿着、穿戴、摆放商品。 特点:支持所有电商品类,5000+模板可自定义修改。 优势:商品还原度高,视频真实流畅,对比效果优于 Pika 和阿里通义 Wanx。 在线体验: 相关链接: Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型: 组成:由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video:30B 参数 Transformer 模型,可从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频,相当于 73K 个视频 tokens。能执行精确视频编辑,如添加、删除或替换元素,或背景替换、样式更改等全局修改。在个性化视频方面,在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio:13B 参数 Transformer 模型,可接受视频输入以及可选的文本提示,生成与视频同步的高保真音频。 训练方式:通过预训练微调范式完成,在骨干网络架构上沿用了 Transformer,特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练,学习对视觉世界的理解。微调阶段精心挑选一小部分高质量视频进行有监督微调,以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。 为提高效果,引入流匹配(Flow Matching)作为训练目标,使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。扩散模型通过从数据分布逐渐加入噪声,然后在推理时通过逆过程去除噪声来生成样本,用大量的迭代步数逐步逼近目标分布。流匹配则是通过直接学习样本从噪声向目标数据分布转化的速度,模型只需通过估计如何在每个时间步中演化样本,即可生成高质量的结果。
2025-03-30
目前文字转视频,效果比较理想的工具有哪些?
目前文字转视频效果比较理想的工具包括: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,能在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里: 此外,Sora v2 即将发布,支持 1 分钟视频生成,提供文本转视频、文本+参考图片转视频以及文本+视频转视频功能。Runway 还有 Act One 角色参考视频功能,能实现视频表演和声音的角色转移,支持通过拍摄视频驱动另一个视频,保持表情和口型同步。
2025-03-30
当前效果比较好的对口型,换脸,配音AI应用
以下是一些效果较好的对口型、换脸、配音的 AI 应用: Runway:网址为 https://runwayml.com ,有网页和 app 方便使用。工具教程: 即梦:网址为 https://dreamina.jianying.com/ ,是剪映旗下产品,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,有最新 S 模型和 P 模型。工具教程: Minimax 海螺 AI:网址为 https://hailuoai.video/ ,非常听话,语义理解能力非常强。视频模型: Kling:网址为 kling.kuaishou.com ,支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。视频模型: Vidu:网址为 https://www.vidu.studio/ haiper:网址为 https://app.haiper.ai/ Pika:网址为 https://pika.art/ ,可控性强,可以对嘴型,可配音。工具教程: 智谱清影:网址为 https://chatglm.cn/video ,开源了,可以自己部署 cogvideo。工具教程: PixVerse:网址为 https://pixverse.ai/ ,人少不怎么排队,还有换脸功能。工具教程: 通义万相:网址为 https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ ,大幅度运动很强。 luma:网址为 https://lumalabs.ai/ 即梦 AI 对口型的相关教程: 功能介绍:「对口型」是即梦 AI「视频生成」中的二次编辑功能,现支持中文、英文配音。目前主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成,为用户的创作提供更多视听信息传达的能力。可上传包含完整人物面容的图片,进行视频生成,待视频生成完成后,点击预览视频下的「对口型」按钮,输入台词并选择音色,或上传配音文件进行对口型效果生成。目前支持语言:中文(全部音色),英文(推荐「超拟真」内的音色) 技巧:上传写实/近写实的人物单人图片,目前不支持多人物图片对口型;输入 prompt,选择参数,点击生成视频,尽量确保人物无形变等扭曲效果;确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配;在生成的视频下方,点击【对口型】;输入或上传需要配音的内容,注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐,点击生成。先对口型,再超分补帧 关于 AI 短片的相关信息: AI 图片与视频生成的新能力与应用: 图片编辑功能:Midjourney 新增本地图片上传编辑入口,可进行局部重绘、扩图和风格转换等操作。 视频生成模型:解梦新出 p 模型和 s 模型,p 模型支持人物多动作和变焦,易改变画风;s 模型生成速度快、积分消耗少,能保持原始画风但语义理解有限。 特效玩法:皮卡和 Pixforce 有特效玩法,如人物爆炸、漂浮等,可用于优化视频效果。 视频转会:Runway 的 GN3 模型支持上传视频并转换风格,可用于实现多元宇宙等风格穿梭的片子,也能将简单场景转换为难以拍摄的场景。 视频生成中的角色生视频技术: 角色生视频突破关键帧限制:当前视频生成多依赖关键帧,而角色生视频不再是关键帧输入,而是直接传入角色本身,可更灵活生成视频,如让小男孩从左跑到右。 多角色参考生成创意视频:支持上传多张图,最多三张,可将人物、衣服、背景等元素融合生成视频,如小男孩穿裙子在宇宙飞。 角色对口型技术:如吉梦的对口型技术,支持文本朗诵和本地配音,能根据输入生成人物开口讲话的视频,但有上传人物长相等限制。 不同工具的角色生视频效果:对比了吉梦、Runway 等工具的角色生视频效果,如 Runway 的 x one 在身体、头部、眼神动态上表现更好。 角色生视频的应用场景:可用于规避机器人念台词的尴尬瞬间,让机器人有更丰富的表情和神态。 角色生视频的未来发展:未来视频生成将摆脱纯关键帧方式,采用多模态信息输入,如定义角色和场景的三视图等。
2025-03-25
有哪些效果好的开源OCR模型值得推荐
以下是一些效果较好的开源 OCR 模型推荐: 1. Mistral OCR:当前最强的 OCR 模型,具有多语言支持,超越 Gemini 2.0 Flash,可在 Le Chat 及 API 调用。ElevenLabs 赠送 $25 Mistral API 额度,免费领取!领取地址: 2. Gemini 2.0 Flash:也是一款 OCR 模型。
2025-03-24
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