在移动互联网高速发展的时代产品经理一度成为最火爆的职业人人都想当产品经理有很多人说产品经理的上限极高它应该是CEO式的岗位。事实上我们看到新型互联网科技公司的CEO也确实都是产品出身。但是这几年产品经理们经常焦虑焦虑的原因就在于移动互联网的增长已经见底红利已消失需求已经挖掘的差不多了新需求很少。大家都在拼存量所以大家都很卷。 现在AI来了对于产品经理来说有危机也有转机。我们先说说危机。产品经理有几个核心工作竞对分析、需求挖掘、原型/PRD产出、产品管理、数据分析、文档撰写、沟通对齐。这些工作里面除了需求挖掘、沟通对齐之外其他工作基本上都有相应的AI工具帮你搞定AI产品哪怕能帮助实现其中的60%那对整个岗位的影响就比较大了。坦率讲很多产品文档或者PPT的工作其实并没有太大价值甚至充斥着很多废话这些工作让AI做起来就很得心应手。目前很多互联网公司目前已经缩编了产品岗随着AI工具的越发成熟就业前景就会进一步恶化。好了该说说转机了。AI大模型毕竟是一个比较新的趋势它会带来一些新的机会。首先由于现在大部分市场都是存量市场的竞争要赢得这种市场拼的是成本和效率。而AI为降本增效方面提供了坚实的技术引擎很多企业都在探讨如何合理的引入AI来重塑自己的业务流程。这样一来基于现有业务的AI化改造的需求就出现了懂AI的产品经理将会受到企业的青睐。其次虽然我们说移动互联网的增长见底了但是新的技术变革一般都会催生出新的需求原本快失去方向的中小型创业公司一定会抓住AI的技术红利去挖掘新的需求打造新的产品。如此AI方向的产品经理也将会迎来新的机遇期。 但是在AI时代对产品经理的要求可能就不一样了。以前的画原型、做PRD、写PPT/文档的工作由于大多有AI工具辅助完成所以它不再是核心工作内容更不是核心竞争力。企业要引入AI来驱动业务除了要求产品经理对业务有较强的理解之外同时要对AI的选型和交互模式有非常深入的了解。很多人会误以为目前AI也就相当于一个聊天工具在使用的时候集成一下API就够了。但实际上并非如此你要相信任何新事物的出现都会产生新的范式。从我的个人经验来看产品经理在参与AI产品设计时至少需要了解这些内容Prompt工程模型的选型、能力边界、交互模式、成本计算、幻觉容错。Prompt工程prompt是发送给大模型的指令看似门槛低但实际上要做好也是需要一些技巧和经验的。有的人调试出来的prompt好用而有人总是出不了稳定的效果。这就好比人类之间的沟通一样有人的善于沟通把事情讲的清清楚楚滴水不漏对方很容易理解而有的人总是词不达意甚至造成误会幻觉。我个人认为prompt能力是可以反映产品经理的综合素养的。当然了在未来prompt会是AI大模型时代所有人的通用能力。模型选型模型从尺寸上讲有大模型和小模型从开放性上讲有开源模型和闭源模型。比如选择开源小模型它能力稍弱但成本低不过大概率你需要训练或微调得有相应的技术和数据储备。选择开源大尺寸模型意味着它能力很强但是资源损耗也多特别是你想做训练需要的算力也越多一般不考虑。选择闭源模型往往不好改造也有数据外泄风险。能力边界任何模型都是有自己的能力边界的有的模型数学能力强、有的逻辑推理能力强、有的只支持NLP处理、有的支持多模态、有的支持function calling相当于大模型的工具回调能力、有的对某些格式或者prompt敏感。交互模式目前有三种交互模式Embedded模式、Copilot模式、Agent模式。选择不同交互模式直接关系到产品的AI化到底有多深。不同交互模式产品体验也有很大不同。成本计算很多大模型都是以token计价为主分为input和output。还有一些是以调用次数计价为主。很多复杂业务可能需要与AI多次交互这里面就会产生大量的成本。幻觉容错所谓幻觉可以简单理解为“大模型在不知道答案的情况下会犯错或胡说八道”。图灵说过假如一个机器不会犯错那么它也不会是智能的。这种问题很难解决因为即使是人类也经常“胡说八道”。那么在做产品设计时就需要想到AI参与的环节是需要有一定容错性的。容错范围和容忍度有多大这是需要考虑清楚的。以上就是AI大模型时代产品经理应该了解的一些内容。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】