美团、京东、阿里（淘宝闪购+饿了么）三方混战，标志着即时零售从“两虎相争”进入“三国杀”时代。本文深入分析了这场大战的底层逻辑，揭示了美团、京东和阿里各自的优势与挑战，以及他们如何通过不同的策略争夺即时零售市场的主导权。2025年的中国即时零售市场，正经历一场前所未有的结构性震荡。美团、京东、阿里（淘宝闪购+饿了么）三方的混战，本质上是高频流量入口争夺、供应链效率革命与用户心智重构的复合战役。这场战役的底层逻辑早已超越传统外卖的“送餐”功能，而是向“万物到家”的全品类即时零售跃迁，其市场规模预计2030年将突破2万亿元。美团作为即时零售领域的“守擂者”，凭借700万骑手、日均千万订单的配送网络，以及闪电仓模式构建的3万前置仓网络，形成了“高频外卖+低频闪购”的流量闭环。其核心优势在于即时履约能力的稳定性——30分钟送达率高达98%，并通过5.82亿年交易用户的超高频打开率（年均132次）实现用户习惯的强锁定。然而，美团面临双重隐忧：一是骑手社保成本上升对盈利能力的挤压（2025Q2起全面缴纳）；二是闪电仓的多平台经营特性导致独家供给壁垒不足，难以抵御京东供应链与阿里品牌资源的夹击。京东的入局堪称“精准爆破”，其以“零佣金+全社保+品质外卖”的组合拳突袭美团腹地，外卖日订单量半年内从100万飙升至1000万单。京东的核心竞争力在于供应链的纵深能力：通过复用京东物流的午间闲置运力摊薄成 ...继续阅读 (12)

AI智能体的生成内容有很大的不确定性，如何提升输出确定性？本篇文章深入探讨 AI 生成内容的稳定性问题，分析影响智能体输出的关键因素，并提供实用策略，帮助产品经理优化 AI 交互体验，让智能体的回答更加精准可靠。AI智能体为我们描绘了激动人心的未来。但在这片光明前景之下，一个巨大的挑战正悄然浮现：我们能百分百相信这些看似聪明的智能体吗？它们给出的答案，真的可靠吗？一、想当年，软件“一是一，二是二”：代码的“铁律时代”还记得我们以前用的那些软件吗？比如Word、Excel，或者你玩的那些规则明确的游戏。这些可以称之为“软件1.0”时代。它们的特点是：一切行动听指挥，一切结果可预期。就像一个精密的钟表，每一个齿轮、每一根指针都按照预设的规则一丝不苟地运行。开发者需要像建筑师一样，一砖一瓦（一行行代码）地构建整个程序。比如，你要做一个计算器，你告诉它“2+2”，它永远会告诉你“4”。你输入一个客户的订单信息，它就会准确无误地生成订单，不多一个小数点，不少一个零。很多程序的核心任务就是数据加工，比如银行系统处理你的存款和取款，只要算法设计得没毛病，账目就不会出错。只要你的指令（算法）没错，输入的数据一样，它输出的结果就永远一样，稳如老狗！这个时代的软件，开发起来可能很慢，就像用积木搭一个巨大的城堡，需要耐心和细致。而且它们不太“聪明”，你让它做什么它就做什么，不会举一反三，但最大的优点就是 ...继续阅读 (7)

随着阿里巴巴的再度强势归来，产业互联网的时代浪潮正汹涌而来。本文深入探讨了阿里巴巴如何通过全面拥抱AI技术，实现自我革新与蜕变，重塑其在产业互联网时代的角色和地位。当「湖畔小屋」现身阿里巴巴，更为重要的意义在于阿里巴巴的再出发。如果对于现在的阿里巴巴进行总结和定义的话，或许用「阿里归来」来形容它，是再合适不过的了。当阿里巴巴再度强势归来，曾经那个带给我们无数创富梦想的消费互联网时代正在渐行渐远，取而代之的是产业互联网大潮的汹涌来袭。其实，产业互联网的概念，并不是在阿里巴巴再度归来的时候才出现的，而是在马云从阿里巴巴CEO的位置上退下来之后便已经出现的。只不过，那个时候的产业互联网，更多地是一个概念，而不是一个可以落地和实现的存在。现在，当越来越多的像阿里巴巴的互联网平台开始寻找虚实融合、数实融合的发展之道的时候，一场产业互联网的落地开始铺展开来。如果我们再去深度分析真正让产业互联网落地的最为根本的表现的话，以AI为代表的新技术的崛起以及由此所带来的新商业模式的成熟与落地，无疑是一个主要表现。当下，阿里巴巴正在开启的这样一场对于AI的全面拥抱，恰恰正是产业互联网开始成真的最为直接的体现。透过阿里，认识到这样一场以AI为主导的全新嬗变，或许才是真正看待当下产业互联网发展大趋势的正确姿势。产业互联网，是一个互联网玩家改造自身的过程当阿里巴巴开始全面拥抱AI，我们看到的是，它开始通过AI的 ...继续阅读 (6)

在产品经理的技能体系中，客观审美往往被忽视，但它却是影响用户体验和产品成功的重要因素。本篇文章将深入探讨客观审美的核心价值，分析产品经理如何培养这一能力，并提供实用的案例和方法，帮助你在产品设计中做出更精准的决策。客观审美不仅是一种高阶的能力，还是一种结构化的思维模式。面对各种类型的美术产品，每个产品人都应该具备客观审美素养，与设计师的沟通会更顺畅和谐。01. 客观审美，也有“参考答案”？工作或生活中，我们点评了许多设计，当时在面对一件艺术品或新设计时，依旧常陷入这样的困境：逛艺术展时，看着众人侃侃而谈，自己却只能挤出一句“好看”？评审设计方案时，明知有问题却不知如何客观表达？面对工业产品，说不出哪里舒服或违和，只能归结为“感觉”？难道审美就是主观感受的自由表达，是境界触达后的幡然醒悟，是只有设计师才能解读的语言？实际上，“审美”是人类共同的原始认知。那些关于“美”的判断，从来不是虚无缥缈的玄学，它虽有创作者的主观立意，也有刻进基因的共同认知：远古的“红”是鲜血与果实，触发亢奋与警惕；“蓝”是晴空与水源，带来安宁与希望；“尖锐” 是野兽的獠牙，唤起本能的躲避。不同的元素、颜色、形体、材质、质感、关系、技法的组合与应用构成了一个作品，为作品的“立意”服务。作品是否“美”，在于以上的“论据”所象征的感受是否支持了作品的“立意”，这便让“审美”有了可被评判的“参考答案”。02. 熟记 5 ...继续阅读 (9)

