网站开发所要达到的目标jsp网站制作

网站开发所要达到的目标,jsp网站制作,网页制作是建网站的第几步,江西中企动力做的网站“以前画原型、写PRD就能搞定需求#xff0c;现在却要和技术讨论‘幻觉率’和‘温度参数’。”一位从社交产品转型AI的资深产品经理坦言#xff0c;最初三个月的不适感#xff0c;就像“重新学说话”。 2025年第一季度#xff0c;各互联网大厂的招聘数据透露出一个残酷而清…“以前画原型、写PRD就能搞定需求现在却要和技术讨论‘幻觉率’和‘温度参数’。”一位从社交产品转型AI的资深产品经理坦言最初三个月的不适感就像“重新学说话”。2025年第一季度各互联网大厂的招聘数据透露出一个残酷而清晰的信号传统C端产品岗位HC招聘名额冻结或缩减超30%而AI产品相关岗位需求却逆势增长超过250%其中高级别AI产品专家年薪包普遍突破百万。一位在电商领域深耕八年的产品总监在尝试内部转岗AI产品岗时被婉拒理由很直接“您的用户增长经验很宝贵但我们需要的是能定义智能体交互、设计模型评估体系的人。” 这不是个例——传统产品经理的经验正在快速“贬值”而新的价值坐标已经确立。一、 认知颠覆AI产品经理≠会调用API的产品经理许多转型者第一个致命误区是将AI产品经理简单理解为“在需求里加个AI功能”。这种认知偏差直接导致了行动偏差他们忙于体验各种AI工具、学习Prompt技巧却始终摸不到核心。真正的分野在于底层思维模式传统产品思维是确定性的“功能逻辑”输入A通过确定性的功能路径B得到可预期的结果C。整个系统是封闭、可控的。你的核心工作是优化路径B让它更高效、体验更好。AI产品思维是概率性的“智能体逻辑”输入A通过一个具有“心智”大模型的智能体处理得到一个合理但不一定确定的结果C‘。系统是开放、涌现、不确定的。你的核心工作是设计智能体的“心智”和与用户的“互动规则”让C’在大概率上满足用户预期并优雅地处理小概率的失败。举个例子传统设计一个“图片上传滤镜”功能。你关注上传速度、滤镜种类、滑动流畅度。AI设计一个“用文字生成图片”功能。你需要思考用户输入“一只猫”时系统应返回什么风格如何提供“重新生成”、“局部修改”等控制选项当生成“恐怖谷效应”图片时如何引导用户调整描述你需要管理的是用户的预期和AI的不确定性之间的落差。二、 能力重塑百万年薪AI产品经理的三大核心支柱市场愿意为顶尖AI产品经理支付溢价是因为他们同时具备了以下三种稀缺能力的“化学反应”支柱一技术判断力——从“黑盒恐惧”到“灰盒掌控”你不用成为算法工程师但必须能与他们进行高信息密度的对话。这意味着你需要理解核心原理的成本与边界理解Token、上下文长度如何直接影响单次交互成本和产品设计框架比如是否支持超长文档分析。技术选型的商业决策能基于场景判断是用Prompt Engineering、RAG检索增强生成还是需要微调模型。清楚知道每种方案的成本时间、金钱、算力、效果和风险。比如一个法律问答产品初期用RAG接入法律条文库可能比训练专用模型更经济有效。评估指标的制定能定义超越“准确率”的评估体系如相关性、幻觉率、忠实度、有用性并设计AB测试来衡量模型迭代的真实效果。支柱二交互范式创新力——设计“与智能体的对话”这是AI产品经理最具创造性的工作。当用户面对的不再是按钮而是一个“大脑”时交互设计的基本单元变了。从“界面”到“对话流”你需要设计的是对话的起承转合。例如当AI的回答不完全正确时是提供“赞/踩”按钮还是引导用户“指出具体错误部分”或是提供多个版本让用户选择从“完成”到“协同”优秀AI产品让用户感觉是在与一个高智商助手共同创作而非被动接收结果。例如在设计AI编程助手时除了生成代码是否应该解释生成逻辑是否允许用户以自然语言要求对某行代码进行修改容错与信任设计必须明确告知用户AI的能力边界例如“我的知识截止于2024年7月”并为AI的“我不知道”或“我可能错了”设计得体的表达方式管理用户预期。支柱三商业闭环构建力——让AI从“成本项”变为“利润引擎”这是区隔执行者与决策者的关键。你能证明AI创造的价值大于其消耗的巨大成本API调用、算力、标注。价值量化不能只说“提升体验”而要算出“引入AI代码助手后研发单人日均代码产出提升15%相当于每年节省XX万元人力成本”。数据飞轮设计设计用户反馈机制让每一次使用都能转化为优化模型的燃料。例如用户对摘要结果的“点赞/点踩”如何自动转化为对模型排序的优化信号规模化与壁垒思考你的AI产品功能如何从一个小功能点成长为公司可依赖的、有竞争壁垒的核心能力。三、 90天转型行动路线图从传统PM到AI PM的精准跃迁第一阶段思维切换与深度体验第1-2周目标抛弃旧范式建立AI产品“手感”。自我清零暂时忘掉你熟知的用户画像、功能列表。以“小白”心态深度使用3-5个顶尖AI原生应用如Notion AI, Midjourney, Devin, 国内Kimi等。