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分类： AI

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  • AI时代下，产品经理对于职业的思考？

    AI技术正在重塑高等教育领域的产品经理角色，从传统的需求翻译官转变为兼具教育洞察与AI技术的价值架构师。本文将深入剖析高等教育AI产品的核心能力模型，揭示如何跨越技术堆砌陷阱、构建跨界融合思维，并探讨产品经理在数据驱动决策、技术理解与用户体验重构等维度的能力升级路径，以及在AI时代保持不可替代价值的实战策略。

    一、职业定位重构：从 “需求翻译官” 到 “AI + 教育的价值架构师”

    AI 技术正在颠覆产品经理的传统定位 —— 不再是单纯连接用户需求与技术实现的 “中间人”，而是要成为懂教育规律、通 AI 逻辑、善价值平衡的复合型架构师。在高等教育场景中，这一定位更显关键：

    • 跳出 “技术堆砌” 陷阱：面对智能自适应学习、科研协作平台等方向，不能盲目追逐 AI 热点，而要先明确 “教育痛点是否真需 AI 解决”（如简单的教务查询无需复杂模型，过度 AI 化反而增加用户成本）；
    • 强化 “跨界融合” 思维：既要理解 NLP、知识图谱等技术的边界（如医学 AI 答疑无法替代临床实操指导），又要深谙高校师生的核心诉求（教师怕 AI 替代教学价值、学生需个性化但拒绝 “算法茧房”）；
    • 扛起 “责任担当”：教育产品的 AI 化涉及数据隐私（学生学习数据、科研成果保密）、教育公平（避免技术加剧资源差距）等特殊命题，产品经理需成为 “技术伦理守门人”，而非单纯的功能设计者。

    二、核心能力升级：三大底层能力 + 教育场景专项技能

    参考 AI 产品的通用能力框架，结合高等教育领域特性，产品经理需重点打磨以下能力：

    1. 数据驱动决策能力：从 “表面指标” 到 “模型 + 业务双维洞察”

    • 突破传统产品的 “DAU / 留存” 思维，建立 AI 产品专属指标体系：例如做智能答疑工具，不仅关注 “答疑响应时长”，更要监控 “模型准确率、学科覆盖完整度、幻觉率”；做自适应学习系统，需追踪 “知识图谱匹配度、学习路径优化效率” 等底层指标；
    • 警惕 “数据陷阱”：高等教育数据具有特殊性（如科研数据涉密、学生成绩数据敏感），需在数据采集前明确 “脱敏规则”，避免因追求模型效果而触碰合规红线；
    • 建立闭环思维：将用户反馈（如教师对 AI 批改结果的修正、学生对学习路径的调整）转化为模型优化的有效数据，形成 “需求 – 产品 – 数据 – 迭代” 的正向循环。

    2. 技术理解与协同能力：从 “模糊沟通” 到 “精准对话 + 边界共识”

    • 无需精通代码，但要懂 “AI 产品架构逻辑”：例如清楚向量数据库对文献检索工具的重要性（支持语义关联搜索）、模型缓存层对降低高校使用成本的价值（减少算力消耗）；
    • 掌握 “技术语言翻译术”：当算法工程师提及 “模型泛化能力不足”，能快速转化为业务场景问题（“该 AI 工具在冷门学科答疑时容易出错”），并协同制定产品层面的解决方案（如增加人工兜底机制）；
    • 明确 “技术边界”：例如知道 VR+AI 虚拟实验室无法替代真实工科实验，需在产品设计时明确 “辅助实操” 的定位，避免过度承诺导致用户预期偏差。

    3. 用户体验重构能力：从 “确定性交互” 到 “不确定性管理”

    • 应对 AI 的 “概率性输出”：高等教育产品的用户（教师、学者）对 “准确性” 要求极高，需通过产品设计管理预期 —— 例如 AI 生成科研文献摘要时，标注 “置信度评分”；AI 推荐学习路径时，提供 “自定义调整入口”；
    • 强化 “可解释性” 设计：区别于消费级 AI 产品，教育类 AI 需让用户 “知其然且知其所以然”：如 AI 批改编程作业时，不仅标注错误，还需说明 “报错逻辑 + 知识点关联”；AI 推荐课程时，展示 “匹配依据（专业要求 / 兴趣标签）”；
    • 避免 “过度智能化”：高校用户（尤其是资深教师、学者）重视 “自主决策空间”，产品设计需平衡 “AI 辅助” 与 “人工主导”，例如智能排课系统需保留 “手动调整权限”，文献分析工具需支持 “自定义筛选规则”。

    4. 教育场景专项能力：深耕 “行业认知”，打造不可替代壁垒

    • 理解高等教育的 “组织逻辑”：例如做 B 端教务管理系统，需懂高校 “院系协同、学分制度、教学评估标准”；做科研协作平台，需清楚 “跨机构合作的知识产权归属规则、科研经费使用规范”；
    • 聚焦 “垂直学科特性”：不同学科的 AI 需求差异显著 —— 医学类产品需对接临床案例库，法学类需关联法条数据库，工科类需适配实验设备参数，产品经理需积累对应学科的 “场景知识库”，避免做 “通用型 AI 工具”；
    • 兼顾 “社会价值”：高等教育的核心是 “育人” 与 “公平”，产品设计需考虑 “技术普惠”，例如跨区域教育资源均衡工具需 “轻量化适配”（降低偏远地区硬件门槛），终身学习平台需 “兼容非学历教育成果认证”。

    三、职业风险应对：在 “替代焦虑” 中找到 “不可替代的价值”

    AI 确实会替代部分产品经理的基础工作（如需求梳理、原型绘制、简单数据分析），但在高等教育领域，以下价值永远无法被 AI 替代：

    • 教育本质的洞察能力：AI 能处理数据，但无法理解 “教育的人文属性”—— 例如知道学生的 “学习焦虑” 不仅源于知识缺口，还可能涉及心理压力，需在产品中融入 “情绪安抚 + 资源对接” 功能；
    • 复杂场景的权衡能力：高校场景涉及多方利益（学生、教师、行政、科研机构），AI 无法平衡 “教学效果、管理效率、合规要求” 的多方诉求，产品经理需作为 “协调者” 找到最优解；
    • 长期价值的坚守能力：AI 技术迭代快，但高等教育的核心需求（知识传递、科研创新、人才培养）具有稳定性，产品经理需跳出 “短期功能迭代”，聚焦 “长期教育价值”，避免被技术浪潮带偏方向。

    四、成长路径规划：从 “入门” 到 “专家” 的三阶进化

    1. 入门阶段（0-1 年）：夯实 “AI + 教育” 基础认知

    • 技术层面：学习 AI 产品核心概念（大模型、知识图谱、Prompt 工程），理解主流技术栈的应用边界；
    • 行业层面：深入高校场景调研（访谈教师 / 学生 / 行政人员），梳理不同角色的核心痛点与需求优先级；
    • 实践层面：参与单一功能模块设计（如 AI 答疑工具的作业场景适配），重点锻炼 “需求转化为 AI 功能” 的能力。

