做AI產(chǎn)品經(jīng)理要時刻刷推薦算法的信息知識，而我的今日頭條以及相關(guān)信息流咨詢，早已經(jīng)把我定位一個產(chǎn)品經(jīng)理和IT技術(shù)男，所以每次信息的獲取都相對領(lǐng)先。

加上朋友圈的從業(yè)者，幾乎行業(yè)上的一些新產(chǎn)品或者革命的新技術(shù)，都會第一時間拿到邀請碼或者產(chǎn)品內(nèi)測體驗。

比如我曾經(jīng)分享過一個AI自動化的一個產(chǎn)品，清華智普的APP，能夠自動化操作手機(jī)的APP，以Agent自動化操作的安卓系統(tǒng)作為底層，成為第一個完全自動化操作手機(jī)的APP應(yīng)用與模型結(jié)合。

這篇文章

這個產(chǎn)品有瑕疵，就是操作的手機(jī)操作系統(tǒng)并不是自己手機(jī)的，而是APP里面內(nèi)置的虛擬機(jī)。

本質(zhì)底層原因是清華智普并沒有像豆包AI那樣的操作系統(tǒng)團(tuán)隊，有足夠的資源以及ROM團(tuán)隊，并且APP里操作虛擬機(jī)的安卓版本是非常早期的，所以導(dǎo)致現(xiàn)在很多應(yīng)用都沒有辦法安裝上去，這款自動化操作的APP里面內(nèi)置應(yīng)用主流的也沒有，比如微信、淘寶什么都沒有。

當(dāng)然成為了第一個可以自動化的產(chǎn)品，以及給AI產(chǎn)品經(jīng)理開辟了一個新的產(chǎn)品架構(gòu)，智普AutoGLM是走對了。

這個方向隨著豆包AI手機(jī)上線之后，已經(jīng)成為公認(rèn)的主流

后續(xù)如何將自己的應(yīng)用與AI大模型以及底層操作系統(tǒng)聯(lián)動，將是接下來許多產(chǎn)品經(jīng)理會涉及的場景，所以第一個開源項目就是智普GLM終于把上線的產(chǎn)品開源了，允許產(chǎn)品經(jīng)理與開發(fā)者直接部署使用，就可以讓全面完成這個自動化的應(yīng)用終端了，

12小時開源之后，就已經(jīng)成為了最火熱的開源項目

目前模型的交流討論帖子有非常多的討論，其中最核心的問題就是切換為本地Mac以及對于模型所需要的硬件配置問題。

第二個開源：mind lab支持萬億參數(shù)訓(xùn)練的模型

來自于OpenAI、字節(jié)跳動以及清華大學(xué)共同組件的團(tuán)隊mind lab團(tuán)隊基于KIMI K2 ，將其萬億參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練微調(diào)，通過Lora+混合并行架構(gòu)只需要了64張H800GPU就搞定了，并且代碼已經(jīng)開源，被合并在了英偉達(dá)與字節(jié)跳動的開源集里面，其算法也更新了一個產(chǎn)品APP叫做macaron，定位于個人persona的AI 助理。

核心是他們公開了如何用萬億參數(shù)來做模型訓(xùn)練，并且強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，這個方法值得就是AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心要學(xué)習(xí)的知識點。

雖然第二個已經(jīng)孵化出了一個自己的APP，APP的代碼沒有開源，但算法層面我已經(jīng)整理了，可以在文中評論區(qū)尋找。

通過agentic RL進(jìn)行擴(kuò)展，10個人的團(tuán)隊就完成了其SOTA，在復(fù)雜的上下文本工程里。

現(xiàn)在技術(shù)進(jìn)化太快了，而這2個開源項目是產(chǎn)品經(jīng)理做自動化桌面系統(tǒng)以及越來越懂人的AI產(chǎn)品必然基礎(chǔ)，前者是應(yīng)用底座，后者則是模型部分。

而現(xiàn)在AI產(chǎn)品經(jīng)理幾乎要想拿到年薪50萬以上，兩者缺一不可，必須要兼任，不僅要學(xué)習(xí)如何做產(chǎn)品架構(gòu)，還要去研究如何做模型訓(xùn)練，才能夠成為一個“全棧產(chǎn)品經(jīng)理”。

在我寫這篇文章的時候，美團(tuán)內(nèi)部已經(jīng)要求前端開發(fā)工程師轉(zhuǎn)型為全棧工程師了，未來純前端的工程師將越來越窄。

以上就是建議AI產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注的知識點

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