ai產(chǎn)品經(jīng)理需要懂技術(shù)嗎
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑當(dāng)業(yè)務(wù)方提出”用AI預(yù)測股票走勢”時(shí)，成熟的產(chǎn)品經(jīng)理需要評(píng)估：數(shù)據(jù)是否滿足有效市場假說？是否存在無法克服的混淆變量？這種判斷能避免團(tuán)隊(duì)陷入技術(shù)死胡同。產(chǎn)品設(shè)計(jì)：不確定性中的用戶體驗(yàn)AI產(chǎn)品的設(shè)計(jì)哲學(xué)與傳統(tǒng)產(chǎn)品存在本質(zhì)差異。亞馬遜AI設(shè)計(jì)原則指出，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要建立后面會(huì)介紹。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術(shù)篇②:《RAG和Markdown》隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色也在不斷演變。本文作為“AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲”的技術(shù)篇第二部分，深入探討了RAG(檢索增強(qiáng)生說完了。 哪些商品是爆品需要多推薦？所以這就引申出來我們今天要說的第一個(gè)知識(shí)點(diǎn)一、RAG1.1 檢索增強(qiáng)生成的概念傳統(tǒng)的大語言模型就像一位依賴說完了。
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失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤從傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理到AI產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型，是一場從確定性到不確定性的挑戰(zhàn)。本文深入探討了AI產(chǎn)品開發(fā)中需求定義、數(shù)據(jù)角色和上線標(biāo)準(zhǔn)的變化小發(fā)貓。 技能與方法論的三重修煉洞悉失控的根源，正是重奪方向盤的開始。這需要一場思維、技能與方法論的三重修煉。以下方法均結(jié)合了智能招聘場小發(fā)貓。
從需求到技術(shù)落地:AI產(chǎn)品經(jīng)理的技術(shù)同理心修煉在當(dāng)今快速發(fā)展的AI時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理的角色不再局限于需求收集與規(guī)劃，還需要深入理解技術(shù)實(shí)現(xiàn)的邊界與成本。本文以Unity ML-Agents環(huán)境配置與尋路Demo實(shí)戰(zhàn)為例，探討AI產(chǎn)品經(jīng)理如何通過親身體驗(yàn)技術(shù)落地過程，培養(yǎng)“技術(shù)同理心”。前言：Unity ML-Agents環(huán)境配置與尋路Demo實(shí)戰(zhàn)說完了。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理:技術(shù)、思維與商業(yè)的融合之道本文從技術(shù)理解、產(chǎn)品思維、商業(yè)洞察的維度來構(gòu)建AI產(chǎn)品經(jīng)理所需具備的能力體系，并結(jié)合AI產(chǎn)品的特殊性進(jìn)行針對(duì)性學(xué)習(xí)。從實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)來看，當(dāng)前的工作大多是在現(xiàn)有流程中簡單疊加AI技術(shù)，例如自動(dòng)化文檔處理等。這種改良路徑本質(zhì)上屬于邊際效率優(yōu)化，難以突破生產(chǎn)力瓶頸。因好了吧！
AI時(shí)代,產(chǎn)品經(jīng)理核心技能的變與不變!AI時(shí)代，各種產(chǎn)品形態(tài)、業(yè)務(wù)的變化，讓市場也對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理提出了新的要求，產(chǎn)品經(jīng)理要有哪些變與不變呢？現(xiàn)在入行產(chǎn)品經(jīng)理是好時(shí)機(jī)么？沒有技術(shù)背景、沒有學(xué)歷有優(yōu)勢如何入行做產(chǎn)品經(jīng)理？今天我們一起探討一下！產(chǎn)品人究竟需要具備哪些能力？看這個(gè)最新的能力模型圖就知道了。隨著好了吧！
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懂AI的產(chǎn)品經(jīng)理,起飛了吳恩達(dá)上月那篇《AI時(shí)代的PM新范式》說得很透徹：未來產(chǎn)品決策不再是需求優(yōu)先級(jí)的排列組合，而是要在技術(shù)可能性、用戶體驗(yàn)、商業(yè)價(jià)值的三維空間里做連續(xù)決策。就像特斯拉團(tuán)隊(duì)用第一性原理重構(gòu)汽車制造，AI產(chǎn)品經(jīng)理需要具備”需求量子化”能力——把模糊的市場需求拆解為可小發(fā)貓。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理一定要懂的交互新范式——IUI設(shè)計(jì)師需要與數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI工程師更緊密地合作，將用戶洞察轉(zhuǎn)化為智能的交互邏輯和產(chǎn)品功能。設(shè)計(jì)決策不再僅僅依賴直覺或小范圍的用戶后面會(huì)介紹。 公眾號(hào)：奇點(diǎn)漫游者本文由@賽先聲原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載題圖來自Pixabay,基于CC0協(xié)議該文觀點(diǎn)僅代表作后面會(huì)介紹。
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AI時(shí)代,我們最需要關(guān)注的是什么?——2024 AI產(chǎn)品經(jīng)理大會(huì) 現(xiàn)場報(bào)道AI大模型是一種「基礎(chǔ)設(shè)施」技術(shù)發(fā)展一日千里，技術(shù)能力邊界內(nèi)才會(huì)產(chǎn)生機(jī)會(huì)。商業(yè)化思考與落地，已成為產(chǎn)品經(jīng)理的核心技能。下午一開場說完了。 需要從全域營銷和智能化營銷開始著手。工業(yè)革命時(shí)期，是機(jī)器化取代手工勞動(dòng)；信息技術(shù)時(shí)代，改變了信息的傳播和處理方式；那么AI時(shí)代來臨，營說完了。
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大模型評(píng)估:初學(xué)者入門(一)OpenAI的首席產(chǎn)品官(CPO)Kevin Weil在一次播客訪談中提到：“編寫評(píng)估將成為AI產(chǎn)品經(jīng)理的一項(xiàng)核心技能。這是用AI打造優(yōu)秀產(chǎn)品的關(guān)鍵一還有呢？ 從產(chǎn)品實(shí)驗(yàn)到持續(xù)監(jiān)控，何時(shí)需要進(jìn)行LLM評(píng)估？我們將聚焦于評(píng)估的核心原則與工作流程。所謂LLM評(píng)估(evals),就是評(píng)價(jià)模型的性能，確保其輸還有呢？
原創(chuàng)文章，作者：天津 互動(dòng)多媒體展廳設(shè)計(jì),數(shù)字化展廳一站式解決方案，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：http://www.heibs.com/8ku1pcge.html
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