AI大模型，普通人如何抓到红利？AI+产品经理还有哪些机会

news2024/10/5 12:55:47

前言

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型正逐渐渗透到我们的工作和生活中，为普通人带来了前所未有的便利和机遇。然而，如何有效地抓住这些红利，让AI大模型为我们所用，成为了许多人关注的焦点。

对于普通人而言，了解AI大模型的基本原理和应用场景，学习如何与AI工具协作，甚至利用AI平台来优化自己的生活和工作，都是抓住红利的重要途径。本文将为您详细解析这些方面，帮助您更好地利用AI大模型，实现自我提升和职业发展。

同时，作为产品经理，AI大模型更是带来了无限的可能性。从减少重复工作、提升效率，到更精准地了解用户需求、创新产品设计，再到抓住行业人才缺口带来的机会，AI+产品经理的组合将为我们带来更多的机会和挑战。本文也将为您揭示这些机会，并分享一些实用的策略和方法，帮助您成为一名更优秀的AI+产品经理。
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普通人如何抓住红利？

学习AI知识：
了解AI大模型的基本原理和应用场景，通过在线课程、教程等途径增加自身对AI的认知。
利用成熟平台创建AI助理：
借助现有的AI平台或工具，如钉钉AI助理、百度“灵境”等，创建个性化的AI助理，帮助自己优化工作流程，提升效率。
与AI助理有效协作：
学会与AI助理进行高效沟通，通过训练和调整AI助理，使其更好地服务于自己的工作和生活。
关注AI Agent市场：
AI Agent市场正在蓬勃发展，预计2024年将成为关键转折点。普通人可以关注这一市场，寻找适合自己的AI Agent应用，进一步挖掘AI大模型的红利。

AI+产品经理还有哪些机会

减少重复工作，提升效率：
利用AI工具快速生成原型图、进行数据分析等，减少重复劳动，提高产品经理的工作效率。
更精准的用户需求分析：
通过大数据分析和机器学习技术，产品经理可以更准确地了解用户需求，为产品设计提供有力支持。
创新产品设计和开发：
结合AI大模型的能力，产品经理可以设计出更加智能化、个性化的产品，满足用户不断升级的需求。
行业人才缺口带来的机会：
根据行业报告，AIGC领域岗位数量正在快速增长，AI产品经理类岗位存在较大的供需结构失衡。这意味着入行AI产品经理将有更多的发展机会和更大的上升空间。
持续学习和创新：
AI技术日新月异，产品经理需要不断学习和掌握新技术，以适应不断变化的市场需求和用户需求。同时，通过创新思维和跨界合作，不断推动产品的创新和发展。

总结来说，普通人可以通过学习AI知识、利用成熟平台创建AI助理、与AI助理有效协作以及关注AI Agent市场等方式来抓住AI大模型的红利。而AI+产品经理则可以通过减少重复工作、更精准的用户需求分析、创新产品设计和开发、抓住行业人才缺口带来的机会以及持续学习和创新等方式来挖掘更多的机会和发展空间。

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