市面上不同的公司对产品经理的定位有很大的差别，一名合格的产品经理是能对软件产品整个生命周期负责的人。**思考框架相同：** AI产品经理和通用型软件产品经理的底层思考框架是一样的，都是要经历产品立项、需求分析、产品设计、产品执行管理（研发测试）、验收、分析迭代这几个阶段。**思维模式不同**：通用型产品经理，只需要把业务流程、痛点理清楚，在进行逻辑处理、界面流程化，软件化即可。而AI产品是AI技术

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本文系统介绍了大模型产品经理的角色定位与发展路径。大模型产品经理负责将AI技术与业务场景结合，核心工作包括技术需求转化、产品设计优化和场景挖掘。产品经理可分为C端、增长、B端、数据、策略等方向，各有不同的专业要求和适用场景。职业发展路径从初级执行到专家决策共分5个阶段，最终可转向管理岗位。文章还指出产品经理是距离CEO最近的岗位之一，并强调入门需掌握需求分析、产品设计、项目管理等基础技能。

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文章系统介绍大模型训练的7种关键数据类型：预训练数据（基础语言能力）、指令微调数据（对话能力）、专项任务数据（行业落地）、奖励模型数据（偏好判断）、RLHF数据（自我优化）、RLAIF数据（AI评价）以及CoT数据（推理能力）。通过具体示例展示每种数据的格式和解决的问题，指出数据工程是模型进步的核心，理解数据形态就是理解大模型为什么"聪明"。

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如果您在处理大型语言模型（Large Language Models, LLMs）时，因其在多模态内容上的局限性而感到困扰，那么本文将为您提供解决方案。本文将介绍一项正在真正改变人工智能工程领域格局的技术。传统的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统局限于纯文本世界。但现实情况是，现代知识已不再仅仅以纯文本形式存在。您公司的文档中包含图表、示意图

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本文系统梳理了AI Agent从早期基于规则的系统到现代大模型智能体的演进历程，涵盖符号主义、专家系统、机器学习到大模型等关键发展阶段。详细介绍了AI Agent的核心特征、功能及GPT-3、AlphaGo等里程碑式突破，探讨了其在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用，同时分析了可解释性、数据偏见等挑战，展望了未来发展方向。

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