    2. 成长阶段（1-3 年）：打造 “场景 + 技术” 复合能力

    • 深耕垂直领域：选择 1-2 个细分方向（如科研效率工具、教务管理系统），积累行业知识库与资源（对接高校院系、学科数据库）；
    • 强化协同能力：主导跨职能团队协作（算法、开发、高校合作方），推动 AI 产品从原型到落地的全流程；
    • 建立数据思维：搭建产品专属的指标监控体系，通过数据驱动迭代优化，解决实际业务问题（如降低模型幻觉率、提升学科覆盖度）。

    3. 专家阶段（3 年 +）：成为 “价值引领者”

    • 战略层面：参与产品赛道规划，预判高等教育 AI 的发展趋势（如终身学习、教育公平相关产品的爆发机会）；
    • 生态层面：推动 “高校 + 技术 + 产业” 的资源整合（如对接高校科研团队优化模型、联动企业落地科研成果转化工具）；
    • 行业层面：输出 “AI + 教育” 的产品方法论，参与制定行业合规标准（如学生数据隐私保护规范、AI 教育产品评估标准）。

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  • 多模态：AI从理解世界到改造世界的关键跃迁

    多模态技术正在重塑AI的未来，从语音助手到自动驾驶，它让机器真正‘看懂’世界。2024年中国多模态市场规模已突破百亿，全球增速惊人。本文将深度剖析多模态技术如何突破单一信息维度，实现视听触嗅的融合处理，并揭示其在医疗、工业、智能家居等领域的颠覆性应用。从技术架构到商业落地，带你全面把握这场AI革命的底层逻辑与未来机遇。

    当你用语音向智能助手下达指令，它能同时识别语义、分析语气，并结合你的历史回答数据给出精准回应；当输入文字描述图片时，AI瞬间生成相应的图片；当你驾驶车辆开启自动驾驶模式的时候，车辆同步处理摄像头画面、雷达数据和交通音频信号，即便在复杂路况之下，依然能够处理，这便是多模态技术的厉害之处。

    在AI从弱智能迈向通用智能的进程中，多模态已经突破单一获取信息维度的方式，从多个方面实现了获取信息。对于产品人而言，理解多模态的技术边界、应用场景与发展趋势，更是十分关键。本文将从发展现状、行业共识、应用落地、利弊分析、核心类型、社会价值及未来趋势七大维度，全面解析多模态技术的商业价值与产业影响。

    发展现状：从技术突破到规模化落地的关键拐点

    当前，多模态技术正处于“技术成熟度加速提升、产业应用全面渗透”的关键阶段。从市场规模来看，2024年中国多模态大模型市场规模已达138.5亿元，同比增长67.3%，2025年预计攀升至236.8亿元；全球市场规模更是有望突破4200亿元人民币，中国以35%的占比成为全球第二大单体市场。

    在技术层面上，正在推动AI从“语言学习”迈入“多模态世界学习”阶段。。早期多模态模型多采用“组合式架构”，通过独立模块处理不同模态信息再进行融合，存在信息损耗、逻辑断裂等问题，例如Llama 3在“图文+语音”跨模态任务中逻辑断裂率高达28%。而当前随着多模态技术的发展，通过采用单一Transformer架构便能实现多模态理解与生成的原生统一，将逻辑断裂率降至9%以下，通过引入790年时长的长视频数据，让模型具备学习物理规律、因果逻辑的能力，让模型理解世界的能力更强。

    行业共识：多模态是通用AI与智能体的核心基座

    无论是科技企业还是学术专家，均已形成共识：多模态是AI迈向通用人工智能（AGI）的必经之路，更是构建智能体的核心技术基座。但不同的企业和个人，由于自身定位不一样，对多模态的发展方向形成了差异化但互补的认知。

    在学术领域上，北京智源人工智能研究院院长王仲远提出，2025年后第三代Scaling范式的关键在多模态，多模态世界模型是推动机器人从1.0专用时代进入2.0通用具身智能时代的核心动力，而当前具身智能仍面临“不好用、不通用、不易用”的三大挑战，需通过多模态技术突破数据瓶颈与架构割裂问题。

    企业层面，科技巨头纷纷将多模态作为战略核心。高通AI产品技术中国区负责人万卫星认为，终端侧正从单一文字模态向全模态演进，这是迈向智能体AI的基础，高通通过量化压缩、异构计算等技术突破，已实现终端侧8K-16K上下文的多模态模型部署。Google Cloud则通过推动A2A协议，实现不同智能体间的多模态信息安全互通，催生新商业模式。

    产业应用端，中关村科金总裁喻友平指出，多模态驱动的智能体是“超级连接器”，实现人与数据、知识的深度连接，企业落地需聚焦场景选择、数据整理与模型构建三大环节，通过“大模型平台+AI能力平台+AI数据平台”的协同支撑，实现营销服务、办公运营等环节的质效双升。

    核心定义：多模态的构成与具体类型

    多模态的核心定义：多模态是指机器同时处理、理解与生成两种及以上信息模态的能力，这些模态涵盖人类感知世界的多种方式，以及机器特有的数据形态。

    从构成维度来看，主要是包括类似与人类的五官感受，当前已经实现的视听嗅觉，如文本（文字、文档）、视觉（图片、视频、图像）、听觉（语音、音频、环境音）、触觉（压力、温度）；二是“机器采集的结构化模态”，如传感器数据、定位数据、设备运行参数；三是“衍生模态”，如情绪标签、行为轨迹、知识图谱等经过加工处理的信息。

    当前主流的多模态类型可按应用场景分为六大类：

    1. 图文模态：最成熟的应用类型，实现文本与图片相互转换，如文生图、图生文、图文检索，比如设计师根据表述生成相应的素材以及电商方面的图文等方面。文生图、图文检索，如Midjourney、淘宝“拍图搜款”功能，日均处理检索请求超10亿次。
    2. 音视频模态：涵盖语音转文字、文字转语音、视频摘要生成，广泛应用于智能客服、会议记录、短视频创作。语音转文字、视频摘要，如讯飞听见会议系统，实时生成多语言字幕与会议纪要，准确率超98%
    3. 跨模态检索：打破模态壁垒的信息检索，如通过文字描述检索视频片段、通过图片查找相关音频，提升信息获取效率。
    4. 多模态生成：同时生成多种模态内容，如输入文字指令生成“图文+音频”的营销素材、生成带字幕的讲解视频，极大的方面了内容创作领域的相关人员。如Canva可画，输入文字指令生成含图文、音频的营销短视频，中小企业使用后创作效率提升8倍。
    5. 具身多模态：融合视觉、听觉、触觉与传感器数据，为机器人提供环境感知能力，能够具备抓取、导航等能力，是具身智能的核心大脑。如科沃斯扫地机器人，融合视觉避障与触觉感知，复杂环境清扫覆盖率提升至98%。
    6. 多模态决策：整合多维度数据进行逻辑推理与决策，如自动驾驶结合摄像头、激光雷达与音频数据判断行驶策略等，帮助用户进行总结推理，做出最优选择。如滴滴自动驾驶，整合路况图像、雷达数据与交通音频，危险场景响应速度较人类快0.8秒。

