产品运营与社区建设的分享 1.产品的定位和受众； 2.未来商业化机会点的确定； 3.社区规则、文化和社群建设。 为了打造一个成功的社区，需要在运营前明确社区的目标用户和文化氛围。例如，以内涵段子为例，该社区不仅提供资讯信息，还具有独特的文化氛围，如原创作品、评论家、官方IP等。通过这样的方式，可以让用户更好地参与到社区中，形成共同的文化氛围。 社区的差异化与运营策略 首先，要在初期阶段满足用户最迫切的需求，如基本功能； 其次，围绕用户需求进行内容生态搭建，包括内容生产和分发等环节。 在这个过程中，要注意观察用户行为变化，以适应市场动态。此外，还需要关注行业趋势，不断调整和完善产品。 最后，提到了成功运营的小红书，其成功的关键在于提供有价值的理念。 AI社区的建立与未来发展 虎扑社区的特点和发展历程。虎扑社区最初以男性为主，主要关注体育篮球领域，有着很好的口碑。当吴亦凡的粉丝们因负面言论而引发冲突时，双方爆发激烈的争吵，但最后没有删除任何评论。这使得社区的公平性和人性化得到了认可。 社区也致力于推广人工智能技术，通过举办线上线下活动、撰写文章等方式，为用户提供学习机会。此外，该社区还在运营方面有所创新，例如将用户的金句汇总成散文集等，以便更好地传递正能量和文化氛围。 社区留住用户的策略与实施 如何通过社区的定位和功能点吸引用户并保持活跃度。其中一个关键是了解用户的兴趣点和需求，以便提供有针对性的内容和解决方案。此外，还需要考虑如何在未来的发展中留下用户，以提高召回能力。为了达到这一目标，需要关注用户在社区中的互动行为，以及他们是否愿意参与其他活动。同时，也需要确保社区内容的更新频率和质量，以满足用户的需求。 社区运营与用户留存策略 如何通过社群互动、提供特殊福利等方式吸引并留住用户。 提到了“aha moment”的概念，即让用户在使用过程中感受到产品的乐趣和价值。 为了实现这一点，可以通过推送有趣的内容、举办活动等手段提高用户粘性。此外，还强调了建立良好的社区氛围的重要性，如给予用户关注和支持，以及鼓励用户参与讨论和分享。总之，要想成功运营一个成功的社交平台，关键是了解用户需求，为他们提供高质量的服务，从而增强平台的吸引力。 产品上线前的目标和运营策略 本段主要讲述了产品上线前的规划与目标设定，强调了明确目标和单一行动的重要性。提到了“北极星”作为目标设定的重要参考标准，以及如何将目标细化为可操作的具体任务和步骤。同时，讨论了如何在团队内部实现协同合作，以提高工作效率。最后，强调了一个好的社区运营机制对于团队成员之间的学习和成长至关重要。 打造用户喜爱的社区与产品 本段主要讲述了如何打造一个让普通用户易于理解和使用的应用产品。 首先需要考虑如何在社区中提供有针对性的信息和建议，以便用户更好地学习和使用相关功能。 其次，可以通过引入北极星指标等方式，将社区的优质资源转化为可供用户直接获取的方式。此外，还需要关注产品的更新和维护工作，确保内容的质量和稳定性。 最后，要在运营方面持续改进，以提高用户的满意度和留存率。 社交媒体的内容创作与运营策略 社区的运营策略，其中包括四种类型的创讲者：Daily、全网分发原创者、搬运者和机构入驻。此外，还提到了消费者的需求，如进行用户调研、路径分析和实验等。为了保持社区的健康与有用性，还需要筛选高质量的内容并给予相应的奖励。最后，强调了在内容发布过程中应遵循一定的规则，以营造良好的社区氛围。 AI内容运营与社区建设的重要性 在这次会议上，与会者讨论了如何提升社区内容的活跃度、定期举办活动以及进行数据监控等方面的工作。他们强调了产品运营的重要性，认为运营水平决定了产品的发展。 此外，还提到了与社群成员共同思考产品发展方向，以便更好地突显社区特点。最后，建议将部分工作安排在下周一或下周五进行，以确保不影响其他事务。

