揭秘：如何寻找、设计大模型产品线并落地发布？

？它可以算是诸多预选项中的的匹配项。用卷曲的吸管喝完一杯浓稠的奶昔能够牵牛内都时间，而且奶昔还能尽力抵挡上午10点约莫袭来的饥饿。

由此可见，这种奶昔比起其他与此相反来得好地受限制生产力。在大众的眼从前，其他与此相反不仅仅最主要其他麦当劳的奶昔，还包含菠萝、贝果、蛋糕、餐点棒、思慕雪和咖啡等。

深入研究一个团队还推断出：这些奶昔和大众密切关系的类似之处与他们的个人身份状况没什么关连，这些大众的类似之处是他们必能够在上午收尾一项护航。

每个人身份的经常中的都能显现能够收尾的护航，这个时候，我们便都会聘用新产品或维修服务来收尾。

此外，从护航的着重去理解普通用户，你都会推断出什么才是你根本的竞争获胜。你关注的都是来得应该是超市在消除护航中的的替代提案，而不是你以为的获胜。

「护航」的并不一定

那确实什么是普通用户能够收尾的护航呢，其并不一定是常指：

一项护航是常指个人身份在特定背景下想实现的突飞猛进。成功的不断创新可使普通用户取得完美的突飞猛进、消除困难、实现未收尾的憧憬。这些不断创新可以收尾缺失必要消除方法或不存在消除方法的护航。护航绝也许涉及新功能，实用价值观和情感诱因也占有很大比例，而这两者，有时甚至要比新功能诱因来得不可或缺。护航是在经常中的显现的，因此背景对于其并不一定至关不可或缺，这也是不断创新护航中的极其不可或缺的一个片段。普通用户基本特征、新产品基本特征、新科技和风行趋势，这些都不是不断创新护航的关键因素片段。能够收尾的护航是不断发展和单调显现的，几乎不也许是独立存在的“惨剧”。

护航比「生产力」的表达方式要直观，容易并不一定很多。因为生产力是模糊、宽泛、且无处不在的。

你可以详列你的维修服务业故真的节中的，目标普通用户能够收尾哪些护航，然后透过挑预选，优先寻回来 quick win（较快赢） 的消除提案。quick win 的基本特征是：

博弈方少，这两项涡流小。大家普遍吐槽不乐意要用的真的。可以短平快的切入，超市较快感知实用价值。你能够悄悄地赢，同时也意味着你可以悄悄地翻（可预选，这点各有不同对真的成功率的把握）。

还有一种要用法，是看现今 AI 新产品/竞品集成故真的节有哪些，哪些是可以迁移复制到自己的其业务中的的。不过这种类别的迁移，有也许是一片竞争战，因为大家都看得到。比如团购故真的节从前的聊天互动。对于新产品来说，了当很不可或缺，大家可以多思考还有哪些故真的节可以和 AI 要用定位（可以总能地闷声生意人）。

二、大框架全面性假定

有了故真的节后，几周能够你对大框架除此以外有一定的明白和分界判断，哪些故真的节护航是有全面性的。准备一些测试数据集，预选择一个大框架游戏平台透过试验，可以是百川、OpenAI，或者微软公司 OpenAI。

所列以微软公司 OpenAI 能够某种程度，抛砖引玉。试验主要总称三个部分透过试验：

写 Prompt —→ 此步骤是最不可或缺的（如果视觉效果不完美，那么就增加 example）。闭环参数，主要预选择精确性和框架第二大 token 数目。匹配测试数据集，发送给互动视觉效果，并且不断调整 1 和 2 步。

再一基于全面性试验，能够假定的是：

AI 在此故真的节下到底能够消除答题。能够什么版本的大框架能较好地消除你超市的答题，（因为框架效益都会相当不一样）。视觉效果到底懊恼。视觉效果到底稳定。

通过回来故真的节 + AI 游戏平台假定，现今你仍然知道了哪些故真的节有显著占优势，哪些在 AI 的技术下仍然毕竟商业简化。基于上面故真的节的基本特征，可以挑预选出可行的故真的节。

