很多團隊在落地過程中頻頻踩坑:需求模糊、場景錯配、數(shù)據(jù)不夠、上線即失效……這些問題不是技術不行,而是流程不清。本文結合真實項目經(jīng)驗,拆解 AI 產(chǎn)品落地的關鍵環(huán)節(jié),總結出 8 個典型誤區(qū),幫助你構建更清晰的產(chǎn)品路徑,少走彎路、快出成果。
AI 產(chǎn)品經(jīng)理在模型調(diào)優(yōu)過程中面臨諸多矛盾。既要平衡業(yè)務需求與技術可行性,又要兼顧成本投入與業(yè)務收益;既要確保模型在離線評估中的優(yōu)異表現(xiàn),又要防止在線效果不佳。如何化解這些矛盾,成為決定模型調(diào)優(yōu)成敗的關鍵。