大模型行業(yè)在一周內(nèi)從“厘”時(shí)代跨入了“免費(fèi)”時(shí)代，涉及21款大模型廠家的降價(jià)。但大模型行業(yè)的發(fā)展不僅需要技術(shù)先進(jìn)性，還需要找到有效的商業(yè)應(yīng)用路徑。價(jià)格戰(zhàn)之后，如何實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的商業(yè)化和落地獲得利潤(rùn)，才是大模型廠商面臨的真正挑戰(zhàn)。

我們都知道，大模型是用人類(lèi)的數(shù)據(jù)“喂”出來(lái)的，但人類(lèi)的數(shù)據(jù)是有限的，而當(dāng)前大模型的數(shù)據(jù)需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)看不到盡頭。這種情況下，如果人類(lèi)的數(shù)據(jù)使用殆盡，大模型怎么辦，難道就不發(fā)展了嗎？這篇文章，作者分享了他的觀點(diǎn)，一起來(lái)看看。

本文從產(chǎn)品經(jīng)理的視角，介紹了如何在電商、廣告營(yíng)銷(xiāo)和用戶增長(zhǎng)等數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)上應(yīng)用人工智能大模型來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)的方法，重點(diǎn)講解了營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估之評(píng)估指標(biāo)設(shè)計(jì)的過(guò)程和原則。本文分為三個(gè)部分：評(píng)估指標(biāo)體系、評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建和評(píng)估指標(biāo)體系應(yīng)用，分別介紹了評(píng)估指標(biāo)的設(shè)計(jì)原則和方法、評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建原則和方法以及評(píng)估指標(biāo)體系的應(yīng)用原則和方法。本文旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員掌握營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估的核心技能，提高營(yíng)銷(xiāo)效率和效果。

過(guò)去半年，AI生成視頻一直被處于斷斷續(xù)續(xù)推進(jìn)狀態(tài)，口述視頻也成為了中國(guó)廠商不斷入局的一大賽道。

用AI來(lái)寫(xiě)搞笑文，效果如何？作者測(cè)試了幾大AI大模型，一起來(lái)看看效果吧。

前段時(shí)間高考，作為這幾年大熱的大模型也被人拉出來(lái)評(píng)測(cè)了一番，從各個(gè)科目的表現(xiàn)來(lái)看并不是很理想——特別是在數(shù)學(xué)表現(xiàn)上。但是在打工人日常其實(shí)有不少數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析的工作，這時(shí)候的大模型，能否幫到我們？以及，表現(xiàn)怎么樣？

大家日常都會(huì)接觸到不少大模型和AI工具，有考慮過(guò)他們是如何做的嗎？知道原理，對(duì)于我們使用大模型和調(diào)整方法很有幫助。

現(xiàn)在各家基本上都有自己的大模型產(chǎn)品，現(xiàn)在的重點(diǎn)都是在找商業(yè)模式，以及擴(kuò)展大模型的應(yīng)用場(chǎng)景上。所以大家做APP、做Copilot也就不足為奇，都是為自己找出路的做法。但從作者的角度，Copilot只是傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用到大模型應(yīng)用的過(guò)渡，AI Agent才是大模型的下一站！

本文介紹了如何利用人工智能大模型來(lái)優(yōu)化內(nèi)容頁(yè)面的個(gè)性化展示，從而提高廣告營(yíng)銷(xiāo)的效果、用戶流程和平臺(tái)及內(nèi)容發(fā)布者的收益。 本文以三個(gè)不同行業(yè)的案例為例，分別是電商、新聞資訊和視頻平臺(tái)，展示了人工智能大模型在內(nèi)容頁(yè)面?zhèn)€性化展示方面的應(yīng)用和價(jià)值。

一次標(biāo)準(zhǔn)流程的測(cè)評(píng)能夠輔助大家更好的對(duì)模型進(jìn)行深入了解。本文作者分享了自己對(duì)大模型進(jìn)行測(cè)評(píng)的整個(gè)過(guò)程，其中有不少可以借鑒的點(diǎn)，供大家參考。

在接下來(lái)的文章里，我們將分享一些關(guān)于大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)核心組件的最佳實(shí)踐，包括：提升質(zhì)量和可靠性的提示技巧、評(píng)估輸出的策略、改進(jìn)檢索增強(qiáng)生成、調(diào)整和優(yōu)化工作流程等四部分。我們還將探討如何設(shè)計(jì)人類(lèi)參與的工作流程。盡管這項(xiàng)技術(shù)仍在迅速發(fā)展，但我們希望這些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)——我們一起進(jìn)行的無(wú)數(shù)實(shí)驗(yàn)的成果——能夠經(jīng)受時(shí)間的考驗(yàn)，并幫助您構(gòu)建并交付強(qiáng)大的LLM應(yīng)用程序。

本文介紹了如何用人工智能大模型實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的個(gè)性化內(nèi)容頁(yè)面展示策略，讓用戶愛(ài)不釋手，內(nèi)容傳播無(wú)限。 本文分析了用戶頁(yè)面停留時(shí)長(zhǎng)導(dǎo)向、相關(guān)信息導(dǎo)航導(dǎo)向、平臺(tái)收益最大化導(dǎo)向、內(nèi)容作者收益最大化導(dǎo)向等四種常見(jiàn)的個(gè)性化內(nèi)容頁(yè)面展示策略，以及如何通過(guò)人工智能大模型來(lái)分析用戶的個(gè)性化特征和偏好，從而為用戶提供最適合的內(nèi)容頁(yè)面展示，提高用戶的閱讀體驗(yàn)和內(nèi)容的傳播效果。 旨在幫助數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)的產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)人員了解和應(yīng)用人工智能大模型在個(gè)性化內(nèi)容頁(yè)面展示方面的優(yōu)勢(shì)和價(jià)值。