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张小明 2026/1/4 2:36:47
asp 网站 500,网站建设合同属于技术服务么,百度收录最好的网站,浪琴官网AI产品经理需具备AI原生思维#xff0c;接受不确定性#xff0c;重视提示交互和数据飞轮。核心能力包括#xff1a;懂大模型技术边界、设计AI交互体验、建立数据评估闭环。同时需有想象力解构应用场景#xff0c;定义清晰成功标准。转型者应深度使用AI工具、建立技术知识图…AI产品经理需具备AI原生思维接受不确定性重视提示交互和数据飞轮。核心能力包括懂大模型技术边界、设计AI交互体验、建立数据评估闭环。同时需有想象力解构应用场景定义清晰成功标准。转型者应深度使用AI工具、建立技术知识图谱、从小场景实践并构建评估思维。AI产品与传统产品不同需完成认知升维接受概率性涌现定义人机分工边界持续优化数据-模型-反馈循环。工作10年刚开始做B端产品后来开始做策略推荐产品从22年开始做AI产品接近4年的AI产品经验。当前作为AI产品总监这几个月扩展了我们的产品团队从原来22人增长到24人面了大概20多个人最终面试通过且入职的有2个吧。其他部门最近也在招聘有AI经验的产品也来咨询我AI产品经理应该具备啥样的特质因此想写一篇我眼中好的AI产品经理应该是啥样的。如果大家想转型的可以按着这个准备起来。我判断AI产品经理一定是未来的趋势即使大家不转型也需要尽可能的提早了解。看过一个数据2025年AI产品经理岗位需求同比增长240%-420%人才缺口从年初的 150 万扩大到 300 万供需比仅为1:3.8即 1 个候选人要被 3.8 家公司争抢。目前确实是这个趋势。首先说一下AI产品经理的分类打开boss搜索AI产品岗位有很多不同的分法比如按照目标用户分有to B/C/G的AI产品岗这跟传统产品的分法类似分别面向消费者如豆包、面向企业如AI工业质检面向政府或公共领域如智慧城市。还有一种分法是按照软件/硬件/平台型AI产品经理来划分。我自己的划分方法是按照模型与应用分为两类AI产品经理1偏模型层的产品经理如大模型平台PM、AI开发平台PM。这里的模型有通用的比如问心一言也有一些垂类模型比如语音/数字人等等。这类产品经理的目标更多是提升模型各能力的准确性对应要求就是得懂大模型包括大模型架构Transformer、MoE 混合专家系统、RAG 检索增强原理模型训练与微调(SFT)同时因为要评估模型效果所以得知道如何设计算法目标与评估指标懂得制定数据标注规范。2偏应用型的产品经理如AI Agent 产品负责人、AI 法律顾问。这里有两种一种在现有产品中加入 AI 功能要熟悉主流 AI 工具如文心一言、Coze 等能设计 Prompt另外一种是从0-1设计完全由 AI 驱动的新产品能拆解复杂任务设计多 Agent 协作流程。我们现在招聘的都是偏应用类产品。招聘AI产品经历核心会考察哪些能力我觉得核心看有没有AI原生思维**。AI思维不是一种简单的工具思维而是一种完全以AI为核心能力重新思考、设计和构建产品的心智模式。它要求我们从根本上改变看待问题、设计解决方案的方式。核心有几个点1接受不确定性**AI输出具有概率性不是确定性的代码。产品设计需包含容错、引导和修正机制。2重视“提示即交互”用户输入提示词本身就是核心交互界面需要设计如何引导用户给出好提示。3、理解数据飞轮价值产品使用的数据要思考如何反哺模型优化这样才能形成越用越强的护城河。先要掌握以下基本功这些是最基础的能力**1懂大模型了解技术的边界。**了解大模型的基本原理Transformer、Token、微调、RAG等清楚知道其强项创意生成、文本总结、非精确匹配和弱项精确计算、事实性、长逻辑链。