编程语言AI算法
AIGC 产品经理秋招准备与快速入门指南
本文详细阐述了 AIGC 产品经理的角色定义、核心能力模型及秋招准备策略。文章指出认知壁垒比技术壁垒更重要，强调行业洞察与业务理解。内容涵盖岗位适配性分析、JD 拆解方法、个人项目闭环设计、面试模拟技巧及以考代练的岗位池策略。此外，还系统梳理了 LLM 大模型的学习路线，分为基础理解、API 开发、架构实践及私有化部署四个阶段，提供了具体的知识点与学习资源建议，旨在帮助求职者快速入门并提升竞争力。
本文详细阐述了 AIGC 产品经理的角色定义、核心能力模型及秋招准备策略。文章指出认知壁垒比技术壁垒更重要，强调行业洞察与业务理解。内容涵盖岗位适配性分析、JD 拆解方法、个人项目闭环设计、面试模拟技巧及以考代练的岗位池策略。此外，还系统梳理了 LLM 大模型的学习路线，分为基础理解、API 开发、架构实践及私有化部署四个阶段，提供了具体的知识点与学习资源建议，旨在帮助求职者快速入门并提升竞争力。
AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）产品经理是人工智能与大数据技术融合背景下应运而生的一种新型职业。该岗位负责从 AI 产品的设计、开发到推广的全过程，确保其顺利推向市场并实现良好的商业价值。
更具体地说，AIGC 产品经理是将 AI 生成内容的能力完美地结合于公司现有业务的产品经理。他们不仅需要了解 AI 技术的边界与潜力，还需要深刻理解如何将 AI 技术应用到具体的产品中，解决用户的实际痛点，优化业务流程。
与传统产品经理相比，AIGC 产品经理需要更强的技术理解力，能够评估大模型在特定场景下的可行性；同时需要具备数据敏感度，能够利用反馈数据持续优化模型效果。他们是连接技术研发与商业落地的桥梁。
作为 AIGC 产品经理，最重要的能力是什么呢？
技术不会创造壁垒，认知才会创造壁垒。当我们 To B 的产品落地的时候，我们拼的不是单纯的技术实现，而是对行业的深刻认知。当前市场上的大模型，比如文心一言、百川等，在大模型构建技术上原理是类似的，差距并不大。开源模型的普及使得基础能力的获取门槛大幅降低。
而当我们面对的客户是行业大佬的时候，要想成功达成合作，仅仅依靠技术上的优势是做不到的。只有了解客户所在的行业，了解他们企业生产的产品，了解他们的业务流，用他们的语言进行沟通才能有助于建立链接、达成协作。因此，行业洞察力是核心能力之一。
首先，确定自己与岗位的适配性。了解自己的能力和需求，了解岗位的要求和 AIGC 行业特点。其次，根据自己的认知和接触，进行迭代和逐步提高。建议对比自己的简历与目标 JD（Job Description），找出差距并制定学习计划。
就像考研一样，考试会有一个考题范围，但是当我们求职的时候，答题范围从哪来呢？
答：通过了解相关公司的招聘岗位描述（JD），就可以确定我们考试的考题范围——产品经理能力模型都包含哪些内容。
我们可以搜集多家公司关于 AIGC 产品经理的岗位描述，除去与各个公司业务相关的职能的差异部分，找到 JD 中的共同职能部分，就可以总结为 AIGC 产品经理需要拥有的能力啦。例如，大多数 JD 都会要求熟悉 Prompt Engineering、具备 LLM 应用落地经验、理解向量数据库等。
除了上述这个方法之外，也可以通过和 AIGC 业内人员进行沟通交流，或者亲自上手实践 AIGC 产品从设计到落地的整个流程来获取对 AIGC 产品经理岗位职能的了解。
对于小白想转型的话，可以从开源社区入手，参与一些开源项目的文档撰写或 Issue 讨论，或者在 Hugging Face 上尝试部署简单的 Demo，这些都是获取实战经验的途径。
对于 AIGC 产品经理来说，应用层认知的重要性是大于技术层的。产品经理不是算法工程师，我们就只干我们考题范围内的事情——把项目的商业模式、商业逻辑讲清楚，而不是像其他培训机构宣传的把重心放在 Python 代码的学习上。
秋招临近，我们更需要把关键的时间用于提升关键的点，比如提升对大模型的认知。现在大部分 AI 的相关岗位要求其实是不高的，只要你对 AIGC 有认知，基本就能过，因为大模型这股浪潮刚刚兴起，面试官的认知也不一定很高，你只要比他更了解，就能成功获取他的青睐。
那么我们应该怎么准备呢？
首先是有针对性地积累大量大模型相关知识。例如大模型的基础原理，大模型是什么？大模型能做什么？它的能力范围是什么？大模型有哪些分类？目前各个领域主流的大模型有哪些？