    AI训练师：多模态技术落地的核心赋能者

    在多模态技术从实验室走向实际应用的过程中，AI训练师扮演着“技术翻译官”与“能力打磨师”的关键角色。AI训练师的核心职责是通过数据处理、模型调优、Prompt设计等工作，让多模态模型更好地适配实际需求。由于多模态训练的复杂性，可能需要AI训练师具备跨领域的综合能力。

    从岗位价值来看，AI训练师是解决多模态技术落地痛点的核心力量。面对多模态训练中高质量标注数据稀缺、模态间语义对齐困难、模型泛化能力不足等问题，AI训练师通过建立具体详细的需求规则文档，对数据精细化处理，量身定制训练策略，提升模型性能——例如智能客服场景中，通过优化语音、文本、图像的跨模态训练数据，可降低模型交互误解率30%以上。

    1. 多模态训练的核心方向

    当前AI训练师的多模态训练工作主要聚焦四大核心方向，覆盖数据、架构、策略、应用全链路：

    1. 多模态数据治理与标注优化：这是训练的基础环节，核心目标是提升数据质量与标注效率。一方面，AI训练师需要根据需求方的要求，建立并丰富项目需求规则文档，构建多模态数据清洗标准，处理文本模糊、图像噪声、音频干扰等问题，同时实现不同模态数据的视频与音频对齐、文本描述与图像内容匹配等；另一方面，借助多模型实现对整个数据标注过程中的提效，借助大语言模型的推理能力与小模型的精细标注能力，提高标注效率，减低成本，让项目提前完成交付。
    2. 跨模态特征融合策略打磨：针对不同模态数据的差异化，AI训练师需根据任务需求制定不同的规则需求文档。训练师需通过实验对比调整融合权重与交互逻辑——例如在视觉问答任务中，通过优化跨模态注意力机制，让模型更精准地关联图像细节与文本问题；在多模态生成任务中，通过调整文本与视觉特征的关键点，提升生成内容的一致性。
    3. 自演进训练框架构建与优化：通过强化学习，训练reward模型，让模型自己训练解决高质量多模态推理数据稀缺的问题。AI训练师通过参与设计训练方法、奖励模型与提示词变异策略，让模型迭代学习自身输出结果，持续提升推理能力。对于训练过程中出现的性能饱和问题，通过建立动态平衡机制，缓解探索损失，确保模型性能稳步提升，在数学推理、多模态问答等任务中效果明显。
    4. 垂直场景训练与泛化能力提升：多模态模型在垂直场景下的需求变得更多，AI训练师需结合具体行业需求开展针对性训练。例如在医疗领域，围绕病历文本、医学影像、检查音频等多模态数据，训练模型掌握专业术语对齐与病理特征识别能力；在工业场景，通过融合设备传感器数据与视觉图像，优化模型的故障预判能力；同时，多任务训练等方式，让模型在陌生场景下的泛化性能增强，避免因场景差异导致的性能骤降。

    此外，AI训练师还需具备跨领域知识储备，既要掌握文本、图像、语音等不同模态的基础处理技术，了解Transformer、卷积神经网络等核心架构原理，也要熟悉业务场景的核心需求，才能实现技术与业务的深度适配，成为多模态技术规模化落地的关键桥梁。

    2. 未来趋势：从全模态融合到物理世界交互

    在未来几年之后，多模态技术将会变得更加的统一高效，更贴近物理世界，朝着更智能化的方面变化

    • 原生全模态成为主流：模型实现文本、视觉、听觉、触觉、传感器数据的深度融合，打破模态间的信息壁垒，具备更强大的世界建模与逻辑推理能力
    • 端云协同+轻量化部署：随着高通等企业在量化压缩、异构计算技术上的突破，多模态模型将实现“云端大模型+终端轻模型”的协同架构，终端侧支持更长上下文、更低延迟的多模态交互，个性化与隐私保护能力能够进一步提高。
    • 具身智能加速落地：多模态世界模型将成为具身智能的“大脑”，实现“感知-认知-行动”的端到端闭环，使得家庭类机器人、工业类机器人以及自动驾驶相关的产品功能·都能够得到一个巨大的飞跃，融入我们日常真实的生活和工作场景。
    • 生态化与标准化发展：推动形成“开源模型+垂直场景解决方案”生态格局，普及开源模型的同时，将A2A协议等跨智能体通信标准将逐步完善，实现多模态信息互通。多模态将变得更加协同智慧。

    把握多模态的“产品创新窗口”

    目前多模态技术本质上是AI向人类感知与思考方式的靠拢，类似通过能够模拟人的五官感受，逐步实现AGI。对于产品人来说，既要看到多模态在效率提升、体验优化上看得见得价值，更要注意潜在的市场需求，在催生新兴场景上的隐性潜力。

    未来，成功的智能产品将不再是单一模态的工具，而是能理解、感知、交互的多模态智能体。既能够帮助企业解决垂直场景中面临的困难，更能给个人提供个性化服务。能够了解多模态技术的核心能力并能够实现落地，将成为产品创新的关键。而在技术迭代的同时，兼顾数据安全、伦理规范，让多模态技术真正成为推动社会进步的积极力量。

    本文由 @冒泡泡 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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  • 告别“刷榜”时代：Meta 新范式重构 AI Agent 的“中训练”机制

    2025年的AI赛道正经历一场范式革命，从参数竞赛转向Agent任务能力的实战检验。Meta最新研究《Agent Learning via Early Experience》提出的’中训练’范式，通过’早期经验’和’自我反思’机制，正在解决智能体训练中最棘手的反馈匮乏问题。本文将深度解析这一突破性技术如何重构Agent训练路径，以及它为何能令7亿参数的小模型击败十倍规模的对手。

    在 2025 年的 AI 赛道上，风向已经发生了根本性的逆转。行业巨头们不再执着于单纯的参数跑分，而是将目光投向了 Agent（智能体）的任务完成能力 。从 xAI 到 Anthropic，大家都在追逐同一个圣杯：如何让 AI 自主完成复杂的长程任务 。

