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AI绘图模型实战技巧分享

AI大模型具备多种实用功能,包括编写代码、构建三维模型和灯光效果、制作演示文稿、合成视频等。在图像生成方面表现尤为突出,能够轻松创作多样化的视觉作品。这一技术有效降低了行业专业技能的门槛,大幅减少了软件功能探索的时间成本,为互联网企业高效批量制作产品图提供了有力支持。接下来分享几个本人在模型训练过程中积累的实用技巧,内容非常实用,值得收藏!为避免主视觉效果过于单调,这里汇总了近期工作中能够提升设计效率的几个实用案例。案例一,包装瓶平面图转换为俯视视角效果随后与背景进行融合处理,效果十分自然,可实现批量输出

2026-07-18 19:42:14  |  9 阅读

AI如何重塑3D制造行业

未来,也许不是AI在制造产品,而是AI正在重新定义产品的创造方式。 ⸻过去几年,很多人热议AI是否会取代画家、程序员或教师。但鲜有人探讨:AI将如何变革制造业?如果用一句话回答,我会说:AI不会取代制造业,而是会重塑制造业的每一个环节。而3D制造业,或许是最先迎来变革的领域之一。 ⸻ 第一,它将革新产品设计。如今设计一双鞋,我们需要考虑诸多因素: * 它该是什么样子? * 鞋底需要多柔软? * 适合哪些人群? * 多久不会变形? * 使用何种材料? 过去,这些问题需要设计师和工程师反复试验修改。未来,AI

2026-07-15 10:34:51  |  10 阅读

AI原生:从底层重构产品逻辑

AI原生可以理解为:并非简单地将AI作为插件嵌入现有产品,而是从零开始,按照“AI能够参与决策、生成、执行、协作”的理念,重新设计产品、流程和组织架构。最简单的判断标准:传统软件 + AI: 原有系统上增加一个“AI助手”“智能客服”“一键生成”按钮。AI原生: 系统本身围绕AI构建。用户不是“操作软件”,而是“设定目标、提供约束、给予反馈”,AI负责拆解任务、调用工具、生成结果并持续优化。举例:传统CRM流程: 销售手动录入客户、撰写跟进记录、查询客户状态、进行销售预测。AI原生CRM流程: 销售只需说

2026-07-06 06:08:19  |  16 阅读

AI产品真正的成本:无法自证已尽审慎义务

▲ 封面先说结论:企业开发AI产品,真正面临的风险不是"模型偶尔出错"。更大的隐患在于,一旦产生争议,企业无法拿出证据说明当初为何如此设计、为何如此采集数据、用户是否真正知情、数据来源是否合规、出现问题后如何应对。上线前,许多团队会准备隐私政策、用户协议、算法文档、服务条款。文档当然不可或缺。但文档只是基础防线。到了诉讼、投诉、监管调查或客户追责阶段,真正起作用的是完整的证据链条。AI合规不是撰写一套文件就完事,而是确保每个关键环节都能被追溯还原。最高人民法院指导性案例265号,涉及一家教育网站和APP采

2026-07-02 02:35:12  |  12 阅读

AI赋能:智能产品设计与研究

丛书名:动画与数字媒体专业系列教材伴随着人工智能(AI)技术的迅猛进步,将技术落地为实际应用的价值日益凸显,因此,构建智能产品设计体系并培育相关人才显得尤为迫切。本书紧跟AI最新动态,系统梳理了智能产品设计的纵向历史沿革与横向产业布局,从多维度、多层面解析了AI在产品设计中的各类应用场景、具体方法及实施流程,并阐述了如何打造智能产品设计能力。全书共划分为四个篇章:第一篇(第1、2章)探讨智能产品的设计走向;第二篇(第3、4章)深入阐述智能产品的分析与策划;第三篇(第5、6章)指导智能产品的设计实操;第四篇

2026-06-27 22:18:00  |  18 阅读

AI赋能:智能产品设计与研究

丛书名:动画与数字媒体专业系列教材伴随着人工智能(AI)技术的日新月异,将技术落地为产品应用的需求与价值日益凸显,这迫切要求我们构建智能产品设计方法体系,并大力培养相关领域的专业人才。本书《AI创造力:智能产品设计与研究》立足于AI的最新进展,系统性地梳理了智能产品设计的纵向演变脉络与横向产业布局,从多维度、多层级展示了AI在产品设计中的应用场景、具体方法及实施流程,并阐述了如何打造智能产品设计能力。全书共划分为四个篇章:第一篇(第1、2章)聚焦智能产品的设计趋势;第二篇(第3、4章)深入剖析智能产品的分

2026-06-26 04:36:19  |  7 阅读

季翔:人工智能怎样助力追求经济腾飞?

人工智能怎样助力追求经济腾飞?季翔开场说句掏心窝子的话:咱们普通百姓过日子,买东西、享受服务,谁不渴望被真诚相待?谁不期待遇到那种“懂我”的商品?但现实经常是——商家觉得“凑合就行”,消费者只能“勉强接受”。我提出“追求经济”,本质就是要打破这个僵局:不是被动凑合,而是主动求精。过去,能一直做到这点的,全球数得上的,也就乔布斯、马斯克、任正非那几位顶尖高手,靠的是天赋直觉,普通人学不来。现在可不一样了——人工智能登场了,它把“求精”这件事,从“天才专有”变成了“人人可学、个个能用”的真本事。下面,咱们就细

2026-06-24 11:47:13  |  28 阅读

Codex与Figma:2026AI创作新范式

2026最强AI组合之一:Codex + Figma 最近用了一段时间 Codex 和 Figma。 大家都知道 👉 Figma 是设计师工具 👉 Codex 是程序员工具 这两个工具组合起来已经能完成很多事情。 甚至可以直接从想法走到产品上线。 我整理了5个典型案例 ① 一句话生成网站 输入需求: 帮我做一个宠物用品官网 Codex 拆需求 Figma 生成 UI Codex 开发代码 最后直接部署上线。 ② 把截图变成产品 看到一个喜欢的页面? 直接上传截图。 Codex 分析页面结构 Figma 还