1 敏捷开发及其问题解析 主要介绍了敏捷开发、瀑布式开发和文档管理的概念。敏捷开发是一种以迭代方式进行软件开发的思维模式，强调快速反馈和调整。 瀑布式开发则是一种传统的软件开发流程，从需求阶段到测试阶段的各个步骤都非常漫长。 在敏捷开发中，产品经理编写需求文档，但不同的人对需求理解程度不同，导致需求变更的代价较大。此外，瀑布式开发对文档要求较高，需要多人编写，给开发、测试员带来很大负担。 2 瀑布式开发与敏捷开发的优缺点 主要讲述了瀑布式开发和敏捷开发的优缺点。瀑布式开发适合稳定的大项目，但工期较长，需要各个环节一步套一步，容易出现严重纰漏。而敏捷开发更适用于新项目，强调快速上线，追求快速响应变化。敏捷开发强调互动，减少沟通成本，不强调文档，追求客户价值最大化，不断满足客户需求。但需要控制力度。 3 敏捷开发的核心理念与实践 主要讲述了敏捷开发的核心理念。首先，持续交付有价值的产品，通过小步快跑的方式，每两个月或每月都有可交付的成果。 其次，拥抱变化，双方沟通，目的是为了客户，开发的产品能够有优势，快速响应变化。 第三，提倡业务人员和开发人员互相合作，减少沟通成本。 第四，敏捷组织内部成员要民主讨论，充分尊重每个人的建议，创造一个好的环境。 第五，提倡面对面交流，而不是发消息或发邮件。最后，强调敏捷组织追求持续做出好产品的理念，不断迭代，即使项目交付后，也要从产品角度进行优化或设计。 4 敏捷团队的自组织与提高 主要讲述了敏捷开发的核心原则。首先，敏捷团队应该是一个自组织的团队，通过敏捷方式形成一个自区氛围。 其次，要定期总结反思，提高工作效率。 最后，通过流程制度来保证这些原则的实现。在实际操作中，可以使用scram、看板等方法来实现。 此外，敏捷开发还强调协同和迭代，每个迭代都会进行一次完整的交付过程，包括需求分解、优先级确定等。 5 敏捷开发流程与角色定义 主要介绍了敏捷开发中的核心角色。产品负责人（PO）负责产品的整体规划和需求，scrum master类似于项目经理，负责整个项目的计划和协调，scrum master则是一个综合角色，既可以是leader，也可以是项目经理，甚至可以轮换。在敏捷开发中， 还有三个核心流程：产品需求列表、迭代任务列表和用户故事。每个角色都有不同的职责和角色，以实现整个项目的成功。 6 敏捷开发与精益创业的融合 主要讲述了敏捷开发和精益创业之间的联系。 敏捷开发中，估算任务量时使用的是story point，而不是工时。故事点是工作复杂度、风险和基准的相对指标。在迭代计划会议结束时，可以计算出迭代总的故事点，从而评估团队在迭代中的战斗力。 精益创业则是精益求精、持续更新的一种经营思想，强调最小可用、快速迭代等原则。精益创业产品开发过程中，以简单、简洁的方式进行，追求快速迭代，降低开发成本。 7 产品快速迭代与商业化策略 主要讲述了如何通过直接与用户沟通来获取产品反馈，快速迭代，以及如何利用商业画布进行商业模式的规划。 首先，要了解产品的核心功能，以便在第一个月就能感知到用户的喜好。 其次，要快速响应客户需求，不断调整产品功能，以满足用户需求。 最后，要列出关键合作伙伴，明确需要依赖哪些资源，以及关键活动。 同时，要思考核心资源、成本和价值主张，以确定产品风格和目标。 8 客户关系建立与产品运营策略 主要讲述了如何与客户建立长期关系，提高客户粘性。 首先，要了解客户的细分和核心用户群体，以便设计有针对性的产品或功能。 其次，要考虑成本结构，包括人力成本、时间成本、工具成本等，以便在创业初期达到收支平衡。 最后，要考虑收入来源，不仅仅是物质方面的，还包括流量变现等其他方式。 总之，与客户建立长期关系，需要从多个方面进行考虑和规划。 9 商业模式与成功的九项要素 这段内容主要讲述了商业模式的九项要素，包括商业行为、敏捷开发、创业和商业画布。这三项能力可以相互融合，掌握这三项能力可以大大提高成功率。

