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AI类产品经理需要掌握的知识域及进阶路径作为一名AI产品经理，正站在技术与商业的前沿。这个角色不仅需要传统产品经理的核心能力，更要求深入理解AI技术的边界与可能性。以下是你需要掌握的知识体系及清晰的进阶路径。

哥布林学者

吴恩达深度学习课程五：自然语言处理第二周：词嵌入（一）词汇表征和类比推理此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。课程相关信息链接如下：本篇为第五课的第二周内容，2.1和2.3的内容以及一些基础的补充。

我的2025：做项目、跑副业、见人、奔波、搬家、维权、再回上海2025 年，如果让我用一句话定性，我会说：我在变强，也在重新选择自己的人生结构。这一年我做了很多事，多到我一度不敢回头看。表面上看，我一直在“往前”：写内容、做项目、跑副业、见人、奔波、搬家、维权、再回上海。可只有我自己知道，真正折磨人的不是忙，是那种反复出现的瞬间——我突然意识到：我不是在冲，我是在被生活推着跑。

Prompt(提示词)编写原则和技巧1.1、具体指导：给予模型明确的指导和阅读。核心思想：不要问模型 “你能做什么”，而是告诉模型"你必须怎么做"

白话讲述监督学习、非监督学习、强化学习我用一个通俗的比喻来解释这三种AI学习方式，然后详细说说它们的方法和优缺点。这里我们用做菜这个比喻，来区分这三类学习的方法：

天上掉下个牛霸天

2025年十大技术趋势前瞻分析当前技术发展的整体趋势，包括人工智能、云计算、边缘计算、区块链、物联网等领域的进展。探讨这些技术如何推动行业变革，以及它们在未来一年的可能发展方向。

Java开发追求者

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和你一起去月球

Agent 应用开发与落地学习总结AI Agent 和 Agentic AI 的区分：python 示例如下所示：LLM 会识别用户需求，调用get_weather工具，输出包含 “location: Paris, France” 参数的工具调用指令，示例如下：

三千世界006

Claude Code Agent Skills 自动发现原理详解Agent Skills 的自动发现采用声明式、基于提示的发现系统，通过语言模型推理来判断何时使用哪个技能，而非传统的算法匹配或规则引擎。

带来 AI Agent 开发，OpenSolon v3.8.3 发布OpenSolon 是新一代，Java 企业级应用开发框架。从零开始构建（No Java-EE），有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议，是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目，是 Java 应用开发的生态基座（可替换美国博通公司的 Spring 生态）。

程序员欣宸

LangChain4j实战之十四：函数调用，高级API版本这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

真实世界研究与医疗数据 AI 产品的融合边界真实世界研究（Real-World Research/Real-World Evidence, 下称 RWR/RWE）与医疗数据 AI 产品近年呈现出一种“看起来越来越像”的趋势：同样依赖电子病历、理赔数据、登记队列与多模态数据；同样强调数据治理、特征工程、模型训练与部署；同样在临床与支付方语境中讨论“效果”“风险”“价值”。问题在于，这种趋同究竟意味着方法论与产品形态的真实融合，还是只是在工程管线与术语层面的表面相似？

LangChain——如何选择合适的多智能体架构在这篇文章中，我们将讨论：什么时候你真的需要多智能体架构，目前实践中最常见的四种核心模式，以及 LangChain 如何帮助你高效地构建多智能体系统。

亲爱的非洲野猪

基于 MCP 构建智能文档分析系统：技术实现详解在信息爆炸的时代，企业每天处理数以千计的文档——从技术手册、合同协议到研究报告。传统的关键词搜索已无法满足深度分析需求。本文将详细讲解如何基于 MCP（Model Context Protocol）构建一个能理解、分析并智能推荐关联信息的文档分析系统。

Token：AI 时代的数字货币——从原理到计费全解Go 系列博文的最近一口气写了十篇（王婆卖瓜下，全是干货）。这一次换个方向，紧跟技术趋势，聊一个几乎所有 AI 应用都绕不开、却经常被一笔带过的概念——Token。

Azure 架构师学习笔记 - Azure AI(1)- 概述本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。本文属于【Azure AI】系列。作为云环境的使用者，不了解AI是不可接受的，但是正如大数据这么多年都没有被正式定义一样，AI更加如此，所以我不打算铺开太多，我计划使用25篇左右的文章覆盖一下最近从0 开始入门AI 的经历。

Milvus向量数据库/ˈmɪlvəs/百亿级，分布式，毫秒级检索，低延迟、高并发，支持百万维度；支持多模态(文本、图片、视频、音频)各种非结构化数据的向量存储，支持混合检索、多向量类型（稠密向量、稀疏向量）；

不正经绣才

飞书多维表格工作流指南（AI日报小助手）之前发过几篇能写入飞书的扣子Coze工作流，有不少同学会卡在输出到飞书这一步，出现问题时不知道该如何解决。

一个帅气昵称啊

.Net优雅实现AI知识库基于Ollama模型，Qdrant作为向量数据库实现RAG流程AI检索增强使用Ollama作为本地LLM推理引擎，Qdrant作为向量数据库，结合Semantic Kernel实现RAG流程。架构分为文档处理、向量存储、检索增强三个核心模块。

AI搜索优化：BugooAI、智推时代、百分点科技的战略抉择随着ChatGPT、Kimi、DeepSeek等AI搜索引擎深度渗透用户决策链路，GEO（生成式引擎优化，亦称AI搜索优化）已从前瞻概念演变为企业必须布局的战略要地。它通过优化内容与策略，使品牌在用户向AI提问时被主动提及、引用并推荐，从而抢占无广告成本的AI原生流量。然而，市场服务商背景迥异，从传统SEO升级派到AI原生技术派，企业面临选择困局。本文旨在提供一份客观、多维度的GEO服务商对比指南，重点剖析BugooAI布谷、智推时代、百分点科技三家典型代表的技术路径、服务模式与适用场景，助力企业决策者做