三、算笔贷，AI 其业务确实积蓄不积蓄钱

几周就是其业务故真的节的 ROI 了，俗称算笔贷。

你的这个故真的节确实在 AI 的自在下，积蓄不积蓄钱。因为大框架的 API 命令行是二阶放缓的，你命令行的越大多，你的效益越大贵。

右图是微软公司 Azure OpenAI 的票价模式，根据你基本上命令行的 token 数透过票价。其中的 Prompt 常指的是向框架匹配的 token 数目；Completion 常指的是框架翻出的 token 数目。token 数目多少在 Azure 上都会详列，所以不用害怕不知道怎么量简化 token。

如果你的故真的节之中的，用时命令行的效益要压在 0.0015刀以内，那么你的这个故真的节肯定是不积蓄钱，也不适合大框架的。我们能够在转至回到第一步之中的，回来普通用户牵牛代价很小的故真的节实用价值中的，用大框架试验。

因为在效益的量简化中的，你能够预选择，现今普通用户牵牛多少代价消除这个答题，你能尽力他缩减多少。缩减的这部分，你能收多少钱，能否隔开大框架的效益费用（如容效益）和你的技术开发费用。

算贷效益可以总称：

大框架效益；容效益，一般总称存储效益，带宽效益，机器效益（如 GPU）等；三方维修服务 API 命令行效益；人工 QA 效益（AI 一般少不了这部分，不然你无法要用对照组的假定）；研发技术开发效益。四、如何评价 AI 的职位，响应速度、对照组、精确性？

通过以上试验，你仍然可以知道 AI 的能够。但是怎么去评估 AI 的职位，响应速度、精确性、精确性、鲁棒性，能够多少数据集集透过假定？这就是几周如何把 AI 职位量简化和下一步专业简化的时候能够珍惜的部分。

上图是安琪拉咨询详列得大框架维修服务能够评估体系。相当的全面。不过我们基本上在技术的发展于的过程中的，不都会这么技术的发展于。上方都是是新产品怎么去回来故真的节、实用价值；上方现有娱乐业常用的 AI 也是对照组（可以进一步拆总称 Precision 和 Recall。你可以通过构建一些测试数据集集，来假定你的故真的节在 AI 大框架下的对照组。这从前都会能够透过人工假定。

五、收尾新产品 MVP 和工程简化职位

收尾了故真的节的全面性假定，几周我们能够预选择新产品简化。有人都会答：“如何其设计 AI 原生乐趣新产品？”“AI 是一个 feature 还是一款新产品？“

这都是很好却说，回到你的普通用户故事中的去。在普通用户能够收尾某个护航的故真的节中的，普通用户是怎么消除他的答题的，他的时序是怎么样的。时序之中的你的其业务/新产品剧中什么剧中，是一个端到端的消除提案，还是之中的某个片段部分，如何融入到超市的普通用户故事中的去，是一个 App/Web/API？

AI 的技术的发展其设计，新产品实习生能够着重预选择三个方面：

超市乐趣：AI 的普通用户乐趣和第一时间测试者常要用的不好，普通用户到底有第一时间测试者专业简化：现有大框架的命令行有 Rate limit 容许。一个Region GPT-4，8k token 的维修服务命令行容许是20K/min。你能够预选择如果你有一个大的数据集和普通用户，能够怎么消除 Rate limit 容许数据集隐私和安全及：要用民营企业 SaaS 维修服务的基本绕不开数据集隐私的话题，娱乐业相比较好的案例可以参考 Notion 和微软公司 Azure 的安全及能够，基于各个民营企业自己的安全及机制来处理此部分。

几周根据这些关键因素信息，去1]地其设计的新产品。又转至回到有别于的新工业其设计了。

AI 是一次技术的追加，它也许全部精心策划那时候有别于的方法，也也许是有别于方法的自在。但是不管如何，对于新产品实习生来说，全面性的其设计时序并没有改变。但是之中的多了一个不可或缺给定：AI。

此外，大家如果要用大框架这两项/技术的发展的时候能够提醒，如果 AI 定位进业后务，有也许都会去精心策划一个维修服务业。作为新产品实习生和的公司，除了新产品提案本身，都是我们还要预选择很多对维修服务业、对民营企业组织试运行的阻碍。推荐大家读到本专栏关的不断创来得进一步评论。

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