"AI產(chǎn)品經(jīng)理"相關(guān)的文章
AI,個人隨筆
AI產(chǎn)品經(jīng)理之通過大模型做對話式分析產(chǎn)品

AI產(chǎn)品經(jīng)理之通過大模型做對話式分析產(chǎn)品

隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，對話式分析正引領(lǐng)一場效率革命，在各行業(yè)快速普及。未來，多模態(tài)技術(shù)將進一步重塑分析體驗，成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的標(biāo)配能力。產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)把握這一趨勢，避免技術(shù)崇拜，注重用戶需求，為全員打造易用的數(shù)據(jù)洞察生產(chǎn)力工具。
職場攻略
萬字復(fù)盤：如何在1個月內(nèi)從 0 到拿到大廠 AI 產(chǎn)品經(jīng)理 offer

萬字復(fù)盤：如何在1個月內(nèi)從 0 到拿到大廠 AI 產(chǎn)品經(jīng)理 offer

從零經(jīng)驗到拿下大廠 AI 產(chǎn)品經(jīng)理 offer，只用了一個月。這不是“運氣爆棚”的故事，而是一場系統(tǒng)化的認(rèn)知躍遷與策略執(zhí)行。本文將復(fù)盤整個過程，拆解如何構(gòu)建競爭力、如何精準(zhǔn)定位、如何在 AI 浪潮中找到屬于自己的入場路徑。
我做 AI 產(chǎn)品經(jīng)理這幾年的經(jīng)驗分享

我做 AI 產(chǎn)品經(jīng)理這幾年的經(jīng)驗分享

不少人對轉(zhuǎn)行 AI 產(chǎn)品經(jīng)理存在 “需精通代碼、深度學(xué)習(xí)” 的誤區(qū)，而從業(yè)者結(jié)合自身經(jīng)歷，拆解 AI 產(chǎn)品經(jīng)理的三類細(xì)分崗位，分享從動手做原型入行，到 “貼地飛行” 聚焦用戶痛點、在試錯中成長的實戰(zhàn)經(jīng)驗，為想入局者提供清晰方向。
AI
如何減輕大模型的幻覺問題：AI產(chǎn)品經(jīng)理的實戰(zhàn)指南

如何減輕大模型的幻覺問題：AI產(chǎn)品經(jīng)理的實戰(zhàn)指南

對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，解決幻覺問題不是技術(shù)團隊的專屬責(zé)任，而是決定 AI 產(chǎn)品能否在企業(yè)級場景立足的核心能力。本文將從問題本質(zhì)、技術(shù)方案、產(chǎn)品策略和實戰(zhàn)案例四個維度，提供一套可落地的幻覺緩解方法論。
AI
AI產(chǎn)品經(jīng)理必修課：RAG（終）

AI產(chǎn)品經(jīng)理必修課：RAG（終）

RAG，不只是技術(shù)架構(gòu)，更是一種產(chǎn)品思維。從“檢索增強”到“生成協(xié)同”，它連接的是知識系統(tǒng)與用戶體驗的雙重躍遷。但很多產(chǎn)品經(jīng)理只看到了“能搜能答”，卻忽略了背后的數(shù)據(jù)治理、提示詞策略與系統(tǒng)設(shè)計。 作為系列終篇，本文將從產(chǎn)品視角拆解 RAG 的底層邏輯與落地路徑，幫助你真正把它用成“認(rèn)知引擎”，而不是“搜索外掛”。
職場攻略
剛面完6家大廠AI PM，這7道題出現(xiàn)頻率100%！

剛面完6家大廠AI PM，這7道題出現(xiàn)頻率100%！

剛面完6家大廠，我發(fā)現(xiàn)有7道題幾乎場場必問——它們不僅暴露了面試官的底牌，更揭示了大廠真正想要的人才畫像。本文將逐題拆解高頻問題，提供結(jié)構(gòu)化答題思路與高分要點，幫你在“金九銀十”的招聘季里，不再靠運氣，而是靠認(rèn)知贏得機會。
AI
AI產(chǎn)品經(jīng)理之Agent 會取代 Workflow 嗎？

AI產(chǎn)品經(jīng)理之Agent 會取代 Workflow 嗎？

Workflow曾是產(chǎn)品經(jīng)理的流程信仰，而Agent正在成為AI原生產(chǎn)品的新主角。它不再只是執(zhí)行指令，而是具備目標(biāo)感、狀態(tài)感與自主決策能力。本篇文章將從認(rèn)知范式、系統(tǒng)設(shè)計、業(yè)務(wù)協(xié)同三個維度，探討Agent與Workflow的本質(zhì)差異與演化趨勢，幫助AI產(chǎn)品經(jīng)理重新理解“流程”與“智能”的邊界。
AI
AI產(chǎn)品經(jīng)理如何設(shè)計好MCP

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MVP已不足以承載AI產(chǎn)品的復(fù)雜性與商業(yè)預(yù)期，MCP（Minimum Commercial Product）正在成為新范式。本篇文章將從AI產(chǎn)品的特性出發(fā)，拆解MCP的設(shè)計邏輯、關(guān)鍵要素與落地路徑，幫助產(chǎn)品經(jīng)理在技術(shù)驅(qū)動與商業(yè)落地之間找到最優(yōu)解。