从 AI 1.0 到 AI 2.0，人工智能的发展不仅是技术的跃迁，更是产品思维的革新。本篇文章将从一名 AI 产品经理的视角，分享对 AI 进化的深刻感悟，并探讨未来 AI 产品的可能性与挑战。从AI 1.0到 2.0的 解决方案2018-2019: 百度金融Intern，主要做智能投研bot，获得千万美金投资后独立，试图穷举金融投资中的所有关联关系，并建立足够广泛的信息搜集网络，两者相加推测宏观及微观变量变动对于金融标的的影响，因所需专家系统数据太过庞大，以失败告终。2020-2022：智能家居的智能客服、虚拟人客服，IM客服人力降低60%，满意度92%2022-2023：汽车、医药销售领域知识图谱&智能助手；接触过工业上智能排产排班、智能调度的项目2023-2024: 金融领域坐席辅助达到PMF，LLM Lab（GPT、文心、通义等多种LLM+知识库，搭建各类后台提效Agent）2024-至今：字节tiktok商业化广告审核AI产品经理1. 智能对话解决方案演进智能客服 1.0：FAQ知识库+NLP+对话流程编排智能客服2.0:知识图谱+NLP,针对专业知识非常复杂的医药和汽车领域（多实体、关联关系复杂），基于知识图谱平台与NLP技术沉淀汽车售后维修、药事医事话术知识，为客服人员、用户提供FAQ与KBQA结合的智能问答服务。虚拟人：虚拟人建模+虚拟人智能驱动+智能客服+ASR ...继续阅读 (4)

在京东电商平台，商家结算流程是确保交易顺利进行的关键环节。本篇文章将详细解析京东商家结算的机制，包括结算周期、费用计算方式及常见问题，帮助商家更高效地管理财务，优化运营策略。电子商务，依托互联网、移动通信等前沿技术，实现商品与服务的线上销售及购买流程。历经数十载的蓬勃发展，已全方位深度嵌入社会经济生活中，广泛覆盖衣食住行、休闲娱乐、消费购物等多元领域，为大众提供系统性服务。谈及电子商务，诸多行业内知名平台往往会迅速浮现于人们的视野之中 。国内：淘宝、京东、天猫、拼多多、抖音电商、小红书、美团、得物、唯品会等；国外：国内电商出海平台 阿里AliExpress，拼多多Temu，字节TikTok Shop，Shopee等。电商主流模式有B2B，B2C，B2B2C，C2C，O2O，C2M等，我们在平台购物时经常会看到店铺官方旗舰店，专卖店、专营店、京东自营等,大家觉得官方旗舰店/平台自营，比较质量值得信赖。其价格一般不是最优的，其他店价格又会比官方店便宜。对于电商交易流程大家都非常熟悉，对应电商平台业务模式不一定了解，接下来揭秘商家开立网店需要向平台缴纳哪些费用，商品销售后平台如何给商家结算的，结算依据和标准是什么，带着这些问题我们一起学习一下电商平台结算规则。各大电商平台结算模式和结算费用基本类似，各个平台定位和成长路径不同，计费规则和命名上有些差异，本文以国内最大平台京东商家自营（PO ...继续阅读 (5)

在新零售时代，山姆会员店凭借其独特的商业模式和卓越的会员服务，实现了高达90%的续费率，成为零售行业的标杆。本文从七个方面深入剖析了山姆会员店的成功之道，供大家参考。让我们先聚焦山姆会员店的几组经营数据：在2025年沃尔玛投资大会上，沃尔玛中国区CEO朱晓静披露了几组数据：中国区已有8家山姆门店实现单店年销售额36.7亿元。这一业绩不仅超越传统大卖场单店年销售额（3-5亿元）的7-12倍，更比肩北京SKP等顶奢商场业绩规模。当前中国山姆有效会员数突破500万，年费收入超13亿元。更NB的是“卓越会员”群体展现惊人黏性——续卡率高达92%，并贡献60%营收占比。截至2025年初，山姆全国门店总数达54家。其战略纵深性体现在张家港、晋江、昆山三个”全国百强县”的进驻——这标志着山姆突破传统一线城市布局框架，通过“高质量下沉”模式向经济发达县域市场精准渗透。尤为难得的是，上述业绩是在消费市场收缩周期中实现的。这种逆周期增长的态势，有力验证了山姆会员商店商业模式的韧性和生命力。本文9000字从七个方面拆解山姆模式的成功之道：为何”全行皆学山姆”终成泡影？学山姆什么？从追问“为什么续费”开始为什么续费？替“付费会员”精选为什么续费？精选“别处买不到”为什么续费？精选“惊喜”为什么续费？从身份感到“更好生活”的态度盒马的迷 ...继续阅读 (4)

