10月,文字识别OCR、语音识别、图片标签推出新功能。 腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 图片标签 功能介绍 产品新增两个图像标签版本,并输出详细标签的分类信息,覆盖8个大类、六十多个子类、数千个标签。
大家好,我是Ai学习的老章 在产品目录中使用 AI 时,最大的挑战是视觉一致性。如果主图与详情图略有不同,就会削弱客户信任。 本指南将带你完成 10 个电商场景的 Gemini 2.5 Flash 应用,把你的视觉内容从昂贵瓶颈转变为创意资产。 步骤 1:创建主产品图 首先,我们用详细的文本提示生成一张完美的主图。 注意:这可能是唯一需要你手动完成的步骤——拍一张真实的产品照片。其余所有步骤都可以交给 AI 处理。如果你没有高质量的产品照片,可以用 Gemini 来编辑。 ad template 第 10 步:构建“看即买”平铺图 为了创建“Shop the Look”图片,提供其他产品的精确图片远比仅描述它们要好得多。 从“唯一真实来源”的主图开始,我们确保每一张照片的产品一致性——从技术细节到理想化的生活方式场景。 使用 Gemini 2.5 Flash 等模型的 AI 图像生成正在从根本上改变电商格局。
【引】很久没有更新全栈系列了, 这一篇或许可以算做全栈系列的延续,本文源自过去的工作经验及与AI产品经理的对话。 用户界面设计是困难的。 本文尝试总结了10个UI设计的小技巧,当然,最快的学习方法是实践。 1. 使用空间对相关元素进行分组 将信息分解为相关元素的小组有助于构建和组织界面,使人们更容易理解和记忆。 无论是在自己的产品中,还是在与其他公认的产品进行比较时,这都应该是正确的。这个可预测的功能提高了可用性并减少了错误,人们不需要不断地学习事物是如何工作的。 10. 文本左对齐 在像英语这样的从左到右书写系统中,为了获得最佳的可读性,建议将文本左对齐。这是最符合自然阅读习惯的对齐方式,尤其适合较长的正文内容。 这意味着最终产品不仅外观上忠实于设计稿,在用户体验方面也能达到更高的标准。
10月动态 消息队列 RocketMQ 版 【商业化】消息队列 RocketMQ 版专享集群正式商业化。基于开源RocketMQ打造,兼容社区SDK,具有低延迟、高性能、高可靠、万亿级消息吞吐等特点。 ★ 消息队列 RabbitMQ 版 【商业化】10月9日起,消息队列 RabbitMQ 版专享集群正式商业化。 往期 推荐 《腾讯云微服务引擎 TSE 9月产品动态》 《百万级 Topic,Apache Pulsar 在腾讯云的稳定性优化实践》 《预告|ArchSummit 全球架构师峰会杭州站即将盛大开幕》 《 PolarisMesh北极星 V1.11.3 版本发布》 《Spring Cloud Tencent 1.7 版本最新发布》 《腾讯云微服务引擎 TSE 产品动态》 《千亿级、大规模:腾讯超大 Apache
为帮助客户更高效的打造专业化解决方案,腾讯云在 AI 处理能力方面不断深耕,助力各行各业的数字化、智能化转型。 10月,数据万象联合腾讯云 AI 和腾讯优图实验室推出了一些新的功能,针对存储在腾讯云对象存储 COS 上的图片,以更高效、更便捷的方式进行智能化处理。 总结 腾讯云存储产品通过产品优化,提供专业化的解决方案,协助企业更好地实现业务扩张,更加平滑地将数据上云,助力各行各业的数字化、智能化转型。 关于更多 AI 处理功能大家可以前往:https://cloud.tencent.com/document/product/460/63221
为帮助客户更高效的打造专业化解决方案,腾讯云在 AI 处理能力方面不断深耕,助力各行各业的数字化、智能化转型。 10月,数据万象联合腾讯云 AI 和腾讯优图实验室推出了一些新的功能,针对存储在腾讯云对象存储 COS 上的图片,以更高效、更便捷的方式进行智能化处理。 总结 腾讯云存储产品通过产品优化,提供专业化的解决方案,协助企业更好地实现业务扩张,更加平滑地将数据上云,助力各行各业的数字化、智能化转型。 激活你的视神经; 4.云游 | 假装在故宫看雪; 5.腾讯云首发企业云盘解决方案,无需开发、开箱即用; 6.TStor-OneCOS ,主打专一海量对象场景; — END — 点击“阅读原文”,了解更多 AI
