内容摘要

围