在 AI 竞赛的激烈角逐中，Google 如何凭借 Gemini 2.5 悄然领先？本篇文章深入分析 Gemini 2.5 的技术突破、应用场景及其在 AI 领域的竞争优势，揭示 Google 在智能化时代的战略布局。就在几周前，谷歌发布了 Gemini 2.5 Pro，互联网上一片火热。也许不像 DeepSeek 或 GPT-4o 那样具有爆炸性，但我仍然不得不承认，自从 Google 推出 DeepResearch 以来，随之而来的更新令人印象深刻——绝对值得注意。在我使用提示的许多早期测试中，结果出奇地好。自然，很难不将其与其他 AI 进行比较。在实验室评估中，Gemini 2.5 已经能够解决博士水平的科学和数学问题，这些问题曾难倒了早期模型。谷歌一直在 AI 竞赛中——通常是在幕后，有时被低估。但现在，他们的时刻似乎终于到来了。也就是说，除了我自己的想法——或者我对这款新型号可能感到的任何兴奋之外——我们应该仔细看看 Gemini 2.5 是否真的辜负了炒作。更重要的是，它能成为我们日常生活中实际使用的东西吗？换句话说，它能做的不仅仅是起草一封电子邮件或推荐一家好的餐厅吗？超越 GPT-4 和 Claude：是什么让 Gemini 2.5 与众不同？谷歌的 Gemini 系列模型是作为对 GPT-4 的直接回答而推出的，而 2.5 Pro 版本将这种竞争提升到了一个新的水 ...继续阅读 (4)

在 HAI 时代，隐喻设计不仅是视觉表达的艺术，更是用户认知与交互体验的桥梁。本篇文章深入探讨隐喻设计的核心理念，分析其在智能产品中的应用，并揭示如何通过隐喻增强用户理解、提升产品可用性。HAI 正在彻底改变我们与技术的关系以及技术在我们生活中所扮演的角色。作为设计师，我们面临着一个关键挑战：如何帮助人们理解智能体？更具体地说，我们如何塑造智能体界面，以帮助人们理解如何与智能体交互？在 HCI 阶段，隐喻是帮助人们理解如何与计算机交互的重要方式。施乐将计算机界面设计为人们熟悉的办公桌面，让不了解计算机的普通大众也能快速上手使用。隐喻在 HAI 阶段也同样重要。微软AI CEO Mustafa 在他的 TED 演讲《人工智能到底是什么？》中提到：当我们思考人工智能时，隐喻的运用尤为重要，它影响人们如何理解 AI。在本文中我们首先将介绍隐喻的概念，以及交互中的基本隐喻，并进一步分析 HAI 时代下的全新交互隐喻，最后展望其未来的发展方向。01 隐喻是什么？隐喻是指通过另一种事物来理解和体验当前的事物，人类的思维很大程度上是由隐喻构成的，在语言和生活中无处不在（Lakoff & Johnson, 2008）。比如打工人常说的”对齐”就是一个隐喻，“对齐”是我们在空间中的体验，是与生俱来的感受，用它来表示思维上的同步，我们会觉得很好理解。聪明的你可能发现了，“同步”也是一个隐喻。交互的基本 ...继续阅读 (6)

从抖音直播外卖到京东品质化突围，这些巨头们在本地生活这片战场上各自施展着独特的竞争策略，就如同产品经理们在设计产品时各有各的巧妙思路。今天咱们一起来聊聊本地生活赛道那独特的“非对称竞争”法则，就像探讨产品设计中的数据埋点一样，这其中也有着许多值得深挖的门道。本地生活赛道的新玩家与新玩法近几年，本地生活赛道热闹非凡，新玩家不断涌入，玩法也层出不穷。就拿抖音直播外卖来说，抖音凭借其强大的短视频流量优势和直播生态，另辟蹊径地进入了外卖市场。传统的外卖平台，如美团、饿了么，它们的竞争主要集中在配送效率、商家资源和用户补贴等方面。而抖音直播外卖则利用直播的形式，通过达人推荐、商家现场展示等方式，吸引用户下单。有数据显示，在一些热门的美食直播中，一场直播下来，某些商家的外卖订单量能增长数倍。比如，一家原本日均订单量在 50 – 100 单的小饭馆，在参加抖音直播外卖活动后，单场直播就能带来 300 – 500 单的额外订单。这是因为抖音的用户群体庞大且活跃，直播这种形式能够生动地展示美食的制作过程、口感特点等，激发用户的购买欲望。就像产品设计中找到了新的用户需求和场景，抖音直播外卖通过直播这个新的“功能”，打开了外卖市场的另一扇大门。再看看京东，京东一直以来以高品质的商品和服务著称。在本地生活赛道，京东同样走品质化突围的路线。与其他在本地生活领域主打低价、高频消费的平台 ...继续阅读 (7)

这篇文章深入探讨了为什么老板过于上心的创新项目反而容易失败的原因，揭示了背后隐藏的人性、管理逻辑和组织文化等多重因素，并为职场人和管理者提供了应对和破局的策略建议。你是否经历过这样的场景：老板对某个创新项目格外重视，亲自定方向、频繁过问进度，团队成员却在背后偷偷吐槽“老板太强势了”“根本没人敢提真实想法”？最终，这个创新项目以失败告终，老板捶胸顿足，团队集体沉默。这是职场中最扎心的悖论之一：老板越上心的创新项目，反而越容易翻车。为什么？是因为老板“不懂产品”？还是团队“执行力差”？其实，答案远比表面复杂。这背后隐藏着人性、管理逻辑和组织文化的多重博弈。01 老板越上心，为何反而“翻车”？一、傲慢：用“经验”扼杀可能性老板们在商海征战多年，往昔的辉煌战绩如同勋章般耀眼。然而，这些荣耀有时会成为无形的枷锁，使他们陷入 “经验主义” 的傲慢陷阱。他们自信站得高、看得远，认为员工的新奇想法不过是小打小闹。总是要找手下的不是，不断批判、不断训斥。觉得没有人比我更懂用户、更懂创新了。某传统家电巨头的老板在智能家电转型研讨会上，听到年轻产品经理提出“打造家电物联网生态”的构想后，直接否定：“别整这些虚头巴脑的，当年我靠性价比把产品铺满全国，现在照着这个路子干准没错。”问题在于：当老板用“经验主义”过滤新想法时，团队的创新火花被无形的“紧箍咒”压制。二、信任缺失：用“控制”浇灭创造力创新的本质是试 ...继续阅读 (6)