价格 –使用免费试用计划,每月最多可以免费制作 10,000 个word。每月支付 12.67 美元,最多可以提供 47,500 个word。 它为营销广告、推文创意、产品描述和一般内容撰写标题和正文。 Peppertype.ai 利用人工智能 (AI) 和撰稿人的专业知识来帮助您制作更成功的内容。 特性: 您可以使用它来制作社交媒体帖子、博客帖子、网站文章、产品评论、网站博客帖子等等。 使用 Peppertype,您可以一次制作数十甚至数百篇文章。 具有 1760 亿个参数 它比革命性的 GPT-3 语言模型多了 10 亿个参数。 价格:每月 499 美元至 4799 美元 9. 回答: ChatGPT 可用于生成视觉效果、撰写文章、描述产品、解释困难概念等。例如,你可以要求 ChatGPT 为特定主题撰写概述,他们将提供详尽的大纲或内容简介。
AI产品经理,本质上是懂AI能力边界的产品经理。传统PM管的是功能和体验,AIPM多了一层核心任务:判断AI能干什么、不能干什么,然后把技术能力翻译成用户可感知的产品价值。 不是写Prompt的人,不是调参的人,是决定AI产品往哪走的人。二、为什么现在是入场窗口? 周刷完李宏毅机器学习通识+吴恩达AIforEveryone,建立技术认知工具上手第3-4周深度使用ChatGPT/Claude/DeepSeek,自己跑RAG、做Agent,出3个Demo案例拆解第5-8周拆10 个AI产品(Kimi、Cursor、Perplexity、Dify等),写拆解文档作品集第9-12周做一个完整AI产品方案(含需求文档+原型+评估方案),这是面试核武器投简历+面试第13-20周投垂直行业 AI公司,别海投,精准打入职后持续跑Case、看数据、迭代,前3个月别碰模型,先把业务吃透七、一句话总结AI产品经理不是"最懂AI的人",是"最懂用AI解决问题的人"。
市面上有不少面向消费者的AI Native级别的App,比如各大模型厂商推出的聊天工具,相信你也用过不少,比如豆包、星火、文心一言之流,主流应用也不过如此,以对话聊天为主。 一面是能力强大的AI大模型技术,一面是无法大规模商用落地的产品。一边是大家都在玩,一边是旧的工作模式照常开展。
作为全球领先的科技巨头之一,Google一直站在AI研发的前沿,其一系列创新产品和服务不仅推动了技术的进步,也为用户带来了前所未有的体验。 本文将深入探讨Google的一些关键AI产品,以及这些产品背后的技术原理。 一、语言模型与对话应用:LaMDA与PaLM Google在语言处理领域有着深厚的技术积累。 图像生成技术也在Google的产品中得到了广泛应用。通过深度学习算法,Google能够从文本描述中生成逼真的图像。 借助Vertex AI,开发者可以高效地构建、测试和部署模型,而无需担心底层基础设施的细节。这些工具和服务不仅加速了AI项目的实施,也促进了AI技术的普及。 总结 Google在AI领域的贡献不仅仅体现在其产品和服务上,更重要的是它推动了整个行业的发展。从语言模型到多模态学习,再到自动机器学习工具,Google一直在不断探索AI技术的可能性。
机器学习和自动化进程正在重塑产品经理的工作方式和日常习惯,从简单的问题解答到复杂的任务解决。你对此感到焦虑不安还是满怀期待呢?大家好,我是一个产品经理,今天来说说又开始大火的AI产品经理。 1.何为AI产品经理?AI产品经理,顾名思义,是专注于人工智能领域的产品管理岗位。这个角色涉及对人工智能技术的深度理解,并将其应用于产品设计、开发和推广的方方面面。 3.2.数据敏感 重要性:数据是AI技术的“燃料”,AI产品经理必须具备对数据的高度敏感性,能够从海量数据中提取有价值的信息,为产品决策提供依据。 3.3.算法熟悉 重要性:算法是AI技术的核心,AI产品经理虽然不需要深入编写算法代码,但必须对算法有深入的理解,以便更好地指导产品开发和应用。 3.4.算力认知 重要性:算力是支撑AI技术运行的基础设施,AI产品经理需要了解算力的基本概念、性能指标以及匹配方式,以便更好地规划产品的算力需求。