1 AI搜索引擎的发展与挑战 2 下一代搜索引擎的开发与应用 3 大语言模型与搜索引擎的结合应用 4 AI在产品开发与运营中的应用 5 新媒体运营与小红书创作专家分享 6 开发者搜索引擎的优化与改进 7 多模态信息处理与优化 8 AI创业公司的成本与商业化考虑 9 AI创业者的探索与展望 10 AI工具在自媒体运营中的应用 11 技术价值与产品运营的思考 12 AI搜索引擎的优化与业务需求

1 MoE简单介绍 这段内容主要讲述了关于MOE（混合专家模型）的简单探讨。 MOE是一种先进的机器学习框架，通过组合多个专家网络来提升模型的表达能力和泛化能力。 这种方法可以结合不同领域的知识，如数学、历史和地理等，让相应的专家回答问题。 MOE的优势在于，它可以学习到复杂特征，提高模型表达能力。由于不需要所有专家同时运行，MOE在处理数据时更加高效。 2 MOE模型的优势与发展历程 主要介绍了多领域专家网络（MOE）的概念、发展历程以及其在各种领域的应用。MOE最早在1991年由Michael Jordan提出，后来衍生出门控网络等概念。在2000年代，MOE与其他机器学习技术结合，应用于大规模高维度数据处理。 2021年，Google Brain发布的Switch Transformer模型引发了MOE在大模型方面的实践。 MOE的核心是专家网络，它将不同的领域专家网络划分为不同的网络，门控网络则类似于路由，动态分配给每个专家处理任务。 在训练MOE模型时，需要同时训练专家网络和门控网络，以实现预测和真实标签之间的最小差异。 3 专家网络与门控网络的协同作用 专家网络类似于足球队中的前锋、中场和后卫，每个专家擅长不同的事情。门控网络类似于教练，可以决定比赛哪几个队员上场，以及哪几个队员比较重要，以及整体打法风格。输出融合则是所有比赛结果都是球员和教练共同达成的。 训练方法需要进行团队协作，专家网络和门控网络必须同时训练以提升性能。 通用性和灵活性是指每个MOE内部都有自己的一些核心战术和配置，可以根据场景进行调整和优化。 MOE架构在当今大模型时代可能是一种较好的解决方法，因为它能够有效降低模型的压力。 4 MOE领域的论文精读与分享 主要介绍了MOE（模型蒸馏）的相关概念和论文。MOE是一种领读性较强的技术，需要专业知识的学习。 其中，Jordan文达的《Adaptive Mixture of Local Export》论文是MOE领域的奠基性论文，首次提出了包含多个专家网络的监督学习过程。 此外，还有其他重要的应用论文。 还提到了大模型的发展历程，从17年开始，大模型的参数量逐年增加，导致资源占用增加，英伟达市值暴涨。为了降低资源占用，研究人员提出了压缩模型和蒸馏等方法。 5 神经网络模型的量化与优化 主要讨论了量化在神经网络中的应用。量化主要是通过将32位或64位的浮点数转换为低精度浮点数，从而减小模型大小，提高计算效率和降低能耗。 量化可以减少资源占用，提高计算效率，降低能耗。与MOE（模型优化）的关系是，量化使神经网络模型变得更小，使其能够更快地在普通机器上部署。 此外，量化还通过使用支持低精度运算的硬件和框架，优化数据类型，提高计算效率。 6 深度学习中的数据格式及其优化 主要介绍了浮点数格式的常见格式，包括单精度浮点格式（FFP32）、半精度浮点格式（FP16）以及Google大脑团队开发的B16格式。这些格式的选择可以根据数据量、存储空间和计算速度等因素进行权衡。量化技术可以减少体积、加快推理，但同时也会损失部分信息。在实际应用中，需要根据具体需求和度量标准来选择合适的量化格式。 7 GPU与CPU推理的量化模型 主要讲述了量化模型的方法和技术。首先，提到了GPU在量化模型中的应用，如GGM、GGML和GPTQ等。 接着，介绍了一个专门用于量化语言模型的方法——Er. GPTQ，该模型通过将大语言模型转换为更少的位数表示，并使用C语言重构。 此外，还提到了CPU推理在量化模型中的应用，如GGM和GGML等。最后，强调了量化模型的推理性能与硬件平台无关，可以在消费级硬件上运行。 8 Ollama的运行方式和应用 主要讨论了一个小概念，即group size，它代表了模型的权重。通过调整group size，可以降低显存占用率。 Ollama项目是一个很好的例子，它使用类似dockerfile的方式进行模型打包，支持跨平台运行，如Linux、Windows等。 Ollama官方仓库提供了丰富的模型资源，用户可以根据需求选择。此外，欧拉玛还支持多模态模型，如视觉解析等方面的应用。 9 大模型运行与硬件性能展示 主要介绍了一个大模型在混合模型中的运行情况。通过使用48GB的内存，可以在本地运行M的混合模型和八乘七P的大模型。 在测试过程中，可以看到模型的输出速度较快，GPU占用不高的情况下，CPU推理也是可以接受的。 此外，还介绍了欧拉玛在Mac电脑上的运行效果，因为Mac具有统一内存，所以在GPU推理时具有优势。 最后，展示了在命令行中使用欧拉玛相关命令进行模型查看的简单操作。 10 小模型的应用与边缘设备的潜力 主要介绍了欧拉玛在边缘设备上的应用潜力。欧拉玛的小模型非常精简，可以在本地运行，通过优化在边缘设备上可以直接运行。 在特殊行业中，小模型可以处理特定领域的特定事情，通过量化格式支持边缘资源较少的硬件上运行特定任务。 Ollma的UI界面丰富，提供了社区选择，用户可以根据喜好选择。此外，欧拉玛还提供了多语言客户端和API，方便开发者调用。 11 MOE模型的使用与部署探索 主要介绍了一个名为欧拉玛（Oerlama）的模型，该模型支持视觉输入，可以通过Web UI上传图片进行解析解释。 Ollama模型具有很多优点，如与多个人结合使用，可以实现GPU推理，与云端部署相结合，可以满足GPU需求的弹性伸缩。 此外，欧拉玛模型还提供了自定义model的功能，可以通过F格式或原生格式创建模型。会议还提到了一些Web UI的快捷指令，如下斜杠等。