另一方面可以评估可行性比如能和技术团队初步评估一个需求是适合用提示工程解决还是需要微调或是需要RAG增强并能预估大致成本和周期。2 AI交互与体验设计能力。这里要为概率性输出设计确定性的、可信赖的用户体验。一个是提示词框架设计设计用户输入前的引导、示例、结构化输入框降低用户的提示词门槛。二要设计容错与纠正流程重新生成、局部编辑、反馈改进点赞/点踩等成为标配功能。思考如何让用户轻松地微调AI的输出。三要支持多模态交互设计顺畅融合文本、语音、图像等多种生成和交互形式。3数据与评估闭环能力。要建立以数据驱动的AI功能迭代循环。要建立AI质量评估体系包括自动评估如相关性、流畅度和人工评估标注团队或众包。二要关注数据管道理解训练/微调数据的来源、质量、清洗和标注过程。能规划产品中的数据收集点用于持续优化模型。三要分析bad cases深度分析失败案例是提示词问题、数据问题还是模型本身问题并转化为具体的改进需求。除了基础能力我核心还会考察2点1解构应用场景有想象力。每次面试我都会重点考察这里我觉得想象力是AI产品经理很核心的能力尤其是做AI应用类的产品本质上看你能不能精准识别AI能创造十倍好体验的真实、高频、高价值场景。一方面能解构人类专家工作流能将一个复杂任务如写报告、做设计拆解为AI擅长和AI不擅长的子任务明确人机协同的边界点AI生成初稿人类判断与润色。一方面要定义清晰的成功标准为AI功能定义可衡量的成功指标不仅是传统的留存、点击率更包括生成质量、采纳率、任务完成度、用户满意度等。**2、我每次必问的问题你平时会用哪些AI产品。**既然是面试AI产品那肯定得善用一些AI工具如果你只是回答我平时会用豆包deep seek这些那基本我也会pass掉有些比较优秀的同学会告诉你已经在深度使用AI工具来画原型写文档、甚至自己做出来了好几款AI产品了。我说下我近期一直在调研的AI公司Aragon.ai年营收1000 万美元团队仅9人是典型的极致轻量化 AI 自我赋能模式他们真的是把AI工具用到了极致。可以分享说一下他们的协作方式9 人团队的分工3人技术岗2名全栈工程师 1名AI模型调优专家负责产品开发与模型迭代2人产品岗1名产品经理 1名设计师直接对接用户需求用 AI 工具如 Cursor、Figma AI快速出原型2人增长岗1名市场 1名销售依赖 AI 生成营销内容、自动筛选线索2人运营岗1名客服1名数据分析师用 AI 自动回复用户咨询、生成数据报告给要转型或者从事AI产品的同学几点小建议1亲手深度使用成为最重度的用户。使用ChatGPT、Claude、Midjourney等各类AI应用拆解其交互设计思考其背后的权衡。2建立技术知识图谱系统学习一门AI通识课订阅技术简报关注论文的动态如arXiv保持与技术团队的同步对话。3从小场景开始实践找一个具体的、可落地的内部或外部需求完整走一遍从场景定义、方案设计、评估上线到数据分析的全流程积累实战经验。4构建评估思维在讨论任何AI功能时养成习惯问“我们如何衡量它的效果”AI产品经理不是一个新岗位而是一个新物种要求我们完成认知升维我也一样在学习中。传统产品遵循确定性的输入-输出而AI产品的结果是概率性涌现的。你必须接受并利用这种不确定性。而且从交互视角核心要定义清楚人机分工的边界让两者各自去做自己最擅长的事。而且AI产品不是上线就结束了这是一个数据-模型-反馈的循环。你必须像园丁培育植物一样持续为它供给养料数据修剪枝杈偏见引导它向阳生长对齐目标。当浪潮来临时人人都在谈论转型但绝大多数人只是在旧地图上标记新地名。他们学的还是原型、文档、项目管理老三样只是前面加上了AI的前缀。真正的转型是更换你的操作系统而非安装一个新的App。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​
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