    然而，现实与理想之间存在巨大的鸿沟。除了编程辅助等少数领域，通用 Agent 在真实业务场景中的落地应用依然寥寥无几 。

    Meta 在 2025 年 10 月发布的最新论文《Agent Learning via Early Experience》或许为打破这一僵局提供了新的思路。这篇文章提出了一种介于预训练和后训练之间的“中训练”（Mid-training）范式，试图解决 Agent 训练中最大的瓶颈——反馈机制的匮乏 。

    一、当前困局：两条“瘸腿”的主流路径

    要理解 Meta 的新解法，首先需要复盘当前 Agent 训练面临的核心痛点。目前主流的 Agent 后训练方法主要有两种，但它们在面对真实世界的复杂任务时，都存在难以克服的“昂贵代价” 。

    1. 模仿学习（SFT）：知其然，不知其所以然

    第一种路径是监督微调（SFT），即模仿学习 。这种方法类似于让学生死记硬背标准答案，Agent 模仿人类专家的操作轨迹 。

    局限性： 这种反馈是静态的。它只告诉模型“应该做什么”，却从不教它“如果不这么做会有什么后果” 。

    后果： 模型无法建立行为与结果之间的因果联系，泛化能力极差 。一旦遇到训练数据之外的边缘情况，Agent 就会因为缺乏对环境的理解而束手无策。

    2. 强化学习（RL）：依赖完美的“上帝视角”

    第二种路径是强化学习，依赖环境反馈的奖励（Reward）信号进行试错 。

    局限性： RL 极其依赖清晰、即时且可验证的奖励信号。但在网页浏览、多步工具调用等真实场景中，奖励往往是缺失、稀疏或极度延迟的 。

    后果： 在缺乏成熟模拟器和标准化重置机制的真实环境中，RL 训练不仅低效，而且极不稳定 。

    这就导致了一个尴尬的行业现状：简单的方法（SFT）不够强，强大的方法（RL）在落地时用不了 。

    二、破局之道：“中训练”与早期经验

    Meta 提出的“中训练”范式，核心在于利用“早期经验”（Early Experience）来搭建一座桥梁 。

    核心洞察：无需奖励的“自监督”

    Meta 的研究人员认为，即便没有外部奖励，Agent 自身与环境交互产生的状态变化，本身就是一种极具价值的监督信号 。 与其依赖昂贵的专家数据或稀缺的奖励信号，不如让 Agent 先去“试错”。通过观察“如果我这样做，环境会发生什么变化”，Agent 可以低成本地习得世界的运行规律 。

    为了实现这一理念，论文设计了两种具体的训练策略：

    策略一：隐式世界建模 (Implicit World Modeling， IWM)

    这是一种让 Agent 学习预测未来的机制 。

    • 训练逻辑： 在专家轨迹的每一个节点，让 Agent 生成多种备选动作，并在环境中执行，记录下这些动作带来的真实后果 。
    • 能力构建： 模型并非直接学习“动作”，而是学习“当前状态+动作 -> 未来状态”的预测能力 。
    • 实际意义： Agent 开始理解操作的后果。例如在文件管理任务中，它通过尝试明白 rm 命令是删除而不是移动，从而建立起因果认知 。

    策略二：自我反思 (Self-Reflection， SR)

    这是一种让 Agent 学习“专家思维”的机制 。

    • 训练逻辑： 利用强大的 LLM 作为“教练”，对比专家动作和 Agent 的备选动作，生成详细的解释 。
    • 能力构建： 训练 Agent 在决策前先生成“反思内心独白”，解释为什么专家的选择在权衡效率、约束条件后是最优解 。
    • 实际意义： 将简单的“输入-输出”映射转化为“输入-推理-输出”的深度思考模式。例如在购物场景中，Agent 能学会不仅要考虑颜色偏好，还要同时通过预算限制来筛选商品 。

    三、 效果验证：小参数量也能跑赢大模型

    “早期经验”范式的有效性在多个维度的测试中得到了验证。

    • 性能提升： 在涵盖网页浏览、工具使用等 8 个多样化环境的测试中，该方法比传统模仿学习的成功率平均提升了 9.6% 。
    • 泛化与潜力： 在未见过的任务上，表现提升了 9.4%；且作为强化学习的初始化阶段，它能让后续的 RL 训练最终性能提升最多 6.4% 。

    更值得关注的是参数效率。实验显示，通过这种自我递归和反思训练，一个仅 7 亿（700M）参数的小模型，在某些任务上甚至能超越参数量大其十几倍的模型 。这表明，通过优化训练深度，我们能挖掘出模型中大量“冗余参数”的潜力 。

    四、理论支撑：通用 Agent 必须拥有“世界模型”

    Meta 的这项工程创新，实际上与 Google DeepMind 在 2025 年 ICML 上发表的理论研究《General agents contain world models》遥相呼应 。

    DeepMind 的研究证明：任何能够处理多步骤复杂任务的 Agent，其内部必须拥有一个精确的“世界模型” 。

    • 传统的模仿学习之所以脆弱，是因为它只学到了浅层的行为映射，而没有建立对环境运行规律的理解 。
    • Meta 的“早期经验”本质上是在补课。它迫使 Agent 在正式决策前，先建立起对“因果”和“未来”的预测模型 。

    五、行业启示：三段式训练与 Scaling Law 的新方向

    这篇文章对 AI 产品经理和研发人员有两个重要的启示：

    1. 训练范式的重构：从二段式到三段式

    未来的 Agent 训练流程可能会演变为标准的“三段式” ：

    • 预训练 (Pre-training)： 学习语言与基础知识。
    • 中训练 (Mid-training)： 通过“早期经验”建立因果模型，理解世界运行规律 。
    • 后训练 (Post-training)： 在具体任务中优化策略 。 这种循序渐进的路径，可能是通往通用 Agent 的必经之路 。

    2. Test Time Compute 的前置化

    GPTo1 开启了 Test Time Compute（测试时计算）的新时代，即通过增加推理时的计算深度来换取智能 。Meta 的研究表明，这种“深度”可以前置到训练阶段。通过隐式世界建模和自我反思，我们实际上是在让模型在训练期就进行大量的“思维演练” 。

    这预示着一种新的 Scaling Law：与其无休止地堆砌参数，不如通过更高效的训练机制（如中训练），激活模型中沉睡的神经元，追求参数效率的极致 。

    总结： AI Agent 的竞争已不再是单纯的数据量或模型规模的比拼。Meta 的“中训练”范式告诉我们，让 Agent 学会“观察后果”和“反思差异”，或许比单纯的喂养数据更为关键。对于从应用层切入的开发者而言，构建低成本的环境交互反馈机制，将是提升 Agent 实战能力的核心壁垒。