1 AI虚拟女友李洛云 2 人工智能仿真技术的实现与应用 3 人工智能对话系统的内存管理策略 4 人工智能在模拟人类行为中的应用 5 智能体的时间规划与剧本推演 6 AI agent的实现与功能解析 7 人工智能在聊天机器人中的应用 8 向量检索在文本检索中的应用 9 AI回复的局限性与优化 10 虚拟人应用及其市场挑战 11 用户隐私与数据存储的探讨 12 数字分身的IP与提示词分析 13 人工智能助手的自我认知与对话处理 https://gamma.app/docs/-jze11sa0tuzpssh

* AI agent与智能体的构建与应用 * 钉钉AI助理的应用与发展 * GPTs技术原理与业务流程实现 * 工作流程与大模型应用实践分享 * 大语言模型在创意开发中的应用 * 小帅漫画技术系列探索与优化 * 机器人车间生产故事与道德困境 * AGI的发展与挑战 * GPTs构建小游戏的实现原理

新能源汽车发展背景 如何实现弯道超车? 关键技术 新能源汽车参与者分类 商业模式盘点 业务视角 与AI结合的可能性 基于当下形式的发展预测

亮点： ⚙️ 代码仓库与K8S技术结合，实现自动化发布与规范化操作 🌀 AI Ops 综合监控数据收集、日志平台等功能，助力模型训练和部署 🧠 大模型的部署可借助OpenMLM等开源工具简化操作流程 #代码部署 #Kubernetes #AI Ops 问题： AI Ops 如何能够帮助提升模型部署和训练的效率？ 在大模型的部署中，为什么需要考虑GPU调度等方面的问题？ 如何选择合适的工具和技术来支持AI Ops 中的监控和数据收集功能？ 如果GPU受限如何进行大模型部署和开发？