这篇文章深入探讨了为什么老板过于上心的创新项目反而容易失败的原因，揭示了背后隐藏的人性、管理逻辑和组织文化等多重因素，并为职场人和管理者提供了应对和破局的策略建议。你是否经历过这样的场景：老板对某个创新项目格外重视，亲自定方向、频繁过问进度，团队成员却在背后偷偷吐槽“老板太强势了”“根本没人敢提真实想法”？最终，这个创新项目以失败告终，老板捶胸顿足，团队集体沉默。这是职场中最扎心的悖论之一：老板越上心的创新项目，反而越容易翻车。为什么？是因为老板“不懂产品”？还是团队“执行力差”？其实，答案远比表面复杂。这背后隐藏着人性、管理逻辑和组织文化的多重博弈。01 老板越上心，为何反而“翻车”？傲慢：用“经验”扼杀可能性老板们在商海征战多年，往昔的辉煌战绩如同勋章般耀眼。然而，这些荣耀有时会成为无形的枷锁，使他们陷入 “经验主义” 的傲慢陷阱。他们自信站得高、看得远，认为员工的新奇想法不过是小打小闹。总是要找手下的不是，不断批判、不断训斥。觉得没有人比我更懂用户、更懂创新了。某传统家电巨头的老板在智能家电转型研讨会上，听到年轻产品经理提出“打造家电物联网生态”的构想后，直接否定：“别整这些虚头巴脑的，当年我靠性价比把产品铺满全国，现在照着这个路子干准没错。”问题在于：当老板用“经验主义”过滤新想法时，团队的创新火花被无形的“紧箍咒”压制。信任缺失：用“控制”浇灭创造力创新的本质是试错，但很 ...继续阅读 (5)

如果你还在为会议纪要整理而烦恼，这篇文章将为你带来福音！以下是5款实用的AI会议纪要神器，它们凭借各自的优势功能，全面提升了会议效率和纪要质量，让打工人轻松应对会议挑战。上次有读者在后台留言，说要测评并推荐好用的AI会议纪要的工具和产品。以下是一些好用的 AI 会议纪要工具推荐及相关测试情况。先看一下整体本文讲到的5款AI会议纪要的产品的主要功能，以及整体的使用感受。01 钉钉功能特点2025 版升级的「AI 会议中枢」能将 2 小时录音压缩成 3 分钟结构化纪要，自动关联日程任务，通过语音语调判断发言者态度，还有「情绪值分析」功能，可用于谈判复盘。钉钉PC端网址：https://www.dingtalk.com测试情况在实际企业应用中，其智能关联日程任务和情绪值分析功能为会议管理和复盘提供了独特的视角和便利。例如，在一些商务谈判会议后，通过情绪值分析可以帮助团队更好地了解双方的态度和立场变化，为后续决策提供参考。02 腾讯会议功能特点联合科大讯飞推出定向降噪麦克风 + AI 纪要套装，可清晰分离人声与环境音，具备「角色识别」功能，通过声纹自动标注发言人，会后点击记录可回放对应音视频片段。https://meeting.tencent.com。这是腾讯会议的官网，在官网中可以找到 PC 端软件的下载链接等信息。测试情况在嘈杂的展会现场等复杂环境中，腾讯会议的定向降噪和角色识别功能表 ...继续阅读 (7)

如果你还在为会议纪要整理而烦恼，这篇文章将为你带来福音！以下是5款实用的AI会议纪要神器，它们凭借各自的优势功能，全面提升了会议效率和纪要质量，让打工人轻松应对会议挑战。上次有读者在后台留言，说要测评并推荐好用的AI会议纪要的工具和产品。以下是一些好用的 AI 会议纪要工具推荐及相关测试情况。先看一下整体本文讲到的5款AI会议纪要的产品的主要功能，以及整体的使用感受。01 钉钉功能特点2025 版升级的「AI 会议中枢」能将 2 小时录音压缩成 3 分钟结构化纪要，自动关联日程任务，通过语音语调判断发言者态度，还有「情绪值分析」功能，可用于谈判复盘。钉钉PC端网址：https://www.dingtalk.com测试情况在实际企业应用中，其智能关联日程任务和情绪值分析功能为会议管理和复盘提供了独特的视角和便利。例如，在一些商务谈判会议后，通过情绪值分析可以帮助团队更好地了解双方的态度和立场变化，为后续决策提供参考。02 腾讯会议功能特点联合科大讯飞推出定向降噪麦克风 + AI 纪要套装，可清晰分离人声与环境音，具备「角色识别」功能，通过声纹自动标注发言人，会后点击记录可回放对应音视频片段。https://meeting.tencent.com。这是腾讯会议的官网，在官网中可以找到 PC 端软件的下载链接等信息。测试情况在嘈杂的展会现场等复杂环境中，腾讯会议的定向降噪和角色识别功能表 ...继续阅读 (3)

本文深入剖析了AI产品经理面试中的常见机器学习算法及其应用场景，通过通俗易懂的解释和对比，助力读者扎实掌握基础知识，提升专业素养，为面试做好充分准备。继续分析和学习100道AI产品经理面试题目第2题。100道题详见《AI产品经理：100道面试题，你能聊多少？》前面的第一题可以看下面的链接，扎扎实实的把基础知识学习一遍，流畅回答问题的背后是扎实的基础知识学习和实践理解的功底。《AI产品经理面试题1：人工智能、机器学习、深度学习的区别》一位大厂AI产品经理看了这100道题，说，如果真的能把这100到题目都讲清楚，一定是理论知识深厚、实战经验丰富的一线高级AI产品经理。第2题：列举 5 种常见机器学习算法及其典型应⽤场景（如 KNN ⽤于推荐系统）（算法应⽤ ，★★)下面是这道问题的思考和解答：题⽬解析思路与知识点拆解知识点：机器学习主要类别的分类说明，涵盖定义、典型算法、典型任务。一、监督学习（Supervised Learning）定义：通过带有标签（正确答案）的数据训练模型，学习输入特征与输出标签之间的映射关系，用于预测未知数据的标签。典型算法：线性回归：预测连续值（如房价）。逻辑回归：二分类任务（如垃圾邮件识别）。决策树：基于特征分割数据（如贷款风险评估）。支持向量机（SVM）：通过超平面分类数据（如文本分类）。K近邻（KNN）：根据邻近样本分类（如手写数字识别）。典型任务：回归 ...继续阅读 (6)