至少要了解了这些知识，你才能称得上对 AIGC 行业有基本的了解了。建议阅读经典书籍，关注权威技术博客，订阅行业报告。
另外，建议大家最好不要做过于超出考题范围的事情，这样就会消耗你的精力。例如，除非应聘算法岗，否则不需要深入钻研反向传播的数学推导。
那如何确定这个考题的标准范围，或者如何判定自己的努力有没有白费呢？
建议可以多跟行业内人员的聊天，了解他们目前在做什么，这样我们才能有一个更系统性的规划，才能更高效地进行准备工作。
个人项目有没有上线，有没有完成并不重要（有那么多 AIGC 创业公司都失败了呢），重要的是要保证你的个人项目的闭环，即把你的项目的商业模式、商业逻辑讲清楚，把你的项目讲通。
在面试中，你可以展示一个基于 LLM 的 Demo 原型，重点阐述：
现在的信息检索非常的方便，网上很容易搜集到通用的 AIGC 产品经理的面试题，我们团队也为大家整理好了各个大厂的面试真题。
但是小编在此提醒一下：建议大家最好不要盲目采用网上流行的面试题的答案。因为发帖的博主本身未必在 AI 行业内。就我们团队的 AIGC 业内人士看他们的面试回答，基本上不太靠谱；因此，建议大家只看他们分享的面试题目即可。
大家在真正开始找工作准备面试的时候，建议大家建立一个岗位池，即把你尽可能想到的岗位，这些岗位的 base、薪资待遇、职级进行收集与划分。
建议大家将所有岗位划分成三类：
大模型时代，火爆出圈的 LLM 大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。'AI 会取代那些行业？''谁的饭碗又将不保了？'等问题热议不断。
事实上，抢你饭碗的不是 AI，而是会利用 AI 的人。继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布 AI 产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘 AI 大模型人才！如今大厂老板们，也更倾向于会 AI 的人，普通程序员，还有应对的机会吗？
与其焦虑……不如成为「掌握 AI 工具的技术人」，毕竟 AI 时代，谁先尝试，谁就能占得先机！
但是 LLM 相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于 LLM 又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM 大模型资料分享出来：包括 LLM 大模型书籍、640 套大模型行业报告、LLM 大模型学习视频、LLM 大模型学习路线、开源大模型学习教程等。
AI 大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。
推荐书目：《动手学深度学习》、《自然语言处理综论》、《Large Language Models: From Theory to Application》等。这些书籍涵盖了从理论基础到工程实践的完整知识体系。
这套包含 640 份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对 AI 大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
通过阅读行业报告，可以快速了解不同垂直领域的落地情况，如金融、医疗、法律等，这对于产品经理制定产品路线图至关重要。
视频教程可以帮助初学者直观地理解概念。建议选择官方文档配套的视频讲解，或者知名技术社区的深度解析课程。
包括 LLaMA、Meta、ChatGLM、ChatGPT 等主流模型的开源教程。通过阅读源码和文档，可以深入了解模型的结构细节。
这份 LLM 大模型资料包括 LLM 大模型书籍、640 套大模型行业报告、LLM 大模型学习视频、LLM 大模型学习路线、开源大模型学习教程等，有需要的小伙伴可以参考上述路径进行系统性学习。
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
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
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online