人人都是产品经理发布于 09/04 10:43
这30个问题答不上来，别说你懂文案
文案新人最常踩的坑，这里都有答案。从调研、定位到标题、转化，再到本地化与AI提效，资深文案总结5年实战经验，拆解几十个高频问题。不绕弯子，全是干过才知道的干货，建议收藏反复阅读。
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arXiv cs.AI发布于 09/04 12:00
A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant
（翻译）一种在通用AI教学助手中实现可扩展、灵活且实时的混合微层面个性化的提示词工程方法
Abstract page for arXiv paper 2609.03402: A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant
InfoQ 中文发布于 09/08 23:06
Swiggy 基于 350 多个特征与多任务 MLP 实现客户终身价值预测
Swiggy 自研 pLTV 模型，基于 350 多个下单前特征与多任务 MLP 架构优化新客投放。
InfoQ 中文发布于 09/10 20:46
Airbnb 采用服务端驱动架构，身份验证代码量减少 60%
Airbnb 重新设计了其认证架构，使 Web、iOS 和 Android 端的登录流程更便于迭代调整。
人人都是产品经理发布于 09/22 11:04
大模型+用户生命周期：指标划分、成长路径、业务应用
理论把用户生命周期分成引入期、成长期、成熟期、衰退期和流失期，可真实人群是混在一起的。文章指出问题常出在分母上：把压根不是目标群体的用户一直算进来，转化率会被系统性低估，所以要先把这批人摘出去。
arXiv cs.AI发布于 09/23 12:00
Do Synthetic Personas Predict Real Audience Response? A Sim-to-Real Study Where a No-Persona Baseline Beats Persona-Based Copy Simulation
（翻译）合成人物画像能预测真实受众反应吗？一项仿真到现实研究：无画像基线优于基于画像的文案模拟
Abstract page for arXiv paper 2609.25010: Do Synthetic Personas Predict Real Audience Response? A Sim-to-Real Study Where a No-Persona Baseline Beats Persona-Based Copy Simulation
arXiv cs.AI发布于 09/23 12:00
From Offline Proxies to Online Decisions: A Layered Engagement Evaluation Framework for Conversational AI
（翻译）从离线代理到在线决策：对话式AI的分层参与度评估框架
Abstract page for arXiv paper 2609.25408: From Offline Proxies to Online Decisions: A Layered Engagement Evaluation Framework for Conversational AI
人人都是产品经理发布于 09/24 17:08
真正的数据驱动决策，不是罗列同环比
很多分析师能算清同环比，却说不清数据到底怎么驱动决策。本文用一顿饭的例子把全流程走一遍：先挑有挑战、有变化、全新的项目，再清晰目标、提出约束条件，然后罗列潜在方案，在综合评估与试点测试之间选对方法。哪些该由人做、哪些交给 AI，文中都划了线。
人人都是产品经理发布于 09/28 08:53
同一个商城，转化率差三倍：先分清漏斗每一层在漏什么
三个同品类商城，流量相近，转化率却差三倍。问题不在选品或价格，而在漏斗的某一层漏得最狠。本文拆解进店、看见、看懂、想买、下单五层，用真实案例与数据算账，教你如何找到并补上最漏的那一层，让订单翻倍。
arXiv cs.AI发布于 09/28 12:00
T-RoPE: Time-Aware Rotary Position Embedding for Sequential Recommendation
（翻译）T-RoPE：面向序列推荐的时间感知旋转位置嵌入
Abstract page for arXiv paper 2609.30576: T-RoPE: Time-Aware Rotary Position Embedding for Sequential Recommendation
AWS Machine Learning Blog发布于 10/02 00:51
Uplifting conversion across the acquisition funnel with personalization using contextual bandits on AWS
（翻译）在 AWS 上利用上下文老虎机通过个性化提升获客漏斗转化率
Generative AI makes it cheap to produce personalized content at scale, but which variation do you show each customer? Amazon Payments used a multi-objective contextual bandit on Amazon SageMaker AI to personalize an acquisition funnel, achieving a high single-digit conversion lift for one audience,
人人都是产品经理发布于 10/06 18:49
产品指标怎么定？从业务结果倒推用户行为
"退款处理更快"是合理的考核指标吗？不一定。从用户提交到支付渠道到账，中间藏着资格校验、审核排队、补件往返、物流节点、支付回调等十几个环节。指标不是找一个漂亮数字，而是从业务结果倒推：谁要完成什么任务，系统能否准确记录这些事件，变化发生在哪个环节。
