产品经理的AI基础：浅谈大模型的局限性（下） 人工智能模型转化为实际可用产品的过程中，涉及到多个方面的挑战和限制。这些限制是否能够解决，需要产品经理、工程师、设计师、各个厂商间的合作，共同克服这些限制。一、意图理解意图理解侧重于理解和解释用户的指
产品经理的AI基础：浅谈大模型的局限性（中） 在大模型产品化的过程中，AI产品经理需要探索大模型的边界。其中包含大模型本身无法被解决的能力边界、工程化过程中的限制、以及将来随着模型迭代逐渐可能被解决的问题。这次探讨第二部分，关于大模型工程化过程中
Agent 开发平台对比 一、什么是Agent开发平台面向智能体生产场景的一站式开发平台，能力覆盖但不限于智能体编排、知识库管理、大小模型交互、计量、开放、私有化部署等功能。有效提供智能体研发效率，降低智能体研发耗费的人力和时
2万字长文，如何成为一个“懂”AI 的产品经理？ 注：本文成文与 2024 年 9 月 1 日，随着时间推移，文章中的结论可能会发生变化。此外，本文面向的读者是非算法团队的产品经理，为了保障文章的可读性，可能会省略部分细节，同时文章重点是工程落地而非
产品经理的AI基础：如何理解AI产品的工程化 最近总是看到这样一则评论“人们往往在短期内高估了技术带来的价值，而在长期范围低估了技术带来的价值”在技术领域，尤其是人工智能和机器学习领域，优秀的模型只是成功产品的一部分。技术的应用确实需要一个过程，
深度｜Andrej Karpathy 最新思考：小模型有巨大潜力，大模型用来处理多任务，AI 模型未来聚焦于处理重要信息的能力 这是前特斯拉 AI 总监& OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 近日与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad Gil 的最新对话。Karpathy 强调，Transform
AI产品经理方法论：如何确定大模型的性能评估指标最适合我的业务需求？ 作为AI产品经理，在模型产品化的过程中，我们应该如何设计评价体系是一个非常重要的事情。明确需求以及业务目标最最基础的事情，产品经理需要明确业务目标和需求，这将帮助我们能确定哪些性能指标对目前的的业务最
产品经理的AI基础：浅谈大模型的局限性（上） 在大模型产品化的过程中，AI产品经理需要探索大模型的边界。其中包含大模型本身无法被解决的能力边界、工程化过程中的限制、以及将来随着模型迭代逐渐可能被解决的问题。本文将先探讨第一部分，关于大模型可能存在
大模型到底是什么？小白也能看懂的科普贴 从去年到今年，大模型、chatGPT等概念和技术越来越火，但是像笔者一样的技术小白一直对大模型是一种似懂非懂的状态。鉴于最近在做基于大模型和Agent的上层AI应用，如若不了解底层概念，始终还是会限制
OpenAI发布最新模型o1应用场景和对大语言模型产品的7点启发 OpenAI新模型为何命名为GPT-o1？像人类一样在说话前花更多时间思考问题。通过训练OpenAI-o1学会了优化思维过程，尝试不同的策略，并能识别自己的错误。在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中
