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那些我以为自己懂了的事

那些我以为自己懂了的事

从赛事策划转型AI产品经理，作者用六次撞墙经历揭示行业残酷真相：痛点、数据、技术必须三者相乘，AI产品的本质仍是解决实际问题，而非技术炫技。那些被忽视的行业数据才是真正的护城河，而AI行业的合规风险与迭代速度远超传统领域。最令人深思的是——只有被骂过的项目，才能真正刻进产品经理的DNA。
赫庭啊
AI产品经理产品思维合规风险
创造4亿美金年收入然后要翻车的Medvi到底告诉我们什么？

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Medvi的崛起与崩塌，揭示了AI时代商业的残酷真相：从2万美元起步到年入4亿美元，再到被FDA警告、虚假广告曝光，这家远程医疗公司的故事堪称AI Agent时代的第一堂商业课。本文通过“缝隙理论”，深度剖析如何在AI确定性与现实不规则性之间寻找套利空间，以及当公司体量膨胀时，为何那些曾被AI轻易抹平的矛盾终将反噬。
琢磨事
AI+医疗合规风险商业套利
AI,个人随笔
大模型的数据清洗，不是删删改改那么简单

大模型的数据清洗，不是删删改改那么简单

作为AI产品经理，我们常聚焦于大模型的功能迭代、场景落地，却容易忽略一个底层真相：大模型的能力上限，从来不是算法，而是训练数据。就像优秀的厨师离不开新鲜食材，高性能大模型的背后，必然有经过严格筛选、整理的干净数据——这就是数据清洗，大模型的食材预处理环节，也是AI产品经理必须吃透的核心基础。
为了罐罐
AI产品经理产品能力合规风险
快讯
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