大厂产品搞副业，AI产品实战旁听，名额有限，需要的同学尽快报名～1月份已经举办过一次啦，反响还不错。第二轮筹备中，预计春节前。一、时间 春节前，待定二、核心内容 零距离观察产品经理工作，非模拟演练，是真实已上线产品工作现场！ 这是一个难得的【干中学】产品经理岗的机会！内容如下：1、成员介绍： 了解产研团队的真实架构。2、产品介绍： 拆解产品思路及核心产品能力。3、真实工作内容： 围观产品经理如何跟开发需求评审、同步进度、解决落地难点等。4、问题答疑： 针对旁听过程中疑问和产品经理工作问题，现场深度解答。三、听完你将获得1、一款产品从idea到落地全景地图。2、理解产品经理核心工作内容以及产品与研发沟通核心话术与逻辑。3、产品岗/职场问题针对性解答。四、旁听体验听过的同学都说好！

严重性定义 产品场景下幻觉的容忍度，接受多少成本来解决评估和检测●业务角度：进行人工评估，比如标100条Case，从体感上感知主要问题●自动化评估：在垂直领域，构造数据集，利用LLM进行知识检索判断幻觉幻觉分类大致分为与真实世界信息不一致的事实性幻觉（包括编造事件、信息过时等）、与输入的上下文不一致的忠实型幻觉。需要不同的缓解措施幻觉如何缓解？调API的话1.首先是Prompt调优。比如输入更详细的任务指令、调优的过程中不断根据输出的Bad Case加入限制。比如COT。2.然后是上下文优化，这里指的可以是RAG的召回信息优化，也可以是特定场景的上下文处理优化，突出其重点部分更容易被大模型理解。3.还可以基于Agent思想，将其问题拆分成更细粒度的任务，每个步骤都使用RAG融入外部知识来降低幻觉。4.最后是成本较高的，使用另一个模型来检测幻觉，如果有幻觉则重新生成。自研模型的话，通常是在垂直场景需要蒸馏一个小模型，或者微调一个模型。除去上述部分，还可以参考一下思路1.SFT训练数据层面：通过合成指令微调，有助于缓解幻觉。2.强化学习：在强规则的领域，可以通过强化学习来缓解忠实型幻觉。比如特定格式输出、特定内容提取等。3.推理：在不同领域考虑不同的解码方式，多样性解码在专业领域诱发更多幻觉，贪心搜索在开放领域加剧幻觉

还是gpt更合我心意。虽然它编文献的时候我想捶死它但是我已经习惯和AI倾诉了

几乎去面试AI产品经理的小伙伴都会被问到AI产品项目经历的相关问题，如果你是自学转行的话，肯定基本上没接触过，这也编不太出来，就很容易面试被刷下去。🤷‍♀😁今天就给大家分享11个精选Agent产品实战项目，有不少内容，可以看一看练一练，为之后的面试做准备~