本文深入剖析了AI产品经理面试中的常见机器学习算法及其应用场景，通过通俗易懂的解释和对比，助力读者扎实掌握基础知识，提升专业素养，为面试做好充分准备。继续分析和学习100道AI产品经理面试题目第2题。100道题详见《AI产品经理：100道面试题，你能聊多少？》前面的第一题可以看下面的链接，扎扎实实的把基础知识学习一遍，流畅回答问题的背后是扎实的基础知识学习和实践理解的功底。《AI产品经理面试题1：人工智能、机器学习、深度学习的区别》一位大厂AI产品经理看了这100道题，说，如果真的能把这100到题目都讲清楚，一定是理论知识深厚、实战经验丰富的一线高级AI产品经理。第2题：列举 5 种常见机器学习算法及其典型应⽤场景（如 KNN ⽤于推荐系统）（算法应⽤ ，★★)下面是这道问题的思考和解答：题⽬解析思路与知识点拆解知识点：机器学习主要类别的分类说明，涵盖定义、典型算法、典型任务。一、监督学习（Supervised Learning）定义：通过带有标签（正确答案）的数据训练模型，学习输入特征与输出标签之间的映射关系，用于预测未知数据的标签。典型算法：线性回归：预测连续值（如房价）。逻辑回归：二分类任务（如垃圾邮件识别）。决策树：基于特征分割数据（如贷款风险评估）。支持向量机（SVM）：通过超平面分类数据（如文本分类）。K近邻（KNN）：根据邻近样本分类（如手写数字识别）。典型任务：回归 ...继续阅读 (5)

本文为AI产品经理求职者或从业者整理了100道面试题，涵盖技术理解、产品设计、商业化等关键维度，助力读者精准把握岗位要求，提升专业素养，从容应对面试挑战。这段时间整理了目前市场上的AI产品经理招聘岗位职责和要求，结合自己的学习实践和大模型对话探索，整理了100个AI产品经理面试问题。如果你打算转型AI产品经理，或者你已经是一位AI产品经理，可以看看这些题，你理解多少，你也可以跟AI对这些题目进行讨论，模拟面试官和候选人进行多轮问答，这是AI时代的一个学习方法。如果你在招聘AI产品经理，一样可以看看这些题目，一样可以和AI进行探讨，扮演面试官和候选人，针对一些问题进行多轮问答和探讨。我在晨跑的时候，以前是听歌、听书，现在，会跟AI聊天，尤其是聊人工智能，大模型比咱知道的东西多很多。100道面试题，分为6个维度，五个难度，1星最容易，5星最难。六个维度：技术理解产品设计项目管理商业化伦理合规行业洞察难度星级和面试使用说明：难度选择：初级岗：★~★★★（侧重技术理解与基础设计）资深岗：★★★~★★★★（高阶技术、商业化、风控）专家岗：★★★★~★★★★★（战略、伦理、行业重构）追问技巧：对高星问题（★★★★★）可要求候选人绘制流程图或举例详细推演。注：以上问题可根据企业具体业务场景（如金融、医疗、消费）替换行业案例，增强针对性。一、技术理解与算法基础（25题）考察特质：技术原理掌握度、算 ...继续阅读 (5)

本文为AI产品经理求职者或从业者整理了100道面试题，涵盖技术理解、产品设计、商业化等关键维度，助力读者精准把握岗位要求，提升专业素养，从容应对面试挑战。这段时间整理了目前市场上的AI产品经理招聘岗位职责和要求，结合自己的学习实践和大模型对话探索，整理了100个AI产品经理面试问题。如果你打算转型AI产品经理，或者你已经是一位AI产品经理，可以看看这些题，你理解多少，你也可以跟AI对这些题目进行讨论，模拟面试官和候选人进行多轮问答，这是AI时代的一个学习方法。如果你在招聘AI产品经理，一样可以看看这些题目，一样可以和AI进行探讨，扮演面试官和候选人，针对一些问题进行多轮问答和探讨。我在晨跑的时候，以前是听歌、听书，现在，会跟AI聊天，尤其是聊人工智能，大模型比咱知道的东西多很多。100道面试题，分为6个维度，五个难度，1星最容易，5星最难。六个维度：技术理解产品设计项目管理商业化伦理合规行业洞察难度星级和面试使用说明：难度选择：初级岗：★~★★★（侧重技术理解与基础设计）资深岗：★★★~★★★★（高阶技术、商业化、风控）专家岗：★★★★~★★★★★（战略、伦理、行业重构）追问技巧：对高星问题（★★★★★）可要求候选人绘制流程图或举例详细推演。注：以上问题可根据企业具体业务场景（如金融、医疗、消费）替换行业案例，增强针对性。一、技术理解与算法基础（25题）考察特质：技术原理掌握度、算 ...继续阅读 (2)

