ai產(chǎn)品經(jīng)理要怎么學_ai產(chǎn)品經(jīng)理要本科生嗎
“AI選手”強勢歸來 基金經(jīng)理乘勝出擊7月15日，AI算力板塊強勢上漲，多只被業(yè)界視為“AI算力基”的主動權(quán)益類產(chǎn)品凈值大幅飆升，漲幅甚至超過了相關(guān)ETF產(chǎn)品。其中，基金經(jīng)理周建勝管理的諾德新生活A當日凈值增長率高達9.42%,居全市場第一；金梓才管理的財通集成電路產(chǎn)業(yè)A等6只產(chǎn)品凈值增長率都在8%以上。業(yè)內(nèi)人等會說。
AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑這種分化要求AI產(chǎn)品經(jīng)理在技術(shù)選型上具備更強的判斷力。同時，生成式AI的爆發(fā)帶來了產(chǎn)品形態(tài)的革命性變化。月之暗面Kimi產(chǎn)品總監(jiān)指出：”當模型能力每季度躍遷時，產(chǎn)品經(jīng)理的核心價值從功能設計轉(zhuǎn)向能力探索——如何挖掘基座模型尚未被發(fā)現(xiàn)的應用潛力?！崩?，GPT-4最初未被還有呢？
AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術(shù)篇②:《RAG和Markdown》并且在《AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型技術(shù)篇-LLM和Agent》中，我們也說到每個大模型都是擁有自己的訓練集的，在預訓練階段，大模型掌握了一定的知識和內(nèi)容。但是隨著這些大模型被越來越多的企業(yè)運用，這些“超級大腦”如何快速、準確地調(diào)用最新、最精準的知識？比如運用到信用卡中心，它是是什么。
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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AI產(chǎn)品經(jīng)理：“支持利用大模型識別招聘需求中的關(guān)鍵信息，實現(xiàn)關(guān)鍵信息的向量化存儲，與數(shù)據(jù)庫中簡歷的關(guān)鍵信息匹配。在保證確率(Precision)不低于90%”的前提下，盡可能提升召回率(Recall)?！逼ヅ浣Y(jié)果如何存在一定的概率性。這意味著，我們的目標不再是100%正確的過濾，而是以是什么。
不懂算法,如何讓產(chǎn)品“智能”起來?——無算法團隊的產(chǎn)品經(jīng)理AI賦能(...對于許多沒有算法團隊支撐的產(chǎn)品經(jīng)理來說，如何讓產(chǎn)品在沒有復雜算法的情況下實現(xiàn)“智能”功能，是一個亟待解決的問題。本文將深入探討小發(fā)貓。 是產(chǎn)品經(jīng)理為了規(guī)避開發(fā)自己瞎搞的”“典型的偽智能，跟真正的AI推薦系統(tǒng)比，就是個玩具”畢竟在大家的認知里，AI就得是神經(jīng)網(wǎng)絡，智能就得小發(fā)貓。
AI語料概念漲幅居前,9位基金經(jīng)理發(fā)生任職變動7月9日A股三大指數(shù)漲跌不一，截至收盤，滬指跌0.13%,報3493.05點，深成指跌0.06%,報10581.8點，創(chuàng)業(yè)板指漲0.16%,報2184.67點。從板塊行情上來看，今日表現(xiàn)較好的有超級真菌、麒麟電池和AI語料，而黃金概念、小金屬概念和稀缺資源等板塊下跌?；鸾?jīng)理是一只基金產(chǎn)品最核心的成還有呢？
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如何構(gòu)建高質(zhì)量AI對話訓練數(shù)據(jù)在對話類AI產(chǎn)品爆發(fā)的當下，如何構(gòu)建高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)，已經(jīng)成為產(chǎn)品經(jīng)理、算法工程師乃至標注團隊都繞不開的核心問題。本文作者結(jié)合一線經(jīng)驗，系統(tǒng)拆解了對話數(shù)據(jù)構(gòu)建的關(guān)鍵流程、常見誤區(qū)與優(yōu)化策略，是一份兼具技術(shù)深度與實操價值的干貨指南，值得每一位AI從業(yè)者收藏。我們是什么。
淺談企業(yè)內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI的實踐企業(yè)內(nèi)部B 端產(chǎn)品如何有效落地AI?作者結(jié)合實戰(zhàn)經(jīng)驗，詳細剖析了其中的難題，并分享了一套實用的方法論，助力團隊在AI 落地過程中實現(xiàn)認知對齊與業(yè)務價值最大化。前言最近受邀在人人都是產(chǎn)品經(jīng)理上“就內(nèi)部B端產(chǎn)品落地AI”進行了一輪直播，就著這個機會發(fā)布了些招聘廣告，也對還有呢？
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從0構(gòu)建大型AI推薦系統(tǒng):冷啟動產(chǎn)品設計陷阱AI推薦系統(tǒng)，對產(chǎn)品經(jīng)理而言充滿挑戰(zhàn)。尤其在系統(tǒng)上線前的產(chǎn)品設計階段，一些關(guān)鍵決策點極易成為后續(xù)發(fā)展的瓶頸。本文將聚焦冷啟動策略設計、數(shù)據(jù)采集機制搭建以及MVP功能取舍這三大核心環(huán)節(jié)，并結(jié)合“冷啟動用戶體驗閉環(huán)”這一關(guān)鍵理念，探討如何規(guī)避常見的設計陷阱。一、..
AI系列(三):產(chǎn)品策略在左,用戶體驗在右當AI浪潮席卷而來，產(chǎn)品經(jīng)理們站在十字路口：一邊是戰(zhàn)略驅(qū)動的產(chǎn)品布局，一邊是體驗為王的用戶需求。在這場技術(shù)與人性的博弈中，如何找到平衡點，既不迷失在“左腦”的理性推演中，也不沉溺于“右腦”的感性想象？本篇文章將從產(chǎn)品策略與用戶體驗的雙重視角，拆解AI產(chǎn)品背后的思維等我繼續(xù)說。
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