AI 最贵的模型卡死了我的流程,小模型却救了它-AI 选型的反常识 在AI模型疯狂迭代的时代,产品经理们正陷入一场无休止的'参数军备竞赛'。本文作者通过亲身经历的血泪教训,揭示了'最强模型'神话背后的陷阱:86秒的进度条、180秒的卡死,以及那些信誓旦旦给出错误答案的0.9高分。从'SOTA FOMO'焦虑到'四问选型法'实战指南,这篇文章将彻底改变你对AI模型选型的认知——原来,'够用就好'才是更高级的产品智慧。 浩思AI AI选型SOTA焦虑产品思维
AI,个人随笔 别让模型拖后腿:我用6年产品经验总结的AI选型法则 面对AI工具的选择困境,产品经理们往往陷入‘最强模型’的误区。本文通过实测对比Kimi与Claude在长文写作、竞品分析等场景的表现,揭示了模型选择的关键在于任务匹配而非技术榜单。从中文语境的微妙差异到逻辑链条的稳定性,深度解析如何根据业务场景挑选最适合的AI助手,让技术真正为产品赋能。 灵艺 AI选型ClaudeKimi
AI,个人随笔 OpenClaw 再强,Dify 也没过时:AI 工具选型别再被带偏了 AI工具选型之争背后,是执行型Agent与平台型工具的定位差异。本文深入剖析OpenClaw、WorkBuddy与Dify、openJiuwen的本质区别:前者擅长突破复杂场景,后者专注沉淀稳定流程。从企业落地视角,揭示如何根据专家任务/群众任务、探索性/标准化任务等维度,构建工具组合策略。 菜根老谭 AI工具AI选型Dify
AI,个人随笔 一文拆解2026国产大模型选型实战地图 国产大模型的迭代速度让人目不暇接,但如何在‘诸神之战’中选出最适合业务的模型?本文深度拆解八大主流厂商的技术基因与能力边界,提供一份实战导向的选型决策地图,助你在预算、任务类型、数据合规与生态集成中找到最优解。 青芸Chloe AI选型商业化落地大模型