本文为渴望入局 AI 副业的读者提供了一份实用指南，从全局视角剖析 AI 应用，深入探讨不同层次的 AI 能力与应用案例，助力读者找准定位，开启月入过万的 AI 副业之路。最近几天与粉丝多有交流，他们或者是经理、或者是总监，甚至有粉丝手里已经掌握了公司一些预算使用权。从他们身上反映出了同一个问题：他们对于AI是偏焦虑的，想要入场却不得其法，其中有些在抖音自媒体那里交了一些学费、有些在项目实践上获得了一些教训，最后效果都不太好，想咨询我如何入门。这其实让我有些为难，因为AI项目这个东西想要有足够认知，最终依旧需要经过足够实践，只不过如何让他们少交学费，貌似也是能做到的。于是乎，我这边为其中两位付费粉丝整理了一个材料，这里将最精华的30%去除，放出来给大家感受一下。从全局看AI应用首先要理清思路，我们对AI的一些专业名词要有足够的认识。今年常说的AI，其实就大模型一套，请见下图：对AI最简单的理解就是他是一套API，我给他一个输入，他会按要求给我一个输出。在此之上，要了解最常见的AI应用也就是常说的知识库：也就是，模型可以根据公司内部的知识体系，精准明确的输出问题的答案，而知识库再演进一步就是大家经常听到的Agent了，区别于知识库Agent需要解决实际的问题：而Agent这个架构，基本将所有的AI知识全部包含，所以最终围绕着Agent做展开学习即可：但一旦聊到Agent，又不得不回到 ...继续阅读 (3)

本文为渴望入局 AI 副业的读者提供了一份实用指南，从全局视角剖析 AI 应用，深入探讨不同层次的 AI 能力与应用案例，助力读者找准定位，开启月入过万的 AI 副业之路。最近几天与粉丝多有交流，他们或者是经理、或者是总监，甚至有粉丝手里已经掌握了公司一些预算使用权。从他们身上反映出了同一个问题：他们对于AI是偏焦虑的，想要入场却不得其法，其中有些在抖音自媒体那里交了一些学费、有些在项目实践上获得了一些教训，最后效果都不太好，想咨询我如何入门。这其实让我有些为难，因为AI项目这个东西想要有足够认知，最终依旧需要经过足够实践，只不过如何让他们少交学费，貌似也是能做到的。于是乎，我这边为其中两位付费粉丝整理了一个材料，这里将最精华的30%去除，放出来给大家感受一下。从全局看AI应用首先要理清思路，我们对AI的一些专业名词要有足够的认识。今年常说的AI，其实就大模型一套，请见下图：对AI最简单的理解就是他是一套API，我给他一个输入，他会按要求给我一个输出。在此之上，要了解最常见的AI应用也就是常说的知识库：也就是，模型可以根据公司内部的知识体系，精准明确的输出问题的答案，而知识库再演进一步就是大家经常听到的Agent了，区别于知识库Agent需要解决实际的问题：而Agent这个架构，基本将所有的AI知识全部包含，所以最终围绕着Agent做展开学习即可：但一旦聊到Agent，又不得不回到 ...继续阅读 (3)

AI 正在重塑软件开发，从工具到基础，从代码到流程，这场变革如同从马车到汽车的转型，正颠覆传统的版本控制、文档等核心概念，开启开发者与 AI agent 协作的新纪元。你有没有想过，编程这件事情可能彻底变了？开发者正在从单纯使用AI工具，转向将AI视为构建软件的全新基础。这不是什么小调整，而是一场彻底的范式转变。想想看，那些我们一直习以为常的核心概念——版本控制、模板、文档，甚至”用户”的概念——都在因为AI agent驱动的工作流而被重新定义。这让我想起了从马车到汽车的转变。一开始，人们只是把汽车当作”不用马拉的马车”，但很快意识到，整个交通系统都需要重新思考。道路、法规、城市布局，全都变了。现在我们正经历着类似的转变。AI agent既是协作者又是消费者，这意味着我们需要重新设计一切。你会看到基础开发工具的重大转变，比如prompt现在可以像源代码一样被处理，仪表板能够进行对话，文档不仅为人类编写，也为机器编写。模型上下文协议（MCP）和AI原生IDE指向了开发循环本身的深层重塑——我们不仅是在以不同的方式编程，还在为一个AI agent充分参与软件循环的世界设计工具。这就像20世纪70年代个人电脑出现时，我们从主机终端转向个人工作站。那时候，没人能想象每个人都会有一台电脑。现在，我们正面临类似的转折点：每个开发者都会有自己的AI ...继续阅读 (7)

AI 正在重塑软件开发，从工具到基础，从代码到流程，这场变革如同从马车到汽车的转型，正颠覆传统的版本控制、文档等核心概念，开启开发者与 AI agent 协作的新纪元。你有没有想过，编程这件事情可能彻底变了？开发者正在从单纯使用AI工具，转向将AI视为构建软件的全新基础。这不是什么小调整，而是一场彻底的范式转变。想想看，那些我们一直习以为常的核心概念——版本控制、模板、文档，甚至”用户”的概念——都在因为AI agent驱动的工作流而被重新定义。这让我想起了从马车到汽车的转变。一开始，人们只是把汽车当作”不用马拉的马车”，但很快意识到，整个交通系统都需要重新思考。道路、法规、城市布局，全都变了。现在我们正经历着类似的转变。AI agent既是协作者又是消费者，这意味着我们需要重新设计一切。你会看到基础开发工具的重大转变，比如prompt现在可以像源代码一样被处理，仪表板能够进行对话，文档不仅为人类编写，也为机器编写。模型上下文协议（MCP）和AI原生IDE指向了开发循环本身的深层重塑——我们不仅是在以不同的方式编程，还在为一个AI agent充分参与软件循环的世界设计工具。这就像20世纪70年代个人电脑出现时，我们从主机终端转向个人工作站。那时候，没人能想象每个人都会有一台电脑。现在，我们正面临类似的转折点：每个开发者都会有自己的AI ...继续阅读 (6)

