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1. AI产品开发面临的挑战与机遇：大模型技术的迅猛发展带来了产品规划的挑战，AI产品经理需时刻跟进技术突破并将其融入产品设计。同时，企业市场的反馈周期长，产品经理需要与科研团队紧密合作，应对不确定性和产品创新。2. 60%准确率的开发策略：在AI模型准确率为60%时，产品经理应迅速推向市场，发挥模型的初步价值。即使模型并不完美，仍可帮助用户节省时间，体现出产品价值。自我认知能力的增强可提高人机合作效果。3. 评估标准的重要性：AI产品的质量在很大程度上取决于评估标准的设定，AI产品经理需要具备制定评估标准的能力，并且通过与研究团队协作，确保产品更好地适应不同场景和用户需求。4. 产品经理的核心技能：AI产品经理应具备设计原型、深入了解技术栈以及应对AI系统随机性和不确定性的能力。他们需建立有效的反馈机制，确保模型输出的偏差在可接受范围内，并通过多维度分析处理问题。5. AI评估标准的灵活性：随着AI模型的进化，评估标准越来越复杂，产品经理需调整评估方法，确保产品在用户使用中的表现超出预期，同时提升用户体验并减少使用中的困惑。
AI产品经理非常实用，面向创新级应用值得借鉴，对于企业级应用来说，也有很多启发意义。应用必须了解大模型技术秉性，才能用好大模型技术。从大飞的分享来看，新的应用更要类比成一个人，而不是之前的机器，怎么和人互动、交流、协作，就怎么评估大模型应用。
感觉AI创业的算力成本太高了
你可以搞终端解决方案啊，大模型可以算是移动互联网，电网，高铁，网购网络这样的基础设施
感谢分享, 正在ai创业, 支持
看一次，讚一次。
做AI 文章编辑器怎么样，像cursor 一样不过不是写代码，而是写文章
请打飞帮着解读一下palantier的产品。
to do list
先留言再看🎉
看来美国人真的喜欢教育用户
大飞视频素材是哪里找的哈 越来越好了
特意买了付费的素材网站
现在大模型公司的问题是既要做2c也要做2b，既卖API也亲自下场做产品。所有ai创业者都要面对一个问题：你做的产品openai会不会亲自做？在我看来大模型公司实际上做的是平台，类似于通信公司只需要做好网络服务，并不需要自己下场做个微信之类的即时通讯软件出来。听这俩人尬聊一会儿真是闲的蛋疼，我觉得openai应该像裁掉安全部门一样把他们的产品部裁掉，你们的大模型越做越稀烂却不务正业地去做app，sam的格局真的不大行。
倒不能完全这么说，平台用户并无粘性，只对产品产生粘性。就像微信做得很好推动了依此为基础的微信平台和生态。都是大厂，都只做平台，竞争打得就辛苦了。OpenAI 的平台在谷歌面前就毫无优势，但是他把ChatGPT这个2C产品做好了，才让谷歌手忙脚乱
哪个 信息行业大厂不是先从 to C 做起的？to B 的钱那么好赚的？你要能快速回血，让投资人看得到希望，企业才能活下去。绝大部分企业最后都会死掉，快速回血挣到钱才更有活下去的机会
我听完的感觉就是AI产品经理这个这位可以取消了，它的存在就是耽误项目进度用的
openai 先把api 的各种无厘头和网页界面的各种小的bug 搞定再说吧。
你怎么不说大模型撞墙的事
那个还有争议，我觉得没太多可说的
有争议才想听你正反分析一下
我尽量哈，看看时间精力
感谢🙏
不要說這麼多跟我說歐印哪隻
那你應該去加存股群組
allin SQQQ
Thank you 大 飞 一口氣看到尾 看完再看 🏆 🏆 🏆 🏆 🏆 ☘ 😄 🌺 🀄 😃 💐 ☕ 🌸 😁 🏵 😀 🧧 🎉 🌺 🎊 🏮 🍀
慢了
在美国做产品真难，在中国很容易，比如我去华为，明年搞个四折，大家都会买的
没人买，华为背后有势力能支撑他疯狂烧钱，从他不敢上市就能看出来
pretty much stating the obvious. no one will wait for one hour for every interaction, even if it’s worth it. ai chat patterns are stupid ideas only geek can think of. at the end of day, it’s not about the chat😂😂😂
1. AI产品开发面临的挑战与机遇：大模型技术的迅猛发展带来了产品规划的挑战，AI产品经理需时刻跟进技术突破并将其融入产品设计。同时，企业市场的反馈周期长，产品经理需要与科研团队紧密合作，应对不确定性和产品创新。
2. 60%准确率的开发策略：在AI模型准确率为60%时，产品经理应迅速推向市场，发挥模型的初步价值。即使模型并不完美，仍可帮助用户节省时间，体现出产品价值。自我认知能力的增强可提高人机合作效果。
3. 评估标准的重要性：AI产品的质量在很大程度上取决于评估标准的设定，AI产品经理需要具备制定评估标准的能力，并且通过与研究团队协作，确保产品更好地适应不同场景和用户需求。
4. 产品经理的核心技能：AI产品经理应具备设计原型、深入了解技术栈以及应对AI系统随机性和不确定性的能力。他们需建立有效的反馈机制，确保模型输出的偏差在可接受范围内，并通过多维度分析处理问题。
5. AI评估标准的灵活性：随着AI模型的进化，评估标准越来越复杂，产品经理需调整评估方法，确保产品在用户使用中的表现超出预期，同时提升用户体验并减少使用中的困惑。
AI产品经理非常实用，面向创新级应用值得借鉴，对于企业级应用来说，也有很多启发意义。应用必须了解大模型技术秉性，才能用好大模型技术。
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倒不能完全这么说，平台用户并无粘性，只对产品产生粘性。就像微信做得很好推动了依此为基础的微信平台和生态。都是大厂，都只做平台，竞争打得就辛苦了。OpenAI 的平台在谷歌面前就毫无优势，但是他把ChatGPT这个2C产品做好了，才让谷歌手忙脚乱
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