最新文章
工作里,如何偷學大佬思維?

工作里,如何偷學大佬思維?

在職場的棋盤上,每一枚棋子都有其獨特的走法,而那些被我們稱為“大佬”的棋子,他們的每一步似乎都蘊含著深謀遠慮。這不僅是一場職場的學習之旅,更是一次個人能力的提升之路。讓我們一起探索,如何在日常工作中,悄然學習并內化那些不為人知的職場“大佬思維”。
如何用ChatGPT創(chuàng)作“撿手機文學”,絲滑帶貨?

如何用ChatGPT創(chuàng)作“撿手機文學”,絲滑帶貨?

本文將探討如何通過ChatGPT創(chuàng)作“撿手機文學”結合創(chuàng)意寫作和產品植入,利用這一現(xiàn)象來創(chuàng)作帶有商業(yè)價值的內容,例如通過一個關于腳氣治療產品的有趣故事。我們將分析人物設定、對話設計,并探索如何將產品自然而出人意料地融入故事中。
AIGC
2萬字長文,如何成為一個“懂”AI 的產品經理?

2萬字長文,如何成為一個“懂”AI 的產品經理?

隨著人工智能技術的快速發(fā)展,大模型已經成為推動產品創(chuàng)新和業(yè)務增長的關鍵因素。對于產品經理而言,理解AI的工程化、局限性以及如何將AI技術有效融入產品開發(fā)流程,變得尤為重要。本文深入探討了AI產品工程化的理解、大模型的局限性,以及如何成為一個真正“懂”AI的產品經理。
產品經理視角:構建理財產品營銷材料搜索平臺的思考-系列第二篇

產品經理視角:構建理財產品營銷材料搜索平臺的思考-系列第二篇

本文將深入探討兩個創(chuàng)新的產品方向:一是構建全市場基金營銷材料的集成搜索平臺,二是開發(fā)針對銀行理財產品的小程序服務系統(tǒng)。這兩個方向不僅能夠有效解決目前理財經理面臨的營銷材料分散和獲取不便的問題,還能為銀行理財產品提供一個標準化、便捷的客戶觸達和服務體系。
這招簡直絕了!3秒鐘用ChatGPT搞定小紅書爆款標題

這招簡直絕了!3秒鐘用ChatGPT搞定小紅書爆款標題

本文將深入探討如何利用ChatGPT情緒化的語言創(chuàng)建引人注目的標題,特別是在小紅書這樣的社交平臺上。通過分析高贊藏標題的共同特點,我們發(fā)現(xiàn)成功的標題往往包含夸張的情緒化描述和明確的主題或潛在的好處,這種公式能有效吸引讀者的目光并引發(fā)共鳴。
產品經理需要知道的AI相關知識(二)

產品經理需要知道的AI相關知識(二)

本文深入探討了RAG(檢索增強生成)技術和向量化方法,這兩種技術在提高數(shù)據(jù)處理效率、優(yōu)化自然語言處理及應用落地方面展現(xiàn)出了巨大的潛力。通過具體實例和技術解析,我們將揭示這些技術如何在多個領域內提升信息的可用性和準確性,以及它們對未來技術發(fā)展的可能影響。
一文搞懂:訂單、發(fā)貨單、收款單的管理與核銷關系

一文搞懂:訂單、發(fā)貨單、收款單的管理與核銷關系

在商業(yè)交易中,訂單、發(fā)貨單和收款單是企業(yè)運營的核心環(huán)節(jié)。它們不僅記錄了銷售和物流信息,還直接影響企業(yè)的財務狀況。本文將探討這些單據(jù)間的關系及其在財務管理中的處理方式,特別是如何處理訂單金額與發(fā)貨單金額之間的差異。
一個“改造”的工廠背后:中國電商的AI重構

一個“改造”的工廠背后:中國電商的AI重構

電商行業(yè)需要更加注重交易的本質,即提供高質量的產品和服務,保護消費者權益,促進公平競爭,提高透明度。 電商產業(yè)應該回歸到交易、流通和成交這些基本層面,而不是僅僅依賴于價格競爭或者服務的過度承諾。 而大模型所具備的數(shù)據(jù)分析、消費者洞察、供應鏈優(yōu)化等能力,可助力電商產業(yè)重新聚焦于提供高質量的產品和服務,回歸電商產業(yè)的本質。
傳統(tǒng)勞務數(shù)字化的驅動力與解決方案

傳統(tǒng)勞務數(shù)字化的驅動力與解決方案

傳統(tǒng)勞務數(shù)字化的驅動力主要來源于市場需求的變革、?技術進步的推動以及政策環(huán)境的支持。?解決方案包括建立數(shù)字化平臺,?實現(xiàn)求職與招聘的精準對接;?利用大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化人力資源配置;?推廣SaaS系統(tǒng)等工具,?提升勞務管理的效率與透明度;?同時,?加強品牌化建設、?標準化服務及信息化建設,?推動勞務企業(yè)高質量發(fā)展。?通過這些措施,?傳統(tǒng)勞務行業(yè)可以更好地適應數(shù)字化時代的需求,?實現(xiàn)轉型升級。?
農產品定價底層邏輯

農產品定價底層邏輯

農產品定價的底層邏輯復雜多維,?涉及產品成本、?市場需求、?競爭環(huán)境及消費者心理等因素。?成本是基礎,?需覆蓋生產、?儲運、?銷售等費用并預留利潤空間。?市場需求決定價格上限,?需捕捉顧客感知價值。?競爭環(huán)境要求定價策略具競爭力,?關注對手成本與市場反應。?差異化定價提升品牌溢價,?與品牌定位相契合。?農產品定價需綜合考慮多方因素,?制定合理策略,?以實現(xiàn)品牌價值最大化。?
我手把手分析了一個復雜的數(shù)據(jù)問題

我手把手分析了一個復雜的數(shù)據(jù)問題

本文深入探討了一個復雜數(shù)據(jù)問題的分析過程,?作者通過手把手的方式,?詳細剖析了問題的各個層面。?文章首先介紹了數(shù)據(jù)問題的背景和重要性,?隨后逐步展開分析步驟,?包括數(shù)據(jù)收集、?預處理、?探索性分析等關鍵環(huán)節(jié)。?在分析過程中,?作者運用了多種統(tǒng)計方法和可視化工具,?深入挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和模式。?最終,?文章總結了分析結果,?并提出了針對性的建議和解決方案。?本文不僅展示了復雜數(shù)據(jù)問題的分析方法,?還為讀者提供了實踐指導和思路啟發(fā)。?
LLM的范式轉移:RL帶來新的 Scaling Law

LLM的范式轉移:RL帶來新的 Scaling Law

LLM(?大型語言模型)?的范式轉移正在由RL(?強化學習)?引領,?帶來全新的Scaling Law。?傳統(tǒng)上,?LLM的發(fā)展依賴于模型規(guī)模、?數(shù)據(jù)量和計算資源的擴展,?而RL的引入為這一領域注入了新的活力。?通過強化學習,?LLM能夠更好地適應復雜環(huán)境和任務,?實現(xiàn)更精細化的控制和優(yōu)化。?這種范式轉移不僅提升了LLM的性能,?還為其應用開辟了新的可能性。?隨著RL與LLM的深度融合,?我們有望見證一個更加智能、?高效和適應性強的大型語言模型時代的到來。?