AI产品经理

💽评测数据集

AI产品经理
🧪 一、大模型常用评估数据集 🔍 1. MMLU (Massive Multitask Language Understanding) • 类型：英文多任务通用评估集 • 内容：57门学科（数学、法律、医学、历史等） • 应用场景：零样本（Zero-shot）或少样本（Few-shot）设置下对模型多学科知识与推理能力进行测试 • 开发者：Dan Hendrycks 等（2020） • 来源：各类学术测试、资格考试题库 • 参考：MMLU 数据集知乎解读 🔢 2. GSM8K（Grade School Math 8K） • 类型：数学推理能力评估集 • 内容：8,500道小学水平的数学题 • 目标：测试语言模型的“算术推理”能力 • 应用：SOTA 算法排行榜参考：GSM8K Benchmark 📚 3. 中文评测数据集 • CEval：多领域中文测评集 • CMMLU：中文版的MMLU，覆盖法律、医学等高难度题目 • Gaokao：模拟高考题，注重逻辑推理和语言理解能力
评测数据集

Lazy loaded image刘海丰 AI产品经理 01-04

AI产品经理
🧠 AI 产品经理系统学习路径：三阶段进阶模型 📌 第一阶段：线性理解，全面扫盲 • 目标：建立对 AI 产品经理工作的整体认知框架 • 方式：跟随专栏完整学习，从产品定义到模型训练、评估全流程过一遍 • 意义：查缺补漏、搭建完整地图，便于未来定位问题、解决实际挑战 📌 第二阶段：结构化吸收，构建知识网络 • 目标：从知识点跃迁到知识体系，形成自己对 AI 产品的认知结构 • 方式：将学过的每个模块（如模型评估、特征工程、PRD撰写）抽象整合，构建知识树 • 关键词：提炼框架、高屋建瓴、体系感、知识联通 📌 第三阶段：批判性思维，形成底层 AI 思维 • 目标：构建自己的 AI 思维方法论，形成独立判断力 • 方式：批判性吸收已有知识，带着怀疑去理解每个技术方案、指标选取、建模路径 • 最终产出：不仅能用AI，还能“驾驭”AI，形成决策思维与底层判断逻辑
刘海丰 AI产品经理 01-04

Lazy loaded image刘海丰 AI产品经理 05-16

AI产品经理
🧠 Summary：掌握AI产品经理的全流程方法论 1️⃣ 产品定义阶段：明确AI价值定位 • 三问核心：是否有明确的业务问题？是否需要AI介入？AI能实现怎样的业务目标？ • 关键能力：懂得和业务方深度沟通，拆解“表层需求”挖掘“可AI化”的本质诉求。 2️⃣ 数据准备与特征工程：产品经理要深入介入 • 数据来源分三类：内部业务数据、跨部门集团数据、外部采购数据，获取方式各异。 • 特征工程是核心工作：特征决定模型上限，包括数值型、描述型、非结构化、关系型特征等。 • 数据清洗不可忽视：需处理缺失值、异常值、噪声，并用可视化手段洞察数据结构。 3️⃣ 模型构建流程：知其然，也要知其所以然 • 流程五步走：设计目标 → 数据预处理 → 模型训练 → 验证评估 → 模型融合 • 产品经理需掌握流程，即便不参与建模，也能有效与算法团队协同，评估进度与瓶颈。 • 核心术语：目标变量、样本构建、决策边界、过拟合/欠拟合、交叉验证等。 4️⃣ 模型评估与性能优化：拒绝“只交付不负责” • 模型不是交付就结束，PM需参与指标设定与调优。 • 分类任务常用指标：AUC、KS、Recall；回归任务：MSE、MAE等。 • 产品经理要主导“验收定义”：不仅要模型“对”，还要业务“值”。 5️⃣ 核心算法扫盲：为落地服务，而非深入研究 • KNN：易实现，适合小数据场景，容错性低。 • 决策树/随机森林：强可解释性，易过拟合，集成学习（Bagging/Boosting）提升稳定性。 • 深度学习：结构复杂但性能最强，关键是“权重 + 偏置”最小化Loss函数。 • 特征表达重要性：从文本中抽取“词向量”、非结构化信息转结构化是关键任务。
刘海丰 AI产品经理 05-16

Lazy loaded image模型设计

AI产品经理
1️⃣ 产品定义阶段：理解业务与明确目标 • 核心任务： ◦ 搞清楚业务需求是否真的需要 AI 解决 ◦ 明确AI能为业务带来哪些可量化的提升 ◦ 与业务方确认预期目标、上线时间、使用场景 2️⃣ 技术预研阶段：与算法团队协同评估可行性 • 关键协作： ◦ 与算法团队初步沟通，判断现有数据/算法能力能否支撑需求 ◦ 若不足，产品经理需主导或协助数据获取（尤其在垂类业务中，PM比算法更懂数据） • 注意事项： ◦ 不只是评估算法可行性，更要结合数据完整性与代表性判断“能不能训出有效模型”
模型设计

Lazy loaded imageAI产品经理与传统产品经理区别

AI产品经理
🧠 AI产品经理 vs 普通产品经理的本质区别 1. 工作目标不同 普通产品经理的目标是打造用户可感知的功能，提升用户体验，比如做一个清晰、易用的投诉入口。 AI产品经理则以构建“算法能力”为目标，提升系统的智能化或自动化水平，比如设计一个“用户投诉预测模型”，提前识别潜在问题并自动触发工单系统。 2. 工作流程不同 普通产品经理主要聚焦于功能设计、交互逻辑、业务流程，与用户体验密切相关。而AI产品经理则必须深入参与从数据采集、特征设计到模型评估、上线集成的全过程。 AI PM需要定义采集哪些数据、数据如何打标签、样本如何构造、模型好坏怎么评估（如AUC、KS等），以及模型上线后的持续优化和微调，这些环节普通PM通常不涉及。
AI产品经理与传统产品经理区别
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