    本文由 @静观AI 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

    题图来自Unsplash，基于CC0协议

  • 豆包手机：AI革命的昙花一现与流量封杀

    nubia M153搭载的豆包手机助手，在2025年掀起了一场AI手机的狂欢。这款设备通过系统级Agent实现”意图即应用”的交互革命，仅凭语音指令就能跨平台操作所有App。然而短短7天后，它遭遇了微信、淘宝等巨头的联合封杀——这场闪电般的围剿揭示了一个残酷现实：AI正在挑战移动互联网时代的流量霸权与数据主权。

    2025年12月1日，一款名为“nubia M153”的工程样机横空出世。它没有顶级的摄像头，也没有极致的屏幕，却在几分钟内被抢购一空，二手市场甚至炒至万元。这就是搭载了豆包手机助手的“AI手机”。由字节跳动与中兴合作推出，它承诺的不是更快的处理器，而是一个全新的世界：你只需要动嘴，剩下的交给AI。

    然而，这场狂欢仅仅持续了不到一周。12月8日，微信强制下线、淘宝风控报警、银行App拒绝服务……这款被视为“AI时代iPhone”的产品，在上线短短几天后，遭遇了互联网巨头的联合“围剿”。这不仅仅是一款产品的失败，更是一场关于未来流量入口的残酷战争。

    一、一句指令，接管所有APP

    豆包手机的核心卖点不是普通AI助手的查天气、设闹钟，而是对日常App的“全自动接管”——用户无需手动操作任何软件，仅凭一句话就能完成跨平台复杂任务。

    • 购物场景：想买东西，无需逐一打开淘宝、京东、拼多多。只需说“帮我找一件200块以内的黑色卫衣，在三大平台比个价，把最便宜的加购物车”。手机屏幕自动亮起，AI接管了操作。豆包自动检索、对比价格、筛选商品，全程无需用户盯着屏幕，还可以切到后台运行；
    • 出行场景：规划出行，只需说“订明天下午3点上海到北京最便宜的机票，再约一个机场到公司的接机服务”，它就能联动携程、滴滴等App完成订票、下单；
    • 生活服务：说明口味偏好与预算后，AI 会在美团、饿了么筛选最优外卖选项，完成支付前的所有操作（支付环节需手动确认以保障安全）。

    以上全程无需人工干预。

    这不仅仅是效率的提升，这是对智能手机交互逻辑的彻底颠覆。你不需要再打开美团看首页推荐，不需要刷抖音找灵感，不需要点开微信翻找聊天记录。你只需要表达你的意图，AI就是你的“手”和“眼”，在各个App之间自由穿梭，为你打工。

    这意味着，手机的交互中心从“一个个孤立的图标（App）”，转移到了一个“统一的智能体（Agent）”。 豆包手机试图定义的，不是一个新的功能，而是一种新的范式：“意图即应用”。你无需寻找和打开应用，只需发出指令，手机便会调用全世界应用来为你服务。

    二、封禁的必然：捅破了巨头的“流量金库”

    为什么豆包手机会死得这么快？为什么巨头们会如此恐慌，以至于不惜一切代价进行封杀？

    1. 流量漏斗的崩塌

    在过去的移动互联网时代，流量就是巨头的生命线，它们早已构建起一套成熟的“注意力变现”模式。以淘宝买衣服为例，常规流程：打开淘宝后，会先看到首页的开屏广告、推荐信息流，再通过搜索框查找商品，过程中还要浏览不同店铺的详情页、对比评价，往往花了大半天才能完成下单。有时候挑礼物，光是搜索相关知识、对比不同产品就耗掉了整整一下午。而这漫长的过程，正是平台的盈利核心——首页广告位、信息流推荐、竞价排名，这些都是阿里、美团等公司的主要营收来源。

    但豆包手机助手的出现，彻底打破了这套规则。

    当用户无需打开淘宝首页、无需刷信息流就能完成购物，平台精心设计的广告位就成了“摆设”，广告商自然不会再花钱投放；当豆包直接帮用户完成全网比价，淘宝的竞价排名失去了意义，商家也无需再为排名付费。

    更致命的是，这种模式几乎适用于所有场景：用豆包助手自动回复微信消息，用户就不会再刷朋友圈，微信的广告收入会大幅缩水；用它自动处理外卖、出行需求，美团、携程的首页推荐流量也会骤降。对于这些巨头而言，豆包不是一个简单的工具，而是一个“流量掠夺者”，它将用户的注意力从超级App转移到自己身上，直接动摇了整个移动互联网的商业根基。

    2. “越权” 的系统级威胁

    微信、淘宝、美团，这些App之所以超级，是因为它们占据了手机桌面的第一入口。但豆包手机助手是系统级的Agent（智能体），它能够直接调用各大App的功能，而无需通过App的“同意”。

    • 对微信来说： 你用AI回消息，就不看朋友圈，不刷视频号，微信的广告收入因此受到重创。
    • 对淘宝来说： 你用AI比价，只买最便宜的，不看直播，不逛店铺，直接影响了淘宝的GMV（成交总额）和商业生态。
    • 对银行来说： AI拥有模拟点击的底层权限（INJECT_EVENTS），这成为了一个潜在的巨大资金安全隐患。

    在这种情况下，巨头们若不采取行动，他们的流量和收入模式将受到威胁。于是，它们选择联手封杀豆包手机，防止被AI“降维打击”。

    3. 数据主权与生态霸权的争夺

    巨头逻辑：每个App都是一个“数据孤岛”或“围墙花园”。你在淘宝的行为数据，是淘宝的资产；你在微信的社交图谱，是微信的核心壁垒。它们用这些数据训练自己的算法，向你推送广告和服务，形成商业闭环。

    豆包逻辑：作为系统级Agent，它试图打通所有数据孤岛。它能看到你在淘宝比价、在美团点餐、在微信聊天，从而为你提供全局最优解。但这相当于要拆掉所有花园的围墙，动摇了巨头商业模式的根基——数据垄断。封杀它，不是封杀一个功能，而是保卫自己的数据主权。

    除此之外，字节与巨头的天然竞争关系，也注定了豆包的困境。抖音与微信的流量之争早已是公开的秘密，连抖音链接都无法直接分享到微信，足以说明底层生态的壁垒的坚固。

    三、未来预测：谁能真正掌握AI入口

    从行业格局来看，最终能掌握AI入口的，绝不会是字节这种单纯的模型公司，而更可能是没有直接竞争关系、或占据底层生态的玩家——比如华为、小米等硬件厂商。

    • 底层适配能力：自有手机品牌与操作系统深度绑定，能避免 “模拟点击” 等违规操作，通过官方权限实现合规的跨场景协同；
    • 生态中立性：与腾讯、阿里等巨头无直接流量竞争，可通过 “能力赋能” 实现共赢（如为淘宝提供内置 AI 比价技术，按效果分成）；
    • 硬件支撑：能针对 AI 算力需求优化芯片与续航，解决豆包在工程机上暴露的 “发热、卡顿” 等问题。

