Kimi K2.5的发布标志着国产大模型在多模态能力上首次实现对Gemini 3的全面追赶。这款原生多模态架构的模型在视觉理解、代码生成和Agent集群调度上展现出惊人实力,从网页复刻到批量任务处理,实测表现直逼行业顶尖水平。本文通过深度体验K2.5的超级视觉、Visual Coding、Agent Swarm等核心功能,解析其如何以开源姿态重构大模型竞争格局。
产品经理常犯的致命错误,是用“上帝视角”在舒适的会议室里臆测用户需求,导致产品上线后遭遇“真实世界”的毒打。本文将揭示如何利用AI大模型打破这种“认知幻觉”,通过经典的5W场景分析公式(Who + Where + When + How + What)与AI提示词工程的深度结合,低成本、高保真地模拟用户在极端环境下的真实行为。我们将提供一套可落地的“AI+场景分析”三步法,帮助产品经理从“文档撰写者”进化为“现实模拟架构师”,在写第一行代码前就预知产品的成败。
上周二的产研战略会上,空气突然安静了五秒。
正在汇报的产品经理原本自信满满:“根据调研,竞品 A 的企业版已经支持私有化部署,所以我们需要紧急跟进……”
坐在对面的 CTO 皱着眉打断了他:“不可能。我昨晚刚翻过他们的 API 文档和价格页,他们只推了混合云方案,私有化部署早在上个版本就砍掉了。”
投影仪的光打在产品经理尴尬的脸上。PPT 上那行由通用大模型生成的“漂亮结论”,此刻显得格外刺眼。他甚至没有去核实哪怕一次,因为那是 AI 告诉他的。
这一幕,是不是像极了某些时刻的我们?