"AI 產(chǎn)品經(jīng)理"相關(guān)的文章
AI,個(gè)人隨筆
AI 產(chǎn)品經(jīng)理的Coding 經(jīng)歷

AI 產(chǎn)品經(jīng)理的Coding 經(jīng)歷

AI工具正在重塑產(chǎn)品經(jīng)理的工作邊界。Cursor等工具的賦能讓MVP開發(fā)周期從數(shù)月壓縮至數(shù)天，本文通過Saynote、Love Summary、AI News&Fitness三個(gè)實(shí)戰(zhàn)案例，揭秘PM如何借助AI實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)、情感分析、垂直整合等深度創(chuàng)新。這些探索不僅展示了AI-First的產(chǎn)品構(gòu)建邏輯，更為產(chǎn)品人提供了從洞察到落地的完整方法論。
AI
不懂技術(shù)也能轉(zhuǎn)！AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型全流程：從入門到精通

不懂技術(shù)也能轉(zhuǎn)！AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型全流程：從入門到精通

在當(dāng)今競爭激烈的職場環(huán)境中，AI 產(chǎn)品經(jīng)理成為熱門且極具潛力的轉(zhuǎn)型方向。本文從政策、經(jīng)濟(jì)、社會、技術(shù)等多維度剖析其熱門原因，并詳細(xì)闡述其他領(lǐng)域產(chǎn)品經(jīng)理和非產(chǎn)品經(jīng)理的轉(zhuǎn)型方法與要點(diǎn)。
AI,個(gè)人隨筆
萬字拆解大模型選型策略：從業(yè)務(wù)需求反推技術(shù)選擇

萬字拆解大模型選型策略：從業(yè)務(wù)需求反推技術(shù)選擇

AI 產(chǎn)品經(jīng)理常陷入大模型選型的困境，盲目追求參數(shù)、深陷術(shù)語、依賴榜單。本文通過五大典型場景實(shí)戰(zhàn)分析，分享構(gòu)建“場景-能力-模型”決策地圖的方法，助您跳出技術(shù)參數(shù)迷霧，選出最適合業(yè)務(wù)的模型。
AI
拆解 Transformer 落地痛點(diǎn)：AI 產(chǎn)品經(jīng)理的實(shí)戰(zhàn)指南

拆解 Transformer 落地痛點(diǎn)：AI 產(chǎn)品經(jīng)理的實(shí)戰(zhàn)指南

Transformer無疑是當(dāng)今AI領(lǐng)域的基石技術(shù)。然而，站在產(chǎn)品經(jīng)理的視角，其強(qiáng)大的能力背后是嚴(yán)峻的落地挑戰(zhàn)。本文將拋開純技術(shù)討論，聚焦于如何將Transformer轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、高效、有價(jià)值的商業(yè)產(chǎn)品，剖析核心挑戰(zhàn)并提供實(shí)戰(zhàn)解決方案。
產(chǎn)品經(jīng)理
AI 產(chǎn)品經(jīng)理能力模型 2025 版：三年經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，除了 Prompt 工程，這 4 個(gè)隱性能力更決定晉升

AI 產(chǎn)品經(jīng)理能力模型 2025 版：三年經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，除了 Prompt 工程，這 4 個(gè)隱性能力更決定晉升

在AI浪潮席卷產(chǎn)品崗位的當(dāng)下，Prompt工程不再是唯一的晉升通道。真正決定AI產(chǎn)品經(jīng)理成長曲線的，是那些不易察覺卻至關(guān)重要的隱性能力。本文基于三年實(shí)戰(zhàn)沉淀，提出2025版能力模型，幫助你看清職業(yè)躍遷的底層邏輯。
AI
從品牌營銷視角看：AI 產(chǎn)品經(jīng)理與 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的核心差異，小白該怎么選？

從品牌營銷視角看：AI 產(chǎn)品經(jīng)理與 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理的核心差異，小白該怎么選？

在AI浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下，“AI產(chǎn)品經(jīng)理”與“AIGC產(chǎn)品經(jīng)理”成為炙手可熱的新角色。但它們的職責(zé)邊界、能力要求、成長路徑究竟有何不同？本文從品牌營銷的視角切入，厘清兩者的核心差異，并為初入職場的小白群體提供清晰的選擇指南。
AI
AI 產(chǎn)品經(jīng)理如何統(tǒng)籌模型調(diào)優(yōu)：從目標(biāo)到落地的全流程方法論

AI 產(chǎn)品經(jīng)理如何統(tǒng)籌模型調(diào)優(yōu)：從目標(biāo)到落地的全流程方法論

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(wù)需求與技術(shù)可行性，又要兼顧成本投入與業(yè)務(wù)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(guān)鍵。
產(chǎn)品經(jīng)理
AI 產(chǎn)品經(jīng)理和 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別，怎么選擇？

AI 產(chǎn)品經(jīng)理和 AIGC 產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別，怎么選擇？

AI 和 AIGC 行業(yè)兩個(gè)行業(yè)帶動(dòng)了產(chǎn)品經(jīng)理的的能力提升，那AI產(chǎn)品經(jīng)理與AIGC產(chǎn)品經(jīng)理兩者中間有什么區(qū)別的呢？下面一起來看一下，之間的不同之處吧！