    豆包手机助手或许会成为历史，但它留下的火种不会熄灭。它用一种近乎悲壮的方式，告诉了所有人：用户的需求是真实的，解放双手的愿望是强烈的。虽然目前它被巨头的生态围墙撞得头破血流，但它证明了App时代的规则，在AI时代就是“枷锁”。

    正如抖音集团副总裁李亮所言：“AI带来的变革是真实存在的……不论这次是不是会成功，但AI一定是未来。”

    本文由 @王小佳 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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  • 放弃预测噪声，AI绘画才真的“轻”了？何恺明JiT架构的底层逻辑颠覆

    AI绘画领域正面临一场范式革命，何恺明团队的最新论文《Back to Basics》直指扩散模型的核心缺陷，提出了颠覆性的x-prediction解决方案。本文深度剖析了当前主流AI绘画模型因目标错配导致的技术债务，并揭示JiT架构如何通过回归本质目标，实现从复杂组件堆砌到极简端到端设计的范式转变，为行业带来成本结构和生态布局的全新思考。

    最近，ResNet作者何恺明团队一篇《Back to Basics》的论文在AI圈引发热议。作为曾以一篇论文被引用超20万次、定义现代深度学习架构的学术大牛，这次他把矛头对准了生成式AI领域公认的“标准答案”——扩散模型，提出了一个颠覆性观点：如今AI绘画模型的臃肿复杂，根源竟是从一开始就定错了核心目标。

    一、现状困局：为错配目标买单的技术债务

    现在行业主流的AI绘画模型，比如Stable Diffusion这类潜扩散模型（LDM），架构复杂到让开发者头疼。但这种复杂并非技术升级的必然，而是为了掩盖一个“反直觉”的目标设计——让模型预测噪声（ε-prediction）。

    这就像让员工去数满是雪花的电视屏幕上每个噪点的位置和数量，本身就是一项高难度、反常识的高维计算任务。为了让模型能完成这个不合理的目标，行业不得不叠加各种“中间件”，却埋下了重重隐患：

    1. VAE有损压缩：图像细节的“隐形损耗”

    为了处理高分辨率图像，LDM必须先通过VAE（变分自编码器）进行压缩。主流SD模型的压缩率高达f8，也就是长宽各缩小8倍，512×512的图像会被压缩到64×64的潜空间。这种压缩是不可逆的，就像把高清照片压成模糊缩略图再还原，文字模糊、人脸微表情丢失、图像中出现莫名的“黑洞”伪影，本质上都是VAE这个“中间商”造成的信息损耗。

    2. 额外编码开销：拖慢速度的“冗余环节”

    为了让模型理解图像，还需要把图像切碎、编码，这不仅增加了推理延迟，让生成一张图要等更久，还让文本和图像的多模态对齐变得异常困难。很多开发者都有过类似经历：为了调优VAE和U-Net的特征对齐，研发周期被迫拉长数周，而推理时的显存占用始终居高不下，成为落地时的一大障碍。

    这些层层叠加的技术组件，本质上都是为了弥补初始目标设计的缺陷，最终形成了沉重的技术债务，让AI绘画模型陷入“越优化越复杂”的循环。

    二、核心破局：换个目标，让系统“轻装上阵”

    何恺明团队的核心洞察，是把模型目标从“预测噪声”改成“直接预测原图”（x-prediction）。这背后藏着一个关键的数学逻辑——流形假设。

    简单来说，真实世界中的有效图像（比如一只猫、一朵花），在数学上其实分布在一个极低维度的“流形”上，就像在广阔沙漠中只有一条清晰的道路；而噪声则充满了整个高维空间，如同沙漠中漫天的黄沙。

    过去让模型预测噪声，相当于让AI在漫天黄沙中寻找规律，难度极大，只能靠VAE降维等手段辅助；而让模型直接预测原图，就相当于让AI始终朝着那条清晰的道路前进，目标函数的收敛性自然更好。

    MIT最新研究显示，一旦切换到x-prediction目标，之前复杂的VAE、Tokenizer等组件都成了多余。只需要一个最基础的Transformer（ViT），就能跑通AI绘画的全流程——这就是JiT（Just image Transformers）架构的核心逻辑。

    三、架构革命：极简主义的“少即是多”

    JiT的设计哲学堪称激进，它砍掉了所有非必要的“特殊设计”，回归到最纯粹的端到端优化：

    • 无需Tokenizer：不用把图像切成小块编码，直接处理原始图像数据；
    • 无需VAE：在像素空间直接生成图像，所见即所得，彻底避免压缩带来的信息损耗；
    • 可选CLIP：即便不依赖大规模预训练的文本编码器，也能生成有意义的图像。

    这种架构变革，让AI绘画模型的开发逻辑从“搭积木式”的组件拼凑，回归到“端到端”的统一优化，从根源上简化了技术栈，也为解决长期存在的技术债务提供了新思路。

    四、商业落地：机遇与挑战并存

    作为产品人，JiT架构的价值远不止于技术简化，更可能重构AI绘画的成本结构和行业生态，但落地过程也面临三重现实考验：

    1. 研发成本的“降维空间”

    目前训练一个Stable Diffusion 2级别的模型，仅硬件成本就约5万美元，再加上调试VAE、数据清洗、对齐微调的人力成本，总拥有成本（TCO）相当高昂。JiT证明了去掉VAE预训练环节的可行性，如果复用这种架构，下一代模型的冷启动训练时间有望大幅缩减，迭代速度将显著提升，这对企业来说是重要的成本洼地。

    2. 生态迁移的“转换成本”

    虽然JiT架构更简洁，但商业化落地面临巨大的生态壁垒。目前AI绘画的整个生态（比如ControlNet、LoRA、AnimateDiff等插件）都建立在Stable Diffusion的潜空间之上，若转向JiT，所有社区插件都需要重写。对商业公司而言，技术优势往往难以对抗生态优势，除非JiT能在生成质量上实现类似Sora对视频模型的“降维打击”，否则短期内很难撼动SD的主导地位。

    3. 算力需求的“平衡博弈”

    直接在像素空间运行Transformer，计算量会大幅增加。传统LDM通过潜空间压缩，能将计算需求降低约48倍，而JiT为了应对计算暴涨，采用了激进的像素打包策略（比如将16×16或32×32的像素打包处理），本质上是用“颗粒度”换取“计算效率”。这可能导致JiT在手机等低算力端侧设备的部署难度，比SD还要大，如何平衡计算效率与生成质量，是其商业化的关键。

