本文探讨了 AIGC 时代产品经理职责的演变，提出了管理预期、操作引导、增强可信度等五大核心挑战，并详细解析了大模型工程师的七大学习阶段，涵盖系统设计、提示词工程、RAG 开发、微调技术及多模态应用，旨在为从业者提供系统的成长路径与实战指导。
ChatGPT 的出现标志着人机交互方式的重大变革，其简洁的对话框界面成为新一代 AI 应用的标配。然而，在感叹通用人工智能强大的同时，我们需要深入思考：在 AIGC 时代，产品经理及交互设计师的角色是否会被削弱？
产品经理的核心职责始终是在模拟世界和数字世界之间搭建桥梁。只要人类无法完全理解数字世界的逻辑，产品经理就是那个解释器；反之，如果数字世界无法理解人类意图，产品经理也有责任解决这一问题。
在传统软件模式下，用户需要将现实问题转化为结构化表达（如 SQL 查询），产品经理设计流程引导用户使用特定模式。而在 AIGC 应用模式下，大模型能理解自然语言，看似用户可随心所欲提问，但人往往并不清楚自己真正的需求。
因此，AIGC 时代的产品经理需重点解决以下五个核心问题：
大模型时代，企业对人才的需求发生了结构性变化。AI 运营、AI 工程师及大模型算法岗位的薪资持续走高。掌握大模型技术不仅意味着更高的薪资上浮空间，更为未来创新创业提供了基石。
企业急需具备全栈能力的人才，包括 Prompt 工程、LangChain 开发、LoRA 微调等技术方向。能够进行模型二次训练和微调，完成智能对话、文生图等热门应用的人才尤为稀缺。
为了系统性地掌握大模型技术，建议遵循以下七个阶段的学习路径：
本阶段重点在于理解大模型的基本原理和系统架构。学习者需要掌握线性代数、概率论等数学基础，熟悉 Python 编程语言及 PyTorch 深度学习框架。了解 Transformer 架构的核心组件，如自注意力机制、前馈神经网络等。同时，需熟悉 Linux 环境下的开发流程，掌握 Git 版本控制及 Docker 容器化部署基础。
提示词是人与大模型沟通的桥梁。本阶段需深入学习 Zero-shot、Few-shot 等提示策略，掌握 Chain of Thought（思维链）、ReAct 等高级技巧。理解如何构建结构化的 Prompt 模板，如何通过迭代优化提升模型输出质量。此外，还需了解不同模型对提示词的敏感度差异，学会针对特定场景调整输入格式。
利用云厂商提供的 PAI 平台（如阿里云 PAI、AWS SageMaker）进行实战。本阶段重点在于构建电商领域的虚拟试衣系统等垂直应用。学习如何调用 API、管理 GPU 资源、处理高并发请求。掌握模型服务化部署的流程，包括负载均衡、弹性伸缩及监控告警配置。
基于 LangChain 框架构建 RAG（检索增强生成）系统。学习向量数据库（如 Milvus、Chroma）的使用，掌握文本分块、Embedding 嵌入及相似度检索技术。以物流行业咨询为例，构建智能问答系统，实现文档上传、索引构建及精准问答。理解上下文窗口限制及长文本处理方案。
掌握监督微调（SFT）及低秩适应（LoRA/QLoRA）技术。针对大健康、新零售等领域，准备高质量指令数据集，进行数据清洗与蒸馏。学习如何评估微调效果，避免灾难性遗忘。掌握模型量化技术，降低显存占用，实现在消费级显卡上的高效训练。
以 Stable Diffusion 等文生图模型为主，搭建图像生成小程序。理解扩散模型的训练原理，掌握 ControlNet 等控制网络的使用。学习 CLIP 模型在多模态检索中的应用，探索视频生成及语音识别技术的集成。此阶段旨在打通文本、图像、音频等多种模态的数据处理能力。
整合星火、文心等大模型构建行业解决方案。学习 Function Calling 技术，使模型能够调用外部工具。开发自主 Agent，实现任务规划、自我反思及多步执行。关注模型安全对齐、伦理规范及合规性问题，确保产品在真实商业环境中的稳定运行。
光学理论是不够的，必须通过动手实操来巩固所学。建议开发者参与开源项目，复现经典论文代码，或在 Kaggle 等平台上参加大模型相关竞赛。通过实际项目，可以验证自己在数据处理、模型调优及系统部署方面的能力。
AIGC 领域发展迅速，技术迭代周期短。无论是工程师还是产品经理，都需要保持持续学习的态度。工程师需深耕技术细节，提升编码与架构能力；产品经理需深化对用户需求的洞察，平衡技术可行性与用户体验。只有将理论与实践紧密结合，才能在这一轮技术浪潮中获得核心竞争力。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
