AIGC 研究：Product Design
AIGC 研究：Product Design
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1.
Product Design 四要素和设计原则
1.1
四要素
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场景：理解和定义好 AI 应用的实际场景，直接影响到如何收集和处理数据、设计算法，以及需要多大的算力；挖掘细分场景、需求拆解、商业化。
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数据：决定了大模型的生成结构，提升模型能力与准确率以及产品伦理的前提。数据来源决定了模型的书用范围。数据采集、数据治理、数据工程。
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算法：大模型底层的运作原理方法，从理论到应用有一定的工程部署难度，需要持续不断的优化。模型选择和设计、模型调优、模型评估。
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算力：大模型庞大数据处理的先决条件，决定大模型迭代效率的主要影响因素，如何在有限算力下做出最优解。
深度结合了用户驱动、技术运用、数据决策、预见性和商业观念的全面解决问题的思考方式。它的核心是 AI 技术。从发掘用户需求，探究需求背后的深层原因，到预设并实现满足用户需求的产品形态设计，进而与用户建立紧密的联系。同时，着重于在用户的共创反馈中进行持续的优化和创新，以此更好地满足用户需求，并创造商业价值。
1.2
设计原则
利他性、个性化、跨模态、场景化、傻瓜化、情绪价值
画板
2.
Product Design 流程