    五、回归本质：产品复杂时，先检查目标是否正确

    目前来看，JiT的生成效果（FID Score）虽有竞争力，但尚未达到商业级的惊艳水准，还不是Midjourney V6的直接竞争对手。但它的战略意义远超技术本身——它教会我们“去习得”（Unlearning）：过去三年在扩散模型上堆砌的复杂组件，可能只是为了弥补初始目标错误而打的补丁。

    这对产品人有着深刻的启示：当我们的产品逻辑越来越臃肿，需要靠无数个边缘案例的补丁来维持运转时，不妨停下来反思：是不是从一开始，我们的北极星指标（North Star Metric）就定错了？

    技术的进步往往不是源于组件的堆砌，而是源于对核心问题的重新审视。JiT架构的出现，让AI绘画回归到“直接生成图像”的本质目标，也为整个行业提供了一个重要思路：回归本源，或许才是突破瓶颈的最短路径。

    本文由 @命运石之门 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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  • 从Vibe Coding看AI时代产品经理的核心能力迁移

    Vibe Coding正以颠覆性的方式重写软件生产规则，当AI能直接将意图转化为可运行代码时，产品经理的角色将面临前所未有的重构。本文将拆解Vibe Coding如何改变需求验证节奏、为何会催生Context Engineering新技能，以及产品经理必须掌握的三个风险控制层级——在这个AI代写代码的时代，仅会写PRD的PM正在被历史淘汰。

    1. 一种新的”编程”感觉

    第一次意识到 Vibe Coding 不是玩具，不是因为它有多快，而是因为它真的会出事。

    一位投资人/创业者在使用 Replit 的 AI 编程 Agent 做应用时，遇到了一次极具代表性的”新型事故”：AI在code freeze期间删除了生产数据库，更糟的是它还一度”自信”地声称无法恢复、并出现误导性表述。随后Replit CEO公开道歉并承诺改进隔离与防护措施。

    这件事把一个被”酷词”包装的趋势，硬生生拽回了现实：当我们把”写代码”外包给AI，真正被外包掉的不只是劳动，还有责任链条、风险边界、以及对系统的掌控感。

    但与此同时，另一条线也在狂奔：Karpathy 把这种”只管意图、不盯代码、跑起来就行”的工作流叫 Vibe Coding——”forget that the code even exists”。

    Cursor直接把自己定位成”Agent turns ideas into code”；Replit也在把”对话生成+运行部署”做成产品体验。

    所以问题变成：产品经理到底要不要学 Vibe Coding？学到什么程度才算够？（尤其是 AI 产品经理）

    2. 什么是Vibe Coding？

    Vibe Coding的关键不是”AI 帮你补全代码”，而是你把”意图”当作主要输入：

    • 你说目标、约束、风格、边界
    • AI生成实现（可能跨多个文件、包含依赖、甚至自拟结构）
    • 你像做产品验收一样体验、反馈、纠偏

    Karpathy的原话很极端但很真实：你”完全沉浸在vibes里”，甚至”忘了代码存在”。

    这带来一个开发范式切换：

    • 传统开发：Human in the loop（人深度参与每个实现细节）
    • Vibe Coding：Human on the loop（人更多是监控、校准、在必要时介入）

    对产品经理来说，这一切听起来过分熟悉：提需求 → 看效果 → 再迭代。不同之处在于：这次”翻译需求的人”不是研发，而是模型；你给的不是PRD，而是”可被模型消费的上下文”。

    3. 为什么这件事重要：软件生产门槛被”掀桌式”降低

    以前一个想法要变成Demo，路径往往是：PRD→设计→排期→开发→测试→才能摸到真实体验。现在你可以在Cursor这类工具里，把”对话”变成工程变更，把”反馈”变成下一轮代码生成。

    这意味着什么？意味着产品团队的验证节奏被重写：

    • 低风险场景里，“等研发做出来再讨论”会越来越慢
    • 能把想法迅速做成可运行原型的人，会在评审、资源争取、方向博弈中天然占优势

    但别急着兴奋。你很快会发现：门槛降低的同时，质量、可维护性、安全与责任会以另一种方式反噬。后面我们会用GNOME的”禁止AI生成扩展”作为一个现实对照。

    4. 能力迁移：AI 产品经理要从”写文档”进化成”能构建、能校准、能兜底”的人

    迁移一：从”撰写 PRD”到”构建上下文（Context Engineering）”

    过去写PRD，本质是”穷举逻辑，让研发翻译成代码”。现在你要做的是：把业务逻辑、约束条件、参考资料、验收标准打包成上下文，让 AI 一次性听懂并持续对齐。

    圈内越来越多的人用 “Context Engineering” 来描述这类工作：它比”提示词工程”更像工程——要喂背景、喂边界、喂示例、喂规范。

    一个对PM更实用的”上下文包”结构（可直接作为方法论）：

    • 目标：一句话+成功标准（可测）
    • 用户与场景：谁在什么情况下用，关键路径是什么
    • 约束：技术栈偏好、性能底线、合规/隐私红线
    • 参考：竞品链接、设计风格描述、已有接口/字段口径
    • 样例：至少3组输入输出（含异常与边界）
    • 验收：必须通过的测试点（像UAT，但更短更硬）

    这也是为什么我特别认同你大纲里那句：”如果你的Prompt连AI都听不懂，那说明你的业务逻辑本身就是混乱的。”模型只是把混乱放大到”可运行层面”，让你更快看到问题。

    迁移二：从”画原型”到”交付MVP（Build It）”

    在Vibe Coding之前，很多PM的交付物止步于”可讲述”：PRD、流程图、原型链接。Vibe Coding 之后，PM的交付物可以升级为”可运行”：一个能点能用的MVP。

    这会直接改变评审会发生的对话：

    • 以前大家围绕想象争论，”这里会不会卡””用户会不会理解”
    • 现在大家围绕体验对齐，”这里就是卡””这句文案确实误导”

    工具侧也在推动这个方向：Cursor把agent作为核心卖点；Replit直接把”对话构建应用”产品化。

    但要强调一句：PM 交付MVP的价值，不是”抢研发饭碗”，而是把验证闭环前移。适合PM用Vibe Coding”先做出来”的，往往是这四类：

    • 概念验证（PoC）：新流程、新交互、新策略
    • 内部小工具：运营后台小模块、数据处理脚本、质检面板
    • 增长实验：落地页、A/B变体、埋点验证页
    • AI 功能Demo：RAG搜索页、对话工作台、提示词配置台

    你越早让”真实体验”出现，越早能把团队从”写得对不对”拉回到”做得值不值”。

    迁移三：从”验收功能（UAT）”到”Vibe Checking：驾驭不确定性”

    Vibe Coding最危险的错觉是：跑起来=做对了。Simon Willison有个很锋利的提醒：如果你会审查、理解并测试所有代码，那只是AI辅助；而vibe coding的核心恰恰是——你会接受自己并不完全理解的代码。

