Vue笔记

AI大模型产品经理的职责和能力要求需要结合技术深度与产品管理的广度。一、职责上1. 产品战略与规划- 制定大模型产品的长期愿景与落地路径，平衡技术可行性、市场需求和商业价值。- 探索垂直场景（如医疗、金融、教育）的应用，定义产品形态（API、SaaS、嵌入式解决方案等）。2. 需求洞察与优先级管理- 深度理解用户痛点（如企业降本增效需求），转化为技术需求（如模型微调、Prompt工程）。- 权衡需求优先级，例如在模型效果（准确率）、成本（算力消耗）和用户体验（响应速度）间找到平衡。3. 技术协同与模型迭代- 与算法团队合作优化模型性能，参与关键决策（如选择基座模型、调整训练数据分布）。- 推动模型迭代闭环，设计评估指标（如任务完成率、幻觉率）并分析用户反馈数据。4. 数据与合规治理- 构建数据飞轮：设计用户反馈→数据标注→模型优化的链路，确保数据合规（如隐私脱敏、版权审查）。- 制定内容安全策略（如敏感词过滤、输出结果审核机制），应对伦理风险（偏见、误导性生成）。5. 商业化与生态建设- 设计盈利模式（按调用量收费、定制化训练服务），探索生态合作（开发者社区、行业伙伴共建场景）。- 推动市场教育，降低用户使用门槛（如提供低代码工具、行业最佳实践案例库）。二、核心能力1. 技术理解力- 掌握大模型核心概念（Transformer架构、RLHF、LoRA微调），能评估技术方案优劣（如选择开源模型 vs 自研）。- 了解工程约束（推理延迟、显存占用）及优化方向（模型压缩、分布式推理）。2. 场景抽象能力- 将碎片化需求抽象为通用能力（如客服场景中的“多轮对话管理”模块），提升模型复用性。- 设计领域适配方案（如法律场景的术语增强训练、医疗场景的检索增强生成）。