想成为一名合格的 AI PM，先抛弃过去那些让你成功的经验
想成为一名合格的 AI PM，先抛弃过去那些让你成功的经验AI 产品经理，和我们所熟知的 PC、App 时代的产品经理完全不一样。
来自主题: AI技术研报
7006 点击 2025-09-03 12:26
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AI 产品经理，和我们所熟知的 PC、App 时代的产品经理完全不一样。
大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力，而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而，现有方法存在两大关键缺陷：路径同质化（推理路径趋同）和中间结果利用不足（大量高质量推理分支被丢弃）。
论搞事情，网友们从来不让人失望。 这不，最近海外又出了个营销大整活，网友 Ömer Öztok 声称自己给 OpenAI 投了份申请担任 CEO 的简历。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。
现在做 AI 课程的，不计其数，吴恩达、Andrej Karpathy，Greg Isenberg 等人更是大神下凡支教。高校如斯坦福、MIT、哈佛等也有公开课资源。
机器人对可形变物体的操作（Deformable Object Manipulation, DOM），是衡量通用机器人智能水平的关键指标之一。与刚体操作不同，衣物、绳索、食物等物体的形态不固定，其状态空间维度极高，且物理交互过程呈现出复杂的非线性动力学特性，为感知、规划和控制带来了巨大挑战。
火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding），让人人都可以上手编程，写出自己的程序了。然而，作为Vibe Coder，和真正的软件工程师之间，还存在哪些差距呢？
22-25岁初入职场的年轻人，就业率同比已经下降了13%，AI带来的就业冲击愈发严峻。一些老板们也开始冻结招聘，将AI能力不足的求职者直接拒之门外。AI造就的新形势迫使我们认真思考，哪些岗位是很难被AI取代的呢？
谷歌回归搜索老本行，这一次，它要让 AI 能像人一样「看见」网页。 这是谷歌前不久在 Gemini API 全面上线的 URL Context 功能（5 月 28 日已在 Google AI Studio 中推出），它使 Gemini 模型能够访问并处理来自 URL 的内容，包括网页、PDF 和图像。
原来，Scaling Law在32年前就被提出了！ 不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。