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AI智能总结...
AI 正在思考中...
本集内容尚未生成 AI 总结
简介...
最近一年经常和创业者聊到的话题就是 AI 产品经理到底该长什么样子，该怎么招、怎么培养，以及公司的组织结构该怎么调整成最适应 AI Native 的形态。
我认为 Hidecloud 是目前国内最典型的做得最好的 AI 产品经理之一，他通过一年的探索，亲身试验了很多 AI 产品，在这期播客中我们一起探讨和解答了很多上述提到的问题，而且相信每个人在听过他的分享以后，都能有个大概的感觉：原来这就是好的 AI 产品经理的画像。
此外，因为他的动手能力很强，真正实践过很多产品的落地，所以本期内容中也包括了大量一线的对技术判断的视角，以及对市场和产品现状的感受等。
【人类博物馆】
导游：曲凯，42章经创始人
16 号珍藏：张涛 (Hidecloud)，光年之外产品负责人
【时光机】
- 1:20 光年之外最近在做什么？
- 3:14 开源社区每天都和过年一样
- 8:08 为什么市面上迟迟没出来好的 AI 产品？
- 17:14 高度看好陪伴类 AI，因为人类的情感太容易被 hack 了
- 23:34 文字和图像模型都完全够用了，多模态模型还要 3-6 个月成熟
- 24:25 我认为今年 toB，toC 都会有现象级的产品出来了
- 25:04 AIGC 的过程有很多未被挖掘的产品嗨点
- 32:25 AI 产品经理该怎么招？
- 34:33 AI 时代，产品经理与技术的分工合作会发生哪些变化？
- 38:54 从 Stable Diffusion 的底层原理思考未来的推荐系统
- 43:40 产品经理该如何学 AI ?
- 47:53 动手体验一次，比看 10 篇文章启发都大
- 50:55 AI 太早期了，你做点微小的工作，就能产生极其大的回报
- 55:21 我更坚定地认为，AI 是移动互联网之后的第二次大机会
【The gang that made this happen】
- 制作人：Celia
- 剪辑：思娜
- 片头 bgm：Mondo Bongo - Joe Strummer & The Mescaleros
【Reference】
- 嘉宾公众号：潜云思绪
- 产品人该怎么学 AI：古典 PM 现身说法 (播客中提到的分享视频版)
- 关于Diffusion你应该了解的一切 (分享文字稿)
- 一个有趣的职业可能性，与你分享 (Hidecloud 早年前给神策写的 JD)
- Andrej Karpathy Twitter (Follow 最新论文)
- StreamDiffusion: A Pipeline-Level Solution for Real-Time Interactive Generation (Hidecloud 提到的用工程学方法加速图片生成的研究)
- PIXART-Σ: Weak-to-Strong Training of Diffusion Transformer for 4K Text-to-Image Generation (华为诺亚方舟实验室发布的文生图模型)
最后，我们的 AI 私董会也在持续报名中，目前已经聚集了一批市场上最好的 AI 创始人，欢迎点击链接报名（里面也有目前已加入的成员名单，可点击查看）
主播...
曲凯
评价...
空空如也
小宇宙热门评论...
听播客的momo
1年前
上海
4
48:03 这两个网址什么呀？
青雪唐元
1年前
浙江
5
48:31 🙉贫穷是不是就做不了AI产品经理了（看向我8G内存的M1电脑……
十月Angel
1年前
北京
6
45:46 这个地方推荐的大号可以说一下吗？
Chuyu_
1年前
北京
6
非常有启发 感谢 尤其对产品经理来说，对未来工作创业和产研合作都有非常建设性的想法和远见
王楚白
1年前
上海
6
很喜欢这位嘉宾的讲述内容，能感觉出来他对做出一个好产品的热爱。
张宝_2024
1年前
安徽
6
干货满满
Hez-
1年前
上海
7
14:10 越懂模型的pm越能做好，🤔 那这的产品指什么呢？ 最近确实有一个迷思，ai产品时代的用户体验还重要吗？ 目前我思考的结论是：用户体验永远重要，且是一个产品的基本功。但也有一个现象，tech出身的pm对用户的共情力是有限的，又或者说既懂技术，又懂用户的产品是不多（单纯体感）。 但从这部分有一个小体会，对于ai时代的pm而言，要时刻提醒自己ai是满足用户需求的工具，而不是需求本身。看似简单的道理，但是在实操的时候本人偶尔会陷入“这个模型的回答速度更高，算力更高，回答的内容更好，处理的信息更多”中，但其实需要再往前一定要往前问：我到底在满足什么需求？ 我的目标是为了满足用户的需求，而不是找到最牛逼的模型（当然了模型距来处理效率肯定有助于体验提升）。 又难又觉得有挑战的🤔 先干了再说吧 挠挠
