转型ai产品思路

工作上：部门比较核心，刚入职的前几天也一直在理解复杂的业务逻辑。不得不夸一夸美团的文档和规范了，真的超级详细，对刚入职的实习生很友好！30多天的时间接了很多需求，肉眼可见的成长了好多，每天的工作都很有节奏。遇到比较难的需求做好了自己心里也会小有成就感～另外组内的氛围也很好～mentor会很仔细的回答我每一个问题，在业务上组里的大佬也很多，能学到好多东西 生活上：美团办公环境还不错（附图片），工位上有绿植🪴，除了开水外，还有健身房、茶水间、食堂（我们工区是配餐），和我同学去参观了其他的工区，内部的办公环境是一样的，不过好羡慕横电和鼎城的小伙伴啊，还有图书馆！ 薪资待遇： * 本科生220，研究...

1.ai不是结果，而是工具在实际操作过程中，应根据业务实际，选择合理的工具，并不一定要使用ai，如果业务逻辑足够简单，传统数字化手段也能解决，那就使用传统数字化工具。2.当前ai市场竞争格局上游：算力、数据、算法算力：底层是以英伟达为代表的gpu生产商，当前的代表性显卡：A100、H100、GB300，每每提到gpu就不得不感叹部分大学教授的眼光之毒辣，远在我本科的时候，当时和一个应用统计的教授做项目，当时他就有意让他的学生学习gpu编程，当时没当回事，现在回国头来看，也是感慨万千。除了gpu的生产商，还有国家、大厂简历的各类算力集群、智算中心，在这个时代，计算力又何尝不是一种武器呢。数据：主要就是提供各类数据存储的公司，其实按理说我觉得应该还有提供数据集的部分内容，今天刚听了白鲸实验室采访一个大模型方向的博士后的文章，他提到以后可能当前的数据，高质量数据已经不够大模型训练了，如果使用大模型自己生产的数据来训练，会出现模型坍缩（好像是这个名字）。也难怪当前对高质量标注也是比较火热，最近有关注到字节的Xpert计划，这似乎也能说明一些什么。算法：这方面对我来说一直都是浅尝辄止，也许因为本科的一些事情，对这方面的知识存在浅尝辄止，希望通过这次的学习能稍微了解一些。老师说了几个名字CNN、RNN、Transform、MOE、DIT。后续还讲了中游的内容，包括一些技术、平台，以及下游的一些应用，今天有些晚了，留着明天来写吧。

7月3日，百度放出37个岗位，本次秋招来自百度多个事业部招聘，岗位base覆盖7大城市：北京（总部/核心）、上海、深圳、广州、成都、大连、杭州。产品岗位涵盖技术类产品经理：AI/大模型产品经理、策略产品经理（需技术背景）；业务类产品经理：商业产品经理、产品运营；专业能力要求专业背景优先专业：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学、电子工程89；技术能力：需理解算法（机器学习/NLP）、大数据处理、云计算基础；部分岗位要求编程能力（Python/Java）；核心素质技术洞察：能沟通AI模型优化（如大模型评估标准制定）市场分析：用户需求挖掘、竞品策略研究创新落地：将AI技术转化为产品功能（如智能...

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