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- 《Chelsea Finn：RL 是如何在 Robot Learning 领域创造价值的？》Chelsea Finn 在机器人学习领域的研究主要集中在通过大规模机器人交互提升智能能力，强调机器人在特定环境下的表现与泛化能力的差异。她指出，尽管机器人技术已有进展，但与人类相比，仍需解决数据和泛化能力的挑战。Finn 提到，通过收集高质量的人类操作数据及应用预训练模型，可以增强机器人的学习能力，从而实现更复杂任务的执行。
- 《AI 系列(一)：一文说透AI产品经理的底牌和命门》本文探讨了 AI 产品经理在大模型时代的机遇与挑战。随着 AI 技术的普及，产品经理在 C 端和 B 端的应用场景中扮演着重要角色。尽管 AI 原生应用面临用户留存和盈利难题，但通过在现有 APP 中嵌入 AI 功能，产品经理可以提升用户体验和商业价值。在行业转型过程中，了解市场动态与人才需求，将是 AI 产品经理职业发展的关键。
- 《找 PMF 就是要做没壁垒的事 | 42章经》在 AI 创业的过程中，关键在于评估交付质量与数据的有效性。成功的核心要素包括明确用户预期与依靠模型完成交付的任务。Albert 强调，创业成功率受认知水平影响，好的时机并不固定，而是与外部环境变化相关。理想主义者需关注时代需求，寻找可持续的、有积累潜力的商业资产。