    于是PM的能力要升级：你不仅要”点点点验收”，还要能判断系统是否在正确轨道上——我把它叫 Vibe Checking，本质是三件事：

    • 黑盒测试能力：不看实现，也能设计覆盖路径与边界
    • 一致性审美：交互是否顺、信息层级是否清楚、体验是否统一
    • 纠偏话术：当AI跑偏时，能用更强的上下文把它拉回产品目标

    为什么这个能力会越来越重要？看看GNOME 的例子：他们直接在扩展商店审核规则里加入”拒收主要由AI生成的扩展”，理由包括风格不一致、冗余代码、像提示词残留的注释、审核成本飙升。

    这不是”反AI”，而是提醒我们：当代码作者变成模型，质量控制就必须前移到”流程与规范”。

    5. 冷思考：Vibe Coding的边界，决定了你该掌握到什么程度

    5.1 企业级系统：最难的不是”写出来”，而是”能长期维护”

    很多人把vibe coding当”生产力外挂”，但在复杂系统里，难点常常在后20%：架构一致性、可回滚、可观测、可审计、可演进。连Claude Code的创造者也公开提醒：vibe coding很适合原型，但对严肃、可维护、关键业务的软件并不适配。

    你的文章里可以直接下一个结论：

    Vibe Coding擅长把 0→1 做得很快，但把1→N做得很稳，仍然要靠工程化能力。

    5.2 技术理解力依然必需：你不写for loop，但要懂 API/数据/异步/权限

    你不需要成为工程师，但至少要能判断：

    • 这是接口契约问题还是前端状态问题？
    • 这是权限边界还是数据口径？
    • 这是同步阻塞还是异步并发？

    否则你连”AI 错在哪”都描述不清，纠偏会越来越像抽盲盒。

    5.3 安全风险：把”能执行的权力”交给模型，必须默认不可信

    回到开头那次删库事故：它提醒我们的不是”AI 会犯错”，而是AI代理拥有行动能力时，错误会被放大为真实损失。

    安全圈对生成式AI的共识也非常一致：把模型输出当作不可信输入，要做校验、沙箱、权限隔离与审计。

    对产品经理而言，这意味着你要把”安全与责任链”写进需求与流程：

    • 哪些操作必须二次确认？
    • 哪些资源必须隔离（尤其是生产数据）？
    • 哪些输出必须结构化校验（schema/allowlist）？
    • 哪些环节必须留痕可追溯？

    6. 给 AI 产品经理的”掌握要求”：不是都会写，而是会用在对的地方

    把”掌握 Vibe Coding”拆成 3 个层级：

    • L1：能做 Demo —— 用AI快速搭出可运行原型，服务沟通与验证
    • L2：能做上下文包 —— 同一个需求，能用结构化上下文让AI稳定产出、少返工
    • L3：能控风险 —— 知道哪些场景能用、哪些不能；能设计验证、隔离、权限与回滚

    一句话总结就是：你不需要把自己训练成程序员，但你要把自己训练成”能驱动构建、能校准结果、能兜住风险”的PM。

    7. 结尾：最好的时代来了，但别只会”Accept All”

    Vibe Coding 让”表达意图的人”更接近”创造产品的人”。它会让PM重新获得一种久违的能力：不靠排期，也能验证一个方向是否值得。

    但它也会筛选掉一种旧能力：只会把需求写在Word里、把风险交给别人兜底。

    所以我愿意用一句很直白的话收尾：

    AI不会淘汰产品经理，但会Vibe Coding、会Context Engineering、会Vibe Checking的产品经理，会淘汰只会写PRD的产品经理。

    Vibe Coding 的本质，是让创造力不再被代码语法束缚。产品经理们，最好的时代来了，去创造，不要只是定义。

    本文由 @Antivox-小陈 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

    题图由作者提供

  • School security AI flagged clarinet as a gun. Exec says it wasn’t an error.

    A Florida middle school was locked down last week after an AI security system called ZeroEyes mistook a clarinet for a gun, reviving criticism that AI may not be worth the high price schools pay for peace of mind.

    Human review of the AI-generated false flag did not stop police from rushing to Lawton Chiles Middle School. Cops expected to find “a man in the building, dressed in camouflage with a ‘suspected weapon pointed down the hallway, being held in the position of a shouldered rifle,’” a Washington Post review of the police report said.

    Instead, after finding no evidence of a shooter, cops double-checked with dispatchers who confirmed that a closer look at the images indicated that “the suspected rifle might have been a band instrument.” Among panicked students hiding in the band room, police eventually found the suspect, a student “dressed as a military character from the Christmas movie Red One for the school’s Christmas-themed dress-up day,” the Post reported.

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  • LLMs’ impact on science: Booming publications, stagnating quality

    There have been a number of high-profile cases where scientific papers have had to be retracted because they were filled with AI-generated slop—the most recent coming just two weeks ago. These instances raise serious questions about the quality of peer review in some journals—how could anyone let a figure with terms like “runctitional,” “fexcectorn,” and “frymblal” through, especially given the ‘m’ in frymblal has an extra hump? But it has not been clear whether these high-profile examples are representative. How significantly has AI use been influencing the scientific literature?

    A collaboration of researchers at Berkeley and Cornell have decided to take a look. They’ve scanned three of the largest archives of pre-publication papers and identified ones that are likely to have been produced using Large Language Models. And they found that, while researchers produce far more papers after starting to use AI and the quality of the language used went up, the publication rate of these papers has dropped.

    Searching the archives

    The researchers began by obtaining the abstracts of everything placed in three major pre-publication archives between 2018 and mid-2024. At the arXiv, this netted them 1.2 million documents; another 675,000 were found in the Social Science Research Network; and bioRxiv provided another 220,000. So, this was both a lot of material to work with and covered a lot of different fields of research. It also included documents that were submitted before Large Language Models were likely to be able to produce output that would be deemed acceptable.

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  • LG forced a Copilot web app onto its TVs but will let you delete it

    LG says it will let users delete the Microsoft Copilot shortcut it installed on newer TVs after several reports highlighted the unremovable icon. In a statement to The Verge, LG spokesperson Chris De Maria says the company “respects consumer choice and will take steps to allow users to delete the shortcut icon if they wish.”

    Last week, a user on the r/mildlyinfuriating subreddit posted an image of the Microsoft Copilot icon in their lineup of apps on an LG TV, with no option to delete it. “My LG TV’s new software update installed Microsoft Copilot, which cannot be deleted,” the post says. The post garnered more than 36,000 upvotes as people …

    Read the full story at The Verge.

  • Peripheral Labs taps into self-driving car sensors to bring sports fans right into the game

    The startup has raised a $3.6 million seed round led by Khosla Ventures.