现在在网上一搜“如何转AI产品经理”,出现的就是RAG、微调、Prompt Engineering这些技术名词 感觉像又回到了小白时期,需要从头啃那些晦涩难懂的技术,好像不成为AI专家,就没资格做AI产品经理 我之前也是这么想的,但后来发现,现在招聘者最看重的,不是这些名词,反而是产品的基础功。 发生在不久前,一次大厂AI产品面试结束后,我没忍住问了面试官,我说你们招AI产品,最重要的是什么? 而AI能力,更像是为产品经理这个人装上的强大加速器,而非是让她变成一个AI工程师。 比如需求分析,AI再厉害,也得先知道要做什么,为谁做。 我问了很多企业创始人,他们招AI产品经理,并不是遇上了什么不能解决的技术难题,需要产品来解决。恰恰相反,反而是有技术了,但不知道能做什么,不懂业务,做出了的AI产品没人用。 我坚定的相信AI是未来,而AI产品经理的价值,在于将AI的能力,转化为实实在在的用户价值和业务成果,这一切都建立在扎实的产品基础功上。
("WORLDCLIME/BIO_10M") 波段 称 分辨率(minutes) 类型 无效值 描述信息 BIO1 10 Float32 -9999 Annual Mean Temperature BIO2 -9999 Max Temperature of Warmest Month BIO6 10 Float32 -9999 Min Temperature of Coldest Month BIO7 10 Quarter BIO09 10 Float32 -9999 Mean Temperature of Driest Quarter BIO10 10 Float32 -9999 Mean Temperature of Warmest Quarter BIO11 10 Float32 -9999 Mean Temperature of Coldest Quarter BIO12 10 Float32 -9999 生物气候产品 */ //加载全球10m生物气候数据 var img = pie.ImageCollection("WORLDCLIME/BIO_10M") .select("BIO1
上周末,经过和友人的友人深入地讨论,自己梳理了实现IoT产品的10条经验,并自以为是地称之为“最佳实践”。 这里的10条最佳实践指南涵盖了设计、构建以及最终销售物联网产品。 ? 1. 清晰地定义用例 可以肯定的是,物联网为制造厂商提供了前所未有的产品能力。 但是,在做任何事之前,都需要为每个物联网产品确定清晰且引人注目的用例。顾客不会因为物联网而购买产品,而是因为产品带给他们的好处。 实现物联网产品的可伸缩性 什么是可伸缩性?这可能意味着每月生产2000台,10万台的物联网设备,或者能够在短时间内开启数百万台产品。与安全性一样,可伸缩性也必须从产品设计的开始就进行规划。 10. 考虑“服务”而不是“产品” 当人们说物联网改变了一切,这确实是重要而真实的。为了在物联网的世界中取得成功,制造厂商需要转变思维方式,充分利用物联网可能带来的所有新机遇。
我做过的 AI 产品 不完全统计,我最近两年做过的 AI 产品有十来款,主要聚焦在 AI 应用层,去年基本保持每个月发布一款新产品的节奏。 被人熟知的产品包括: ThinkAny:去年三月上线的 AI 搜索引擎,深受东南亚用户喜爱,高峰时期月访问量大几十万,也上过一些 AI 产品排行榜单。 独立开发一年半,我的一些感悟 天下武功,唯快不破 AI 时代,对独立开发者是一个很大的利好。利用 AI 技术,可以帮助我们更快地做出产品。特别是基于 AI 热点做新产品的场景,快就是优势。 目前 AI Coding 产品主要分为四类: Coding Editor,AI 编辑器,代表产品包括 Cursor、Windsurf 等 Coding Copilot,AI 编程助手,以插件的形式存在, Agent Agent 是目前最主流的 AI 产品形态。Manus 开启了一种新的产品交互范式,掀起了 Agent 开发热潮。