销售数据分析如何真正落地？本文从销售部门的实际需求出发，深入剖析了如何为不同层级的销售人员提供有针对性的数据支持，从一线销售的动作指引到中层管理者的工作计划，再到高层的战略决策，让数据分析切实助力销售业绩提升。“数据助力业务”大号口喊了很多年，可一提到数据分析，人们习惯性地依然讲的是：excel，python，sql，依然是数据清洗、数据计算、可视化。到底业务部门需要啥样的数据分析，很少有人认真讨论。今天我们就拿销售举个例子，具体看看到底啥样的数据分析有用。1 让数据有用的秘诀问一个简单的问题：你在用手机的时候，会去了解内存怎么运作，cpu怎么处理吗？不会！你只关心怎么开机，怎么最快速度打开游戏，畅快玩起来。对所有科技产品都是如此：用户关心的是对自己的价值，而不是这个东西本身的科学原理。数据分析在企业里也是这样。虽然数据分析背后有数学、统计学、运筹学、计算科学、机器学习等等复杂原理，但是业务部门既看不懂，也不在乎。你简单告诉我：“干啥能出业绩”就行了。特别是销售部门。销售部门每天直面客户，承担巨大压力。更没心思听道理。因此，想让数据对销售部门管用，首先要做的就是深入理解销售部门的流程，认真观察他们的实际困难（如下图）。需要注意的是，销售部门有自己的组织。只要企业有一定规模，销售团队的规模都很大，有不同业务线的区别（电话销售、各城市销售团队，线上销售等），有分城市/分团队管理机制。位 ...继续阅读 (2)

多智能体系统作为AI领域的新趋势，正展现出巨大的潜力。本文深入探讨了多智能体如何通过分工与协作提升效率，从历史上的劳动分工谈到现代AI的多智能体架构，展望了其未来发展趋势，并介绍了企业级多智能体架构的应用场景，揭示了多智能体如何成为AI时代的指挥官，推动技术与产业的变革。1.多智能体（Multi-Agent ）=  合理分工1776年3月，亚当·斯密的《国富论》中第一次提出了劳动分工的观点，阐述了分工对提高劳动生产率巨大作用。20世纪初，亨利·福特就把生产一辆车分成了8772个工时，分工流水线大幅降低生产成本， 使得当时的工薪阶层可以负担起。有分工的前提是：有无形的「指挥官」调度所有流程。一部手机或一辆汽车里都包含成千上万个零部件，有N个供应商负责生产，「供应链负责人」更像这流程中的「指挥官」。专业化的分工促进社会生产效率，AI时代的Agent模式也如此。复杂任务拆解成不同的Agent组成的一个Team，Langchain中定义了几种不同的架构：来源：https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/multi_agent/#multi-agent-architectures其中Supervisor是较好的方式， 简单理解是解决多任务的AI Agent团队有个「指挥官」负责来调度不同任务时，用哪一个Agent解决何种问题。Multi ...继续阅读 (7)

多智能体系统作为AI领域的新趋势，正展现出巨大的潜力。本文深入探讨了多智能体如何通过分工与协作提升效率，从历史上的劳动分工谈到现代AI的多智能体架构，展望了其未来发展趋势，并介绍了企业级多智能体架构的应用场景，揭示了多智能体如何成为AI时代的指挥官，推动技术与产业的变革。1.多智能体（Multi-Agent ）=  合理分工1776年3月，亚当·斯密的《国富论》中第一次提出了劳动分工的观点，阐述了分工对提高劳动生产率巨大作用。20世纪初，亨利·福特就把生产一辆车分成了8772个工时，分工流水线大幅降低生产成本， 使得当时的工薪阶层可以负担起。有分工的前提是：有无形的「指挥官」调度所有流程。一部手机或一辆汽车里都包含成千上万个零部件，有N个供应商负责生产，「供应链负责人」更像这流程中的「指挥官」。专业化的分工促进社会生产效率，AI时代的Agent模式也如此。复杂任务拆解成不同的Agent组成的一个Team，Langchain中定义了几种不同的架构：来源：https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/multi_agent/#multi-agent-architectures其中Supervisor是较好的方式， 简单理解是解决多任务的AI Agent团队有个「指挥官」负责来调度不同任务时，用哪一个Agent解决何种问题。Multi ...继续阅读 (5)

宝子们！今天咱们来聊聊外卖界的那些事儿，尤其是京东外卖用“零佣金 + 品质化”策略试图撕开美团护城河这一超有趣的话题。就像咱们做产品设计一样，一个好的策略对于企业来说那可是至关重要的。京东外卖这一策略背后有着怎样的差异化定位呢？让我们一起来深入剖析一下。高客单价商家吸引：精准定位的明智之举不知道大家有没有发现，外卖市场其实和产品设计一样，也需要精准定位目标用户和商家。京东外卖选择高客单价商家作为吸引对象，这背后有着巧妙的逻辑。从市场数据来看，如今消费者对于外卖的品质和体验要求越来越高。有调研显示，近 40%的消费者在选择外卖时，不仅仅关注价格，更看重菜品的品质、餐厅的环境和服务水平。高客单价商家通常在这些方面有着更好的表现。比如一些具有特色的西餐厅、精致的日料店，它们的菜品制作精细，食材新鲜，能给消费者带来高品质的用餐体验。京东外卖推出“零佣金”政策，对于高客单价商家来说，那可是相当有吸引力的。我们可以算一笔账，一家高客单价的餐厅，平均每单的销售额可能在 100 元以上。如果按照以往外卖平台 20%的佣金计算，每单就要支付 20 元以上的佣金。而京东外卖的零佣金政策，意味着商家每单可以多赚 20 元以上。这对于商家来说，无疑是一笔巨大的利润增长。以一家名为“鲜享日料”的餐厅为例，在加入京东外卖之前，它在其他平台的订单虽然不少，但扣除佣金后，利润并不算丰厚。加入京东外卖后，由于零佣金 ...继续阅读 (3)

