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AB測試和灰度的區(qū)別

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在產(chǎn)品開發(fā)的迷宮中，AB測試和灰度發(fā)布是兩盞指引方向的明燈。它們雖同為用戶流量的分流策略，卻各自照亮不同的路徑。本文將為您揭示這兩種方法的內(nèi)在差異，以及它們在產(chǎn)品優(yōu)化旅程中的獨特作用。正如“條條大路通羅馬”，AB測試和灰度發(fā)布雖路徑不同，卻共同指向產(chǎn)品成功的終點。
手把手玩轉(zhuǎn)「超級用戶計劃」2：價值篇 | 為何需要計劃？5大益處

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每個社區(qū)都有一群領(lǐng)導(dǎo)者、意見領(lǐng)袖，他們比其他用戶更有發(fā)言權(quán)、更引人注目、更活躍或更有成效。 「超級用戶計劃」可以讓你利用這部分表現(xiàn)最出色的人的知識、精力和技能，使你的社群社區(qū)或品牌受益。 本系列系列內(nèi)容來自「海外社群營銷公司FeverBee」文章，AI翻譯完成，不到之處請笑納。英文版請移步FeverBee官網(wǎng)。分十一部分，逐次分享。
AI
“偏科”的國產(chǎn)大模型：長于文本、弱于數(shù)理、作畫湊合

“偏科”的國產(chǎn)大模型：長于文本、弱于數(shù)理、作畫湊合

上周國產(chǎn)大模型集體爆發(fā)，百度文心一言上線，各個大公司的模型也在整裝待發(fā)。自今年2月ChatGPT掀起“生成式AI”熱后，國產(chǎn)大模型齊齊備戰(zhàn)，7個月后的今天，到了驗收成果的時候。作者體驗了上述6家已經(jīng)開放測試的大模型，從文本創(chuàng)作、數(shù)理計算、作畫、信息檢索等角度與其做了對話，發(fā)現(xiàn)這些大模型已經(jīng)能解決相當(dāng)一部分問題，尤其在文本創(chuàng)作方面頗有些亮點。短短半年的沉淀而言，總體值得給一個肯定。
創(chuàng)業(yè)學(xué)院
硬件創(chuàng)業(yè)：測試產(chǎn)品與產(chǎn)品本身一樣重要

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編輯導(dǎo)語：在產(chǎn)品生產(chǎn)落地之前，產(chǎn)品測試可以幫助團(tuán)隊完善設(shè)計，進(jìn)而交付客戶更高質(zhì)量的產(chǎn)品。硬件產(chǎn)品同樣如此。那么，硬件產(chǎn)品若想做好產(chǎn)品測試，可以從哪些方面進(jìn)行...