2026-06-21 20:20:53  |  15 阅读

AI会议纪要的核心:区分事实与建议的必要性

市面上众多AI工具表面上暴露的是模型性能短板,但深入实际应用场景后,真正的问题往往出在流程设计上——责任归属没有明确界定。今天这篇文章,我不打算从"模型能力是否达标"这个角度展开,而是想聊聊一个常被忽视的产品设计要点:AI会议纪要应当将客观事实、AI推断结论与行动建议分别展示,并预留人工审核环节。若在这一环缺失,前期演示或许能交出漂亮答卷,可一旦投入真实团队运作,就会遭遇三种困境:执行层不敢采纳,管理层不敢信赖,产品团队也难以进行效果评估。AI功能并非输出一份结果就大功告成,它需要能够被解释、被认可、被修

2026-06-13 14:16:24  |  17 阅读

上海|京东AI产品实习生热招中

京东作为国内顶尖的技术驱动型电商与零售基础设施服务商,业务版图涵盖零售、科技、物流、健康等多个板块。2025年京东重磅推出JD YOUNG实习生项目,提供10000+可转正的实习岗位,聚焦"大模型、搜广推、运筹优化、大数据、具身智能"等前沿领域,研发类实习生月薪可达万元以上。AI产品团队致力于大模型在电商场景中的实际应用,实习生将全程参与AI驱动的C端产品设计与迭代升级。Job DescriptionAI产品规划与设计:主导AIGC领域(如智能导购、大模型对话、生成式推荐等)的产品规划设计并推动落地实施,

2026-06-11 09:20:46  |  35 阅读

AI 产品实习生离职总结

AI 产品岗两月实习复盘心得60 天 · 2 次出差 · 半薪经历自 2026 年 4 月起,我结束了为期两个月的实习生涯。这是我首份正式实习。从最初的满怀好奇与兴奋,到初期不敢与同事交流,再到后来在公司结识好友并独立承担产品经理的部分职责。期间,我完成了两次出差及客户对接任务,参与了短剧拍摄,并独立完成了 XR 硬件设备 7 项 AI 功能的产品设计。虽然时间短暂,但获得的一些新认知是离开校园前无法获取的。校园内大家年龄相仿,职场却并非如此。不同背景、经历和年龄的人汇聚一堂,成绩不再作为唯一评判标准——

2026-06-10 11:44:27  |  20 阅读

AI 并非取之不尽的自来水

AI DAILY / 2026.06.06当行业巨头都在紧急补充算力时,小型团队更不应将每个交互按钮都设计成“随意调用大模型”。今日的几则 AI 动态看似宏大:Google 计划向 SpaceX 采购巨额算力,Anthropic 在 IPO 前夕持续回应外界对 AI 投资回报的质疑,而与此同时,部分初创企业却反其道而行,致力于开发“减少用户屏幕依赖”的产品。若仅看表面热闹,极易得出一个空洞结论:AI 领域的竞争愈发烧钱。然而,这对普通团队而言并无实质助益。我更愿将其转化为一个产品命题:你的 AI 功能,是

2026-06-06 15:45:30  |  21 阅读

AI产品专家核心能力图谱

AI产品专家核心能力图谱AI产品专家正跃升为科技领域最抢手的职位。有别于传统产品人,AI产品专家需统筹技术、商业与道德三大维度,搭建专属知识架构。01技术洞察层AI产品专家不必深谙编程,但须洞悉技术边界与潜力。核心范畴含:机器学习基础范式(监督、无监督、强化学习)、模型评测指标(精确率、召回率、F1分数)、及大语言模型、多模态AI等主流技术原理。关键在于判别哪些问题适配AI方案——并非所有场景皆需“智能”。02产品构建层AI产品交互逻辑与传统软件大相径庭。产品人需精通:意图识别与确认机制、不确定结果的展示

2026-06-04 10:46:58  |  30 阅读

AI太听话反而不像人?新研究揭示真相

AI的“顺从”与“拟人化”之间,似乎存在着一个根本性的矛盾。The Decoder本周披露了一项大规模调研:针对超过50款热门对话AI模型进行测试,结果出乎意料——示意图(配图与文章内容无关)01 ‘乐于助人’为何会与‘拟人’冲突专家分析指出:人类行为往往多变且充满不确定性,而“乐于助人”的本质是给出正确、有用且符合预期的回答。两者在训练目标上存在结构性冲突:模型被优化为“直接给答案”,但“拟人化”恰恰需要那种“不总给答案”的模糊感与矛盾性。示意图(配图与文章内容无关)02 对AI产品设计的启示若此结论属

2026-05-31 08:28:33  |  36 阅读

AI产品经理指南:从零设计企业级RAG智能问答系统

☕ 预计阅读时间:8分钟2026年,产品经理圈子里AI成了热门话题。但真正能拿出完整“可以评审、可以落地”的AI产品PRD文档的从业者,仍然屈指可数。本文将结合我本人从B端产品转型AI的真实经历,完整还原一个基于RAG架构的化工实验报告智能问答APP的完整设计流程。无论你是刚入行的产品新人,还是正在考虑转型的同行,希望这份实战经验能为你带来一些思考。虽然在B端产品领域积累了一定经验,但化工行业对我来说完全是一个陌生的垂直领域。选择这个场景,正是为了还原“产品经理踏入陌生垂直赛道”的真实困境。某化工企业存有

2026-05-30 18:01:48  |  11 阅读