数据工程 | 人人都是产品经理

AI,个人随笔

从 AI 炒股“翻车”看金融 AI 设计：产品逻辑与数据训练的破局之道

AI在金融领域的盲目应用正引发真实损失：大模型给出的虚假业绩预测让投资者一周亏损5万元。这场教训揭示了金融AI必须跨越的技术与伦理双重鸿沟。本文将深入拆解产品经理如何构建防御性交互体系，以及AI训练师如何通过数据工程压缩幻觉空间，让AI真正成为金融决策的安全辅助而非风险源头。

AI应用数据工程防呆设计

AI

AI产品的核心竞争力往往藏在模型微调的细节里。当通用大模型无法满足特定场景需求时，微调成为产品差异化的关键利器。本文从实战角度出发，揭秘如何精准判断微调必要性、选择适配技术方案，以及避开数据准备中的致命陷阱，帮助产品经理用最低成本打造最懂业务的AI助手。

AI产品 LoRA RAG

AI,个人随笔

多模态AI正在重塑我们对智能的认知边界——它不再是简单的‘能看图的ChatGPT’，而是让AI首次触及世界本貌的技术革命。本文深度解析多模态如何补足AI的感知缺陷，揭示数据工程比模型更关键的行业真相，并犀利指出产品经理必须掌握的三大决策维度：感知拆解、误差控制与系统一致性。

AI产品多模态技术原理

AI,个人随笔

多模态AI系统正在颠覆我们对技术边界的认知。本文深度剖析从数据标准到认知对齐的隐藏挑战，揭示为何工程一致性比模型参数更能决定产品成败。当AI开始真实感知世界时，真正稀缺的或许不是算力，而是教会系统如何稳定理解人类意图的能力。

多模态技术原理数据工程

AI

AI 落地需明确模型边界，存在 “能用 AI 就用” 与 “能不用就不用” 两种路径，核心在于把握可观测性，通过处理错误、建立反馈闭环持续优化，数据工程是其演进的关键驱动力。

AI应用数据工程模型边界