AllthingsPM
PulseAugur coverage of AllthingsPM — every cluster mentioning AllthingsPM across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
1 天有情绪数据
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AI产品经理：先提示，再RAG或微调
对于产品经理而言，检索增强生成（RAG）、微调和提示工程之间的选择取决于具体问题。提示工程是首选且通常足够的解决方案，它在不改变模型的情况下更改指令。RAG通过向提示添加外部上下文来弥补知识差距，而微调则修改模型的权重以纠正不一致的行为或缩小技能范围。这些方法可以结合使用，提示工程和RAG在生产系统中很常见，并且在每一步进行评估对于确定最佳方法至关重要。
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Anthropic发布模型上下文协议（MCP），用于AI工具集成
Anthropic发布了模型上下文协议（MCP），这是一个开放标准，旨在促进AI应用程序与外部工具或数据源之间的安全双向连接。MCP的功能类似于AI的USB-C端口，允许Claude、ChatGPT和Cursor等各种AI应用程序通过单一、标准化的接口访问产品的工具和数据。对于产品经理而言，MCP代表了一个新的产品界面，使他们能够定义产品暴露的操作、控制访问以及衡量性能。
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产品经理通过 OpenAI 学习 LLM API 调用
本指南解释了产品经理如何在约十五分钟内使用 OpenAI 的平台进行首次 LLM API 调用。它详细介绍了涉及的步骤，包括获取 API 密钥、将其设置为环境变量以及构建 `curl` 命令与 API 进行交互。文章强调了理解 API 调用组件的重要性，如端点、标头、模型和输入，以及如何解释响应，特别是详细说明了 token 消耗和成本的 usage block。这种实践方法被认为是 PM 的一项宝贵技能，正如招聘广告频繁要求熟悉 A…
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AI产品经理课程解释LLM机制：Token、上下文、温度
AI产品管理课程平台AllthingsPM发布了一份指南，为产品经理解释核心LLM概念。该指南重点关注Token、上下文窗口和温度设置，强调它们对功能成本、延迟和质量的影响。它指出，Token是计费和长度限制的基本单位，输出Token的成本通常高于输入Token。该平台提供免费课程和题库，帮助产品经理通过产品决策理解这些机制。