赖韵洁Caroline
1年前
北京
8
我自己贡献一个观察：为什么现在的产品经理比较偏行研（抽象）是因为；老板如果要all in AI，其实要很大的决心，所以老板也在纠结投入。大部分的打工人只是希望老板给一个明示，所以他们没有像涛哥一样很有目标的产品导向去思考和调研，只能在瀚海知识中去没有目的的研究。而且目前的现状，没有明确的PMF就没有办法all in，可能能够解释聪明PM也在面上
宇宙大烧卖
1年前
安徽
8
很多所谓信息差，这些信息其实都在明面上摆着，但很多人就是不愿意去看。多看paper ，多去动手体验，获得的信息量是巨大的
白七七
1年前
广东
12
嘉宾很符合印象中old school的pm，对所做之事有激情，讲求逻辑且很务实。很坦诚的分享，很喜欢❤️
AdamQiu
1年前
广东
12
嘉宾肚子里的货太多了，建议再做一期，表达也很舒服
zeroan
1年前
江苏
14
这位嘉宾给到的信息量真的很足，作为算法工程师，我觉得这是非常棒的一期！
JiansheFeng
1年前
广东
15
非常深度的思考。
懂技术的pm确实令人印象深刻。
主持人跟的很吃力哈哈。
Sutty
1年前
美国
18
大家关注的产品名字叫做：Dodoboo，美区的App/Store搜索，欢迎各位用户一起来我们的社区讨论产品，分享作品，同时分享给其他的家长，小朋友！
JASting
1年前
英国
22
29:11 AIGC最终改变的还是创作端，不是所有人都用AIGC创作，但所有人都可以享受AIGC创作结果：就像抖快红书让社会创作门槛变低，但无法让所有消费者都变成创作者。AI也是一样的道理。 但是创作工具带来创作内容丰富最终让给多人消费内容，从而拉动AI向创作方向的资本投入。
-_-TK53
1年前
山东
40
41:24 搜索→推荐→生成 的转变，能够越来越精准的满足用户的需求，让稀疏的内容供给变成定制化的内容生成。
好牛的洞见！
画外的羊
1年前
北京
41
42章经的人脉真是个未解之谜
阿亮亮在蹦迪
1年前
北京
50
在做 AI 复活亲人方向，当AI 亲人叫了对方一个名字，一段简单的车轱辘话，不少客户就泪流满面了😭
棒棒_iwxE
1年前
浙江
52
从大到小
1、from day one，要站在运营和商业化视角去思考所有产品设计
why：
当前的产品非常薄，基本都是model as a service，cui不等于cui就是产品本身！！！
成本是卡脖子问题，怎么利用工程思路变便宜，商业化是成本思维的一部分；最后商业化就是价值锚定，也是运营手段
2、AI产品经理always是 technology-fit first，而不仅仅是pmf；但是tech-fit的一点点深度带来的delta收益是惊人的，roi超级高
举例子：如果能深刻理解stable diffusion的扩散原理，就能重新理解推荐系统怎么做。传统的推荐系统是向量化用户画像但去匹配已有内容，做好推荐变成了依赖内容生态；今天如果用扩散理论重新思考，基本约等于无穷供给；
为什么character.ai粘性这么高，续费率94%？ 情绪是很容易被hackthoned，这是人性；幻觉反而能强化这种体验
3、新事物新时代，开放、上手比一切来的都重要。谨剔形而上！
举例子：讨论开源闭源，讨论模型是否是自研和定制没有意义；直接上手看paper，用demo；发现即便是最顶级的闭源商业化项目，用的也是工程化的方式做了多模之间的整合或者fine-tuning。 paper和开源生态里还有无数范式创新，颠覆降维打破你的认知
4、 如何做好ai产品经理？ ai-native工业化流水线（这部分我个人思考为主）
保持先进性读paper，信息素养就是killer skill
always get ur hands dirty，体验现场有神灵
不要恐惧ai会抢你饭碗，ai会无限enhance创意，相信自己的潜力，创意从上手体验中获得
目标定高做超级个体，ai-native工业化流水线下，一个人就是一个公司，只有做出来才知道。一个人的成就取决于志向的高远，方向有了就不怕慢。倒逼自己一切行为ai-first
打鸡血部分：这个行业还是很新，90%的人gpts也没搭过，对新世界还是兴奋和想象，即便是顶尖pd圈子，也是如此，tech-fit的踏脚石还没摸到，任何人先开始ai-first，创造性和个人获利都是巨大的
举例子：本周3天内完成了llmops方案的KO，算法和工程团队表示还是拓展了深度和高度，再次说明新技术是所有人的红利大家的起跑线被拉齐，起点拉齐。next level我们项目组要解决llmops下如何术业专攻。
啊啊！又是开心乐观的一周啊
Shiyunbae
1年前
上海
57
34:37 听到 30 分钟我不得不留言了。嘉宾的表达能力很强！听感很好！