很多團(tuán)隊(duì)在落地過程中頻頻踩坑:需求模糊、場(chǎng)景錯(cuò)配、數(shù)據(jù)不夠、上線即失效……這些問題不是技術(shù)不行,而是流程不清。本文結(jié)合真實(shí)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),拆解 AI 產(chǎn)品落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié),總結(jié)出 8 個(gè)典型誤區(qū),幫助你構(gòu)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(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(píng)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。