用户画像是数字化营销中的重要工具，它可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、偏好和行为，从而提供更个性化和优质的服务。 本文介绍了用户画像的生成方法，包括特征提取、模型训练和用户画像生成三个步骤，并重点阐述了人工智能大模型在这些步骤中的作用。大模型是指具有超大规模参数和数据的深度学习模型，它们可以在多个领域和任务上表现出强大的泛化能力和创造力。 本文将展示大模型如何在特征提取中提高数据的质量和多样性，在模型训练中提高模型的性能和效率，在用户画像生成中提高用户画像的准确性和实用性。本文还将介绍大模型如何进行用户画像管理，包括用户画像的更新、维护和应用。

大语言模型的出现，推动我们走向了新的技术风口，那么在这个风口下，我们可以怎么看待AI技术的多样性和复杂性？这篇文章里，作者从“拟人化与非拟人化的对比与融合”这一话题出发并延伸，谈了谈他的看法，一起来看看吧。

用户数据是数字化营销的核心资产，分析用户数据可以帮助产品经理和运营人员了解用户的需求、行为和喜好，从而制定更有效的营销策略。本文将介绍如何利用大模型，即具有强大计算能力和数据处理能力的人工智能模型，来分析用户数据。 本文将从用户数据预处理、用户数据建模和分析用户数据中的大模型技术三个方面进行阐述，并且给出一些实例和示意图，帮助读者理解和应用大模型的优势。

现阶段，许多类型的大模型涌现在市面上，那么，这些大模型可以分成哪些类型？实力强的大模型，又都具备哪些能力呢？这篇文章里，作者分享了他的看法，一起来看。

本文介绍了大模型如何获取用户数据，提升数字化营销效果的方法和步骤，包括： 大模型获取用户数据的方式，主要有主动获取和被动获取两种，可以根据不同的场景和目的，灵活地选择和结合使用。 大模型获取用户数据的来源，主要有线上数据和线下数据两种，可以根据不同的场景和目的，灵活地选择和结合使用。 大模型获取用户数据后，还需要对用户数据进行一些处理，比如数据清洗、数据整合、数据分析等，从而提高用户数据的质量和价值，为数字化营销提供更好的支持和指导。 大模型在数据收集中的作用是非常重要和显著的，它可以帮助获取更多、更好、更有用的用户数据，从而为数字化营销提供更强大的支持和指导。 数据安全是指对用户数据进行一些保护和尊重，比如遵守数据保护法规、加密传输和存储数据、限制数据访问权限等，从而保障用户数据的安全、完整、可控。

合理地使用大模型等技术，运营或者营销人员可以提升洞察用户的效率，更好地分析用户需求和用户偏好。这篇文章里，作者就从几个方面，介绍了大模型在用户画像中的重要性和应用方法，一起来看。

前两天跟朋友讨论了“在极客公园创新大会中，王小川认为在AI 2.0 时代，PM应该具备 TPF 能力”这一话题。TPF：Technology - Product - Fit，即：技术产品契合度。

在Gemini开放API后，有机构完成了相应的能力评测，发现Gemini-Pro的感知和认知综合表现都相当不错。具体怎么理解？这篇文章里，作者针对报告结果做了梳理，一起来看看吧。

随着人工智能技术的进步、大模型的出现，数字化营销领域也迎来了新的挑战和机遇，这篇文章里，作者就从内容生成、用户画像、营销策略和效果评估四个方面，谈了谈大模型在数字化营销中的应用和挑战，一起来看。

大模型的出现帮助许多领域实现了能力上的突破，比如在数字化营销领域，我们可以借助大模型的能力来优化业务，这篇文章里，作者简要介绍了相应信息，一起来看。

大模型本身拥有庞大的参数规模，具有帮助我们处理业务的强大功能。那么，大模型可以如何用于优化数字化营销业务？又可以在数字化营销业务上的哪些维度提供价值？一起来看看吧。

大模型创业的升温，让竞争变得愈发激烈，企业间的人才争夺也变得十分常见。怎么解读时代浪潮下有关大模型、有关人才、有关大模型创业公司的发展或竞争？不妨来看看这篇文章的解读。