记录下它的核心价值主张是什么交互上如何引导我什么地方让我感到惊喜或挫败完成一次“需求翻译”练习找一个你过去负责的传统产品需求如“优化商品详情页”思考如果将其升级为AI需求“设计一个能智能生成并个性化展示商品卖点的AI助手”PRD应该怎么写重点差异在哪里第二阶段核心技能攻坚第3-8周目标系统掌握AI产品经理的“新工具箱”。第一项Prompt工程与提示词设计这是你指挥AI的“编程语言”。学习目标不是几个技巧而是能为你的产品设计一套稳定、可复用的提示词框架。实践使用OpenAI Playground或同类工具尝试为你的假想AI产品如“旅游规划助手”设计包含系统指令、用户指令、上下文、输出格式的结构化提示模板。输出一份属于你的《核心场景提示词设计规范》。第二项AI技术栈与可行性评估建立技术可行性判断的“直觉”。学习花20小时快速了解大模型应用的全景技术栈模型层GPT、Claude、开源模型→ 中间件/框架层LangChain、LlamaIndex→ 向量数据库Pinecone、Chroma→ 评估与部署。关键产出制作一张“AI产品技术方案决策树”脑图帮助你在未来工作中快速判断什么场景用提示词什么场景要接知识库什么情况必须微调第三项AI产品设计方法论学习如何将不确定性纳入设计流程。方法研究AI特有的设计方法如人机回环设计、不确定性设计、智能体角色设定。实践用Figma为你假想的AI产品设计一个包含“多轮对话”、“结果修正”、“信心度展示”等元素的完整交互原型。第三阶段项目实战与能力封装第9-12周目标打造一个能拿去面试的、有深度的AI产品方案。选题选择一个你熟悉的垂直领域务必是你有积累的构思一个解决真实痛点的AI产品概念。例如“面向中小外贸企业的AI市场洞察与邮件撰写助手”。完整输出按照以下结构产出你的“AI产品概念方案”市场与痛点分析为什么需要AI传统方案差在哪里产品定义与核心价值你的AI智能体扮演什么角色提供什么独特价值交互与流程设计关键的用户与AI协作流程图。技术方案与评估建议的技术实现路径及如何衡量效果定义核心指标。成本收益分析与路线图初步的商业模式思考。社区发声将你的方案核心观点提炼成一篇干货文章发表在人人都是产品经理、知乎等社区。接受反馈建立个人影响力标签。四、 求职与谈判如何将新能力兑现为百万年薪当你完成以上修炼求职策略需要根本性调整定位不再应聘“产品经理”而是瞄准“AI产品经理”、“智能体产品负责人”、“AI应用产品专家”等岗位。简历与作品集简历开头用最精炼的语言概括你的“AI产品观”。将你的《AI产品概念方案》作为核心作品附上。经历描述中着重强调你在“定义AI能力边界”、“设计人机交互”、“量化AI价值”方面的思考和贡献。面试准备准备回答以下三类问题产品思维类“如果要你设计一个AI健身教练你会怎么定义它的核心能力和交互方式”技术判断类“这个功能你觉得用RAG和微调哪个更合适为什么”商业分析类“如何判断我们是否应该投入资源自研垂直模型而不是调用API”回答的核心要义是展现你对“不确定性”的管理能力以及将技术转化为商业价值的清晰逻辑。五、 避坑指南转型路上最常见的“雷区”雷区一沉迷工具忽视思维。把太多时间花在比较几十种AI工具上而没有深入思考它们背后的产品逻辑。解药深度研究1-2个标杆产品吃透它。雷区二盲目追求技术前沿。总想用上最新的“代理”或“多模态”技术却忘了从用户真实需求出发。解药牢记“用户价值第一”技术是手段而非目的。雷区三单打独斗闭门造车。AI产品需要与算法、数据、工程紧密协作。解药主动与技术人员交流甚至参与他们的技术分享建立共同语言。雷区四无法证明价值。做了很多AI功能但ROI算不清楚在业务紧缩时最先被砍掉。解药从项目启动第一天起就思考并设计价值衡量的数据埋点。那位电商产品总监的后续故事是被拒后他没有继续投简历而是拉起一个虚拟项目小组。他用三个月时间基于公开数据和API做出了一个“AI电商广告文案生成与效果预测”的概念验证平台并撰写了一份详尽的产品与商业分析报告。当他再次带着这份“新作品”出现在另一个大厂的面试官面前时对话的起点完全不同了。对方不再关心他过去做了多少个促销活动而是深入讨论“你怎么想到用这个指标来评估生成文案的质量”、“你的数据闭环设计里冷启动问题怎么解决”他最终获得的不仅是一个AI产品专家的Offer更是一套应对未来十年技术变迁的“元能力”一种理解智能、设计智能、驾驭智能的思维方式。AI浪潮冲刷掉的从来不是“产品经理”这个职位而是附着于旧范式的思考惯性。百万年薪是对率先完成思维“羽化”、成功跨越认知峡谷者的奖赏。这条路起点或许令人惶恐但第一步的方向无比清晰放下旧地图亲手去触摸这个新时代最活跃的“大脑”并开始学习如何与它共舞。六、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】