以下是您在面试 AIGC 产品经理时可能会被问到的问题： 大模型题目： 1. 您对哪些算法比较熟悉，能否介绍一下？ 2. 能介绍一下您了解的大模型有哪些？您怎么评价它们？ 3. 如果想要快速体验各种模型，该怎么办？ 4. 大模型应用在落地过程中如何注入领域知识？ 5. 能介绍一下大模型应用如何做评测？ 6. 大模型怎么保证它们的价值观没有危害？ 7. 您对 PE 有什么理解，有过什么比较好的 pe 案例吗？ 8. 您怎么理解大模型微调和 RAG，它们有什么优势？ 9. 有过用大模型解决传统模型解决不了的业务问题吗？ 10. 大模型面对的安全危险有什么传统内容没有的吗？怎么系统化地解决大模型内容安全的问题？ 通用题目： 1. 您怎么理解 AIGC 产品经理、AI 产品经理、传统产品经理的，有什么差异？ 2. AIGC 项目和传统 AI 项目有什么差异，对于产品经理来说有什么不同？ 3. 在 AIGC 项目中产品经理需要参与和负责哪些事情？ 4. 您认为，未来 AI 或者 AIGC 的方向是什么？ 5. 大模型一般认为需要大量的数据和硬件，但是现在很多国内大模型公司显然不具备这样的条件，他们的发展您有了解过什么途径吗？ 6. 您用过哪些 AIGC 产品，您怎么评价？ 7. 说一下，您对大模型、AIGC、AI 的理解。 8. 您怎么理解大模型和传统模型的异同点？ 9. 介绍一下当前 AIGC 都有哪些落地的场景？ 10. 生成式大模型的优点和局限性有哪些？ 11. 大模型在您所在的行业和领域有哪些结合点，为什么？

以下是为新手提供的学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 5. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 6. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 7. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 需要注意的是，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。

以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息： 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token，如阿里的通义千问大模型、智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。 对于极简未来平台，使用 GPT3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利，用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外，充值 19 元可兑换 10000 积分，能满足日常使用好几个月，实际使用成本不高。 服务器方面，腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动，如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元，新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。 宝塔面板有免费和付费版本，免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的，使用其部署和管理应用不会产生额外费用。 需要注意的是，不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同，建议您根据实际需求进一步了解和评估。

以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。

以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。

以下是新手学习 AI 的一些建议： 1. 编程语言基础： 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 工具和平台使用： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习、自然语言处理等以及它们之间的联系。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 掌握提示词技巧： 提示词上手容易且很有用。 7. 实践和尝试： 理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 分享实践后的经验和成果。 8. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用的体验。 9. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力，不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。

SD 关键词是用于在 Stable Diffusion 中描述图像特征和生成条件的词汇。以下是一些常见的 SD 关键词示例及相关说明： 正关键词： 增加照片质感常用的：如“”“photon mapping,radiosity,physicallybased rendering,automatic white balance”等。 特定元素和风格：如“Chinese festive color scheme”“open mouth,1 tooth”“a cute cat cartoon IP character”“black line sketch”等。 负关键词： 不想要的效果或元素，例如“back and white,green,blue,purple”“lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry”。 在不同场景中的关键词： 例如在“AI 造字”中，“冬”字的正面关键词有“masterpiece,best quality,snowy ground,snowflake”，反面关键词有“lowres,bad anatomy,bad hands,text,error,missing fingers,extra digit,fewer digits,cropped,worst quality,low quality,normal quality,jpeg artifacts,signature,watermark,username,blurry”。 对于“春”字，正面关键词是“realistic,8k,masterpiece,best quality,meadow,flower,butterfly,blue sky”。 镜头相关的关键词： 如“panorama_landscape”（全景_风景镜头）、“front_view_from_side”（正面视角_侧面视角）、“group_picture_everyone”（一部作品中的主要人物集齐）等。 需要注意的是，关键词的选择和使用应根据具体的需求和想要达到的效果进行调整。

目前，在文生图领域，有几个表现较为出色的模型： 1. Kolors：这是最近开源的文生图模型中非常出色的一个。从技术报告来看，它有诸多改进，如更强的中文文本编码器、高质量的文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙解决高分辨率图加噪不彻底的问题。实测效果很不错，展示了快手的强大技术实力。 2. 腾讯混元大模型：其仍在不断升级中。在小范围体验中，有以下特点： 对 prompt 提示词撰写的精细度与准确度要求较高，建议反复细化、调整、优化 prompt 以实现想法。 每次生成的内容具有不确定性，生成结果未达到 100%可控生成，建议多次尝试。 主要优势在于生成照片的真实感较强，包括人像、场景与自然景观，能画出符合古诗词描述的诗句，生成的图片风格多样、美观。但中远景人脸生成目前仍是业界难题，仍在不断优化中。 其中，Kolors 可以说是目前主流的文生图训练技巧都用上了，而腾讯混元大模型在中文语义理解和某些特定场景的生成方面有其优势。

人工智能的发展前景十分广阔。在我们的日常生活中，许多方面都已经有了人工智能的参与，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度都令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，比如数字生命与人类之间合作和竞争的基础，以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有了诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会出现超级智能，机器可能会具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临诸如合作与竞争、伦理道德等有趣的问题。 从产业角度看，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。