时间对比:半天 → 10 分钟。更关键的是,交互逻辑不再靠文字描述,开发看到的就是最终效果,沟通成本砍掉一大半。你不需要懂 AI,你只需要会打字。 “ 你现在做产品方案的流程是怎样的? A. 先写 PRD 文档,再画原型 B. 直接用 Figma 画原型,不写 PRD C. 用 AI 工具辅助,但还是以文档为主 D. 还没试过用 AI 做产品方案 评论区说说,码哥猜选 A 的人最多 FAQ Q:生成的原型质量怎么样,能直接给客户看吗?A:基础质量不错,布局和交互逻辑都能达到中等偏上的水平。 Figma 是专业设计工具,适合设计师做精细设计和团队协作;baoyu-design 是 AI 原型生成工具,适合产品经理快速把想法变成可交互的东西。 最近有几个选题在排队:用 baoyu-design 做移动端原型并导出 PPTX 给领导汇报、AI 辅助写周报的真实体验、产品经理必备的 5 个 AI 工具。 来评论区投个票,码哥按呼声最高的来写。
【引子】本文源自和一个产品经理的对话。由于老码农经历过产研一体的磨砺, 鉴于个人对数据型产品感知,觉得一些数据科学的基础技能对产品经理或者普通的研发工程师都会有些帮助,遂成此文。 相反,目标是为那些对数据产品感兴趣,但又不需要深入其复杂细节的人士,提供一个基础性的理解框架。 (本文参考了这一框架) 1. 另外,尤其是面向数据的产品经理应该掌握Python 的基础编程。 数据可视化基础 一个好的数据可视化一般由5个组件构成的,这些组件必须拼凑在一起才能生产出最终的数据产品: 1)数据组件: 决定如何可视化数据的重要的第一步是知道它是什么类型的数据,例如,分类数据,离散数据 10. 项目管理 在构建任何数据项目或者机器学习模型之前,仔细地坐下来并计划需要完成的目标任务是非常重要的。了解要解决的问题、数据集的性质、要构建的模型类型、模型将如何训练、测试和评估。
云监控产品中心 10月功能发布总览: 应用性能观测 APM 1.支持 PHP 和 Python 语言探针部署,具体接入步骤可查看官网接入指南: https://cloud.tencent.com/document [点击查看大图] 联系我们 如需了解更多产品相关文章可点击下方链接: 【重磅发布】应用性能观测(APM) 前端性能监控(RUM) CDN 服务质量监控最佳实践(CAT) 如需了解更多产品介绍请点击公众号底部菜单
引言 今天给大家介绍一款我参与设计研发的气象服务产品,叫“AI气象蜂”!这是一款综合应用互联网媒体大数据和AI技术来解决社群气象服务场景中的虚拟机器人。目前该产品已经投入业务应用,用户反馈效果较好。 AI气象蜂的由来 ? ? “AI气象蜂”是2019年中国气象局举办的第二届创新大赛的参赛作品。 气象蜂”产品,用于移动社群气象服务以及面向媒体服务的气象热点发现。 “AI气象蜂”是个虚拟机器人,寓意着不知疲倦、辛劳工作的气象小蜜蜂,并设计了一款卡通版的气象小蜜蜂形象。 以微信、钉钉等移动社群为载体,自动采集社群用户需求,通过后台的AI大数据模型匹配合适的答案进行自动回复。
一、产品定位与核心亮点 QClaw 是一款基于 OpenClaw 开源生态的本地 AI 助手,由腾讯电脑管家官方出品。核心技术属性包括:零门槛部署、直接关联微信接口,实现远程操控电脑和自动化任务处理。 二、产品应用场景 QClaw 适用于普通用户和办公场景下的需求痛点,回答“谁在什么情况下使用”的问题: 移动办公用户:外出时无法远程操作电脑,导致文档修改、数据查询和处理工作受阻。 三、应用框架和功能介绍 功能框架 产品架构以 OpenClaw 开源生态为基础,核心功能覆盖远程操控、自动化任务处理和对话交互: 文件及系统操控:直接操作本地文件、浏览器和邮件。 AI 对话与记忆:支持上下文持续记忆,基于用户偏好个性化响应。 微信集成:无缝直连微信,实现零配置远程交互。 硬核指标 原文未提供具体量化指标(如协议种类、API响应延迟、数据格式或吞吐量TPS)。 产品优势 逐段扫描原文,提取完整优势列表: 自动部署,打开即用,消除传统部署繁琐问题。 跨平台兼容:支持 Mac 和 Windows 系统。