AI产品经理是否需要懂技术
AI 时代这个问题有了答案:要懂,且要在自己领域掌握前沿技术原理与优劣。文章从解释原理、融入研发过程、掌握应用条件三个层面说清"懂技术"到底懂什么,并给出肺癌识别引擎的例子。

AI 时代这个问题有了答案:要懂,且要在自己领域掌握前沿技术原理与优劣。文章从解释原理、融入研发过程、掌握应用条件三个层面说清"懂技术"到底懂什么,并给出肺癌识别引擎的例子。

传统产品岗需求下滑 42%,AI 产品岗暴涨 455%。作者亲历移动互联网、云计算两轮技术冲击,指出这一轮直冲"做判断的人",并从落地现场给出四样 AI 一时拿不走的能力。

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信息平权让知识人人平等,AI更把成品直接端到眼前,可长本事的过程被省掉了。尼安德特人凭一身蛮力在冰河时代被淘汰,智人靠沉淀活了下来。工具该用就用,但得把能力长身上,别等结果被拿走才两手空空。

那些真接到了第一单的人,往往不是工具最多的人。文章指出,做 AI 接单要先找到具体麻烦、做出能演示的最小成品、敢开口找客户,这三点才是拉开差距的关键,别陷入永远学习的拖延。

(翻译)T-GADE:热力学生成式AI驱动的LLM工件演化
Abstract page for arXiv paper 2609.12286: T-GADE: Thermodynamical Generative-AI-Driven Evolution of LLM Artifacts
为什么模型在 Benchmark 上表现优异,上线后却差评如潮?本文深入解析 Benchmark 的运作机制与 SOTA 的真实含义,揭示高分模型在真实业务中可能“水土不服”的三大原因,并给出产品经理科学使用 Benchmark 的实用建议,帮你避开选型陷阱。

微软高管称 AI 爬取是人类历史上最大的劳动成果盗窃 12306 称第三方购票可能更慢或失败 特朗普提议为人工智能改名 谷歌在 Android 17 中加入 Pixel 独占的 API

写完一篇测评账号接广告的文章才明白:在小红书,一批不起眼的账号正闷声赚钱。作者认定 AI 并不擅长创造好内容,写作逻辑是先框架、再填空——先聊清选题与观点,让 AI 出框架,人改框架,最后才让 AI 填空,并把 40% 选题来自需求洞察。

外界眼里,FDE火得一塌糊涂;一线从业者看到的, 却是荒诞、滑稽和不可思议。 前段时间,To B老将王涛看到某家号称在做FDE的厂商,公司内部一天的Token消耗量也就100多亿。

Marvis 从 Agent 升级成 24 小时 AI 管家,把文件、图片、应用都当成本地知识库管理,还支持自定义接入第三方模型。作者实测了电脑体检、管家团队、浏览器自动化等能力,也点出识别分类准确度偏初级的短板。

Manus从被Meta收购到独立运营,五周内完成5亿美元融资、发布2.0版本并启动北京招聘。估值翻倍至40亿美元背后,是ARR从1亿到5亿美元的狂飙,但增长高度依赖Meta渠道。脱离巨头后,这家不训练基础模型、靠调用Claude起家的公司,能否在拥挤的Agent赛道中证明独立生存能力?