AI發(fā)展至今，不少從業(yè)者都把AI工具融入到自己的工作、生活中。但與多數(shù)人不一樣的是，互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者的使用方法，明顯與其他人有所不同，特別是產(chǎn)品經(jīng)理。這篇文章，我們就來分析一下其中差異。

市面上各電商已廣泛應(yīng)用AI能力帶貨，本文將從用戶的消費(fèi)鏈路出發(fā)，分析各電商在不同階段使用到的AI產(chǎn)品，探討AI如何幫助賣貨。

每一次的變革，都會帶來大量的財(cái)富和造福機(jī)會，AI這次也不例外。在這篇文章里，我們拔高到上帝視角，嘗試對AI的歷史性機(jī)會進(jìn)行預(yù)測。

運(yùn)營商做大模型，是具備循序漸進(jìn)、不斷完成市場匹配的演進(jìn)能力。在這點(diǎn)上，移動、聯(lián)通和電信都選擇了不同的路線，畢竟做大模型不僅僅是技術(shù)問題，而是一個(gè)進(jìn)化策略問題。

對于很多人來說，生成式AI在全球的大面積爆發(fā)不過短短2年時(shí)間，但它正以意想不到的速度改變著世界。 為何它發(fā)展如此之快？未來又將帶著怎樣的軌跡前行？下文我們來分享幾點(diǎn)小發(fā)現(xiàn)。

技術(shù)是不會以任何商業(yè)行為或者人們的意愿所改變它的上限和下限的，它需要的時(shí)間是恒定的。

隨著生成式AI的爆發(fā)式增長，大模型技術(shù)已經(jīng)成為推動產(chǎn)品設(shè)計(jì)革新的關(guān)鍵力量。通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，智能識別圖片內(nèi)容，不僅能讓產(chǎn)品設(shè)計(jì)更高效，還極大地提升了用戶的體驗(yàn)。然而，大模型技術(shù)從概念到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的實(shí)際應(yīng)用還有相當(dāng)一段路需要走，過程中也會面臨著諸多挑戰(zhàn)。

最近幾年，超級個(gè)體、個(gè)人IP的概念很是火爆。而隨著AI的崛起，把AI技能應(yīng)用在廣告營銷領(lǐng)域上，一是提高效率，二是能做出一些意外的東西。如果把這三者結(jié)合，都會發(fā)生什么樣的問題？

在數(shù)字化營銷的業(yè)務(wù)場景中，召回模型是一種重要的工具，它可以根據(jù)用戶的行為和屬性，從海量的候選物品中篩選出最有可能感興趣的物品，從而提高轉(zhuǎn)化率和用戶滿意度。然而，傳統(tǒng)的召回模型往往只能利用內(nèi)部信息，即用戶在平臺上的行為和屬性，而忽略了外部信息，即用戶在其他平臺或渠道上的行為和屬性，以及其他來源的信息，如社交媒體、新聞、天氣、節(jié)日等。這些外部信息可能對用戶的興趣和需求有很大的影響，如果能夠有效地利用它們，就可以提升召回模型的效果和覆蓋度，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦。 本文將介紹如何應(yīng)用人工智能大模型，即具有強(qiáng)大的自然語言理解和生成能力的深度學(xué)習(xí)模型，來實(shí)現(xiàn)基于外部信息的召回模型。我們將分別介紹基于營銷漏斗的召回模型和基于情景的召回模型，以及它們的原理和應(yīng)用場景。我們還將給出一些實(shí)例和示意圖，以幫助你更好地理解和運(yùn)用這些模型。

大公司的業(yè)務(wù)都不局限于某個(gè)領(lǐng)域，這也是大家都在尋找第二曲線的原因。所以，有人選擇出海，有人選擇AI，只是這下一站，“電商要去第二增長極”，誰已經(jīng)拿到“站臺票”？

上上周六去參加某沙龍活動，聽各位大佬們分享了一下AI工具賺錢的各種思路，AI PPT的老板Guest分享了AI PPT的商業(yè)化過程，讓我對AI商業(yè)化這個(gè)事情有了更深的思考，本來想上周動筆寫完這篇文章，但是因?yàn)樽约嚎偸峭涎訉?dǎo)致這個(gè)周末才動筆。 不過這周總結(jié)了自己這一段時(shí)間對AI實(shí)踐的思考，結(jié)合商業(yè)化能夠看的更深一點(diǎn)：

每一次新的生產(chǎn)關(guān)系迭代，就會有一些職業(yè)消失，同時(shí)也會誕生一批新的職業(yè)。AI這次也不例外，不少人在擔(dān)心被替代的同時(shí)，其實(shí)也會產(chǎn)生一些新的職業(yè)。