最近，抖音上一种名为“乡愁大巴车”的短视频爆火，引发了80后和90后的广泛共鸣。这种短视频通过复古的大巴车场景，唤起了人们对过去岁月的回忆。这篇文章详细拆解了这一爆款案例，并提供了保姆级的制作教程，包括如何使用AI工具豆包进行图片生成和视频制作，以及如何通过视频剪辑工具剪映进行后期处理。01 拆解案例最近抖音上面，这种乡愁大巴车的短视频，真的是爆火！甚至是我在搜索框，输入“乡愁”两个字，首先给我弹出来的，就是“乡愁大巴车”！不知道读我文章的小伙伴，都是处在哪个年龄段。不过看到这种大巴车，作为一个90后的我，真的是感慨良多，毕竟这么些年，我也是被这种锈迹斑斑的大巴车，驮着大包小包的行李，从满是泥泞的乡村道路，一点一点拉到柏油马路的大城市的！从50后到90后，看到这种短视频，应该都会跟我有类似的感受吧，因为这辆看似普通的客车，承载的是这几代人一去不复返的青春时光！今天教给大家升级玩法，用豆包批量制作~02 制作工具今天用到的工具就两个：1. 提示词反推+文生图+图生视频工具：豆包豆包地址：https://www.doubao.com/chat/?channel=baidu_pz&source;=dbweb_baidu_pz_pc_button&keywordid;=weizhi72. 视频剪辑工具：剪映03 制作教程step1：反推提示词先去抖音，找5个你喜欢的爆款作品，然后截5张图： ...继续阅读 (2)

在AI领域，人工智能、机器学习和深度学习是三个核心概念，但它们之间的区别和联系常常让人困惑。这篇文章通过一道AI产品经理的面试题，详细解释了这三个概念的核心区别，包括它们的定义、技术实现、数据依赖、应用场景以及局限性。作者还提供了答题框架和面试官评估维度，帮助读者更好地理解和准备相关面试。今天用DeepSeekd把第一道题目做了一个解答，从解题思路、涉及知识点、回答框架参考、面试官评估维度进行讲述，最后用大白话来讲清楚人工智能、机器学习、深度学习的通俗理解。人工智能在答题方面已经很强，需要注意的是，AI幻觉也是客观存在的，自己需要做答题的验证。题目1：解释机器学习、深度学习和人工智能的核心区别（技术框架理解，★）题目解析思路该问题旨在考察候选人对AI领域基础概念的分层理解能力和技术框架认知。回答需体现三个概念的层级关系、技术实现差异及应用场景边界。层次性：需明确AI>ML>DL的包含关系；差异化：强调三者在方法、数据依赖、适用场景的核心差异；场景关联：结合具体案例说明区别（如规则系统与深度学习的对比）。涉及知识点人工智能（AI）定义：通过技术模拟人类智能行为（如推理、学习、决策）的广义概念。范畴：包含规则系统、专家系统、机器学习等分支。技术方法：不依赖数据驱动（早期AI基于硬编码规则）。机器学习（ML）定义：通过数据训练模型，使机器自动改进任务表现的技术。核心特征：数据驱动、模型泛 ...继续阅读 (5)

AI多轮对话一直是技术应用中的难点，也是用户体验的痛点。本文深入剖析了AI多轮对话的挑战，包括上下文遗忘、意图偏移、代词关联错误等问题，并提出了通过SOP设计来优化多轮对话体验的策略。上一篇文章，我们得出了一般选手应该如何入门AI应用领域的路径：使用DeepSeek整理SOP；使用扣子类平台验证SOP；最后做程序优化；有必要就做平台化；后续也是列举了个简单的社群AI分身的例子，只不过其中多轮聊天这块被我故意略去了，原因是他太复杂了。事实上，多轮聊天是整个AI应用最大的难点，也是很多人做不好AI产品的关键，一旦是涉及多聊天的产品，其实现复杂度都会大幅增加！所以，今天第一个问题是，AI多轮对话到底难在哪里？关于这个问题，也许大家没有注意到，其实当前所有的互联网产品设计多是针对一问一答这种模式的。包括DeepSeek、ChatGPT这种工具，他其实也更多是一问一答的模式。一般用户在产品使用时候，当面临新问题的时候，会刻意的新开窗口，防止信息互相污染。这种习惯的潜意识是：暂时还不太相信模型具有多轮对话的能力。事实上，模型的反馈也确实在说明这一点：在7轮医疗问诊对话中，GPT-4对患者主诉的遗忘率达37%；当对话超过12轮时，关键信息丢失率飙升至68%；随着模型能力增强，该情况会好一些，但模型依旧会有这种上下文遗忘的问题。另一方面，我们在实际对话中会有很多“代词”，比如这个、那个、他R ...继续阅读 (5)

微信支付的全球版图正在迅速扩张。本文通过拆解微信支付在韩国釜山地铁场景的跨境支付信息流、资金流等，深入分析其全球业务拓展策略、产品体系以及与支付宝的对比，揭示微信支付如何凭借社交生态优势，围绕中国人出海拓展全球业务，展现其在跨境支付领域的强大竞争力和独特模式。趁着五一出国游的热度，最近微信支付推广了一波“韩国釜山地铁市内站点全线支持微信支付”，整个产品体验还不错，直接可以用国内版的微信，支付人民币就能坐韩国地铁、机场快线”等交通工具，同时也能买“USIM流量卡、预付卡、景区通票卡”等旅行周边服务。“下雨天打孩子、闲着也是闲着”，趁着这次“五一节”我就从韩国釜山这个场景给大家来拆解下“微信全球支付的版图”吧。01 二维码的跨境支付旅程我们就以去韩国釜山坐一次“地铁”来介绍下微信的整个跨境收单旅程吧。这次微信推出的服务还是针对中国人出国游的场景，可以在微信的“Triplabo旅韩”小程序上购买一张地铁票。1.1、运营主体下图可以看到“Triplabo旅韩”这个小程序背后的运营主体是一家叫“Linktivity Korea.inc”的“境外运营主体”。图1：境外主体小程序经过查询这个小程序是一个为国内提供的韩国旅游的交通和景点门票的服务的“境外主体”。1、Triplabo 韩旅是一款面向中国游客的旅游服务平台，主要通过微信小程序“Triplabo 旅韩”提供服务。该平台支持用户在线购买韩 ...继续阅读 (1)