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前文：C端产品如何入门B端产品如何入门AI产品如何入门一 策略产品经理是什么策略产品经理是以数据驱动和算法逻辑为核心，通过设计智能决策系统解决复杂业务问题的专业岗位。其主要工作职责可概括为以下三方面：定义业务目标：将模糊的业务问题（如“提升用户停留时长”）转化为可量化的策略目标（如“完播率提升5%”）；构建策略系统：设计“输入-计算-输出”的逻辑框架（如召回、排序、重排策略），通过算法模型实现动态优化；平衡约束条件：在法规、用户体验、资源限制下寻求全局最优解，而非局部最优。相比较传统功能产品经理：功能PM聚焦界面交互与流程设计（如按钮布局）；策略PM专注底层规则与系统优化（如推荐算法权重设计）...

垂直大模型其实在最早期chatgpt提出的时候，这一点就已经提出来了，据说当时华为的盘古大模型就是做这个的，当时主要是用大模型+微调来做，随着这几年的发展，在医疗健康、金融科技、教育、智慧城市，最热的几个方向，已经出现了部分应用，如aq、智能问诊、疾病早筛、ai金融风险防控、数字人引导操作、智能客服、数字人+教育、ai营销文案生成等等，但是在我看来这仍然处于ai的早期阶段，如果仅仅这些应用，那我们对ai的想象力是不是太差了些，我认为ai以后应该融入社会各处，成为一种基础设施，出现一种新的交互终端，我们的gdp真的有被ai提高，那这个未来才有意思。对于agent而言，我个人觉得其实是最有想象力的部分，mfp协议就像给ai插上了翅膀，工作流就像带来了风，在我看来扣子、dify这种是未来人机结合的未来。另外有人提到的agent是人类下达任务，agent主动调用工具，认为这才是未来，但我觉得这种纯纯放手给ai，且不说技术上的可行性，人类在传达任务是天然就存在信息的损失，所以这种方式绝对不是未来的发展方向。

主包在运营岗面试中经常被提问：如何发现数据异常？当初小白的我可能会以某次项目为例说明，但当面试官追问、或者假设其他的场景时，就很容易因为没有实例经验而阿巴阿巴。但在后来的实习和工作中，我逐渐发现这是有方法论的，因此分享出来，希望有能给小伙伴们启发的地方。首先需要把我们工作中涉及的运营数据，分为绝对值数据和比例值数据，前者为不需要经过运算的直接数据，比如曝光量、下载量、注册量、点赞量、评论量等等；后者为需要运算的数据，以除法为多，例如转化率、留存率、DAU、ROI、成本、LTV等。 比例数据更重要，因为描述的是变化程度，也就是用户转化的过程，实际问题也基本是出在用户转化行为中。1、如何发现数据异...

为什么要跳槽。其实大家都明白，要么是钱不到位，要么就是工作干得不舒服。但就这么直接回答，0分我们需要一个非主观，不可抗力因素。公司倒闭了，与个人发展方向不符了.....