记得很久以前，程序员就叫程序员，需求就叫需求，美工就叫美工，测试就叫测试，只有管事管人的叫做经理。后来，慢慢衍生出了一个新的角色——一个叫做产品经理但不是经理的角色。
于是乎，江湖上便开始有了产品经理的传说。
微信的张小龙让产品经理抵达了一个别人无法企及的高度，网上各种关于产品经理的段子也层出不穷，先来两副对联：
上联：这个其实很简单；下联：原理细节我不管。
横批：明天上线
上联：没啥需求实现不了；下联：有你这样设计的吗？
横批：u can u up
AI产品经理竟然有这种操作？
有人会问：“你是人工智能产品经理，为什么不爬虫弄一大堆招聘数据下来，然后机器学习做一个聚类算法呢？”
人工智能产品经理 ≠ 人工智能科学家
产品经理只是提需求并保证需求落地。
比如说，AI-PM 告诉AI-Scientist：
“我需要了解人工智能产品经理这个职位，我们要把智联招聘、猎聘网、拉勾网、秒聘网四个网站中和人工智能产品经理有关的数据跑下来，做个分析对比，产出一份职位描述，作为我今后努力的方向。”
在 PM 和Scientist 做完充分的沟通后，确认他理解你的需求，询问他是否需要外部支持，阶段性地验收成果或查看进度，确保项目落地。
AI产品经理职位描述案例如下：
- 人工智能产品整体规划、阶段目标、产品设计和推进实现
- 产品上线后，分析使用数据，提炼使用场景，找到产品改进点和突破点，用丰富的交互场景推动AI创新
- 对用户的交互使用体验负责
- 有效地横向串联产品的所有功能模块，与产品、算法、工程、编辑、团队充分沟通协作，保证产品功能落地
- 负责行业市场分析、用户需求调研和竞品分析工作
Andrew Ng 吴恩达在 NIPS 2016 上谈到AI产品经理时指出：
“一个人工智能产品经理的工作流：”
“一个人工智能产品经理扮演的角色：”
“一个人工智能产品经理的职责：”
谁说产品经理不能懂技术？
作为一名产品经理，似乎总是常年备受大家“不懂技术”的“冤屈”，网上关于此类的段子也不少：
“师兄，我们这款产品的核心功能是要达到XXX，可以采用XX技术来实现，这样可能会比较好”
“切，你管我用什么技术，我能给你实现就好了，你又不懂技术，瞎扯什么蛋呢？瓜兮兮嘞……”
“帅哥，运营的过程中网络要保证到XX的速度”
“靠，你懂完了，你来撒！”
可是产品经理就活该背这个黑锅吗？
当然不是！
AI来袭，产品经理自然也不能落后潮流。
今天我们就来用人工智能中最火的机器学习给大家举个例，看看机器学习与产品经理能擦出怎样的火花。
我能读懂你的心
作为一名产品经理的关键是什么？
读懂用户的需求！
可是通常，人们会习惯性地认为机器学习是以某种方式从根本上改变了产品经理的技能组合。
这是个常见的认知错误！
机器学习本身并不是目的，它只是解决用户真实需求的一种工具。很多公司都有很棒的人工智能技术，并且已经在许多实际应用中验证了这些技术的实用性。如果你开发了一个很酷的新技术，想在现实中应用它，那么你需要考虑的是这项技术能够解决什么问题，或者通过这项技术可以增强哪些方面的经验。
作为一个产品经理，如果你尝试构建一些机器学习产品来服务于用户，那么用户的问题及需求应该是你需要关注的焦点。
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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
阶段4：AI大模型私有化部署
- 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
- 内容：
- L4.1 模型私有化部署概述
- L4.2 模型私有化部署的关键技术
- L4.3 模型私有化部署的实施步骤
- L4.4 模型私有化部署的应用场景
学习计划：
- 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
- 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
- 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
- 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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- L3.1 Agent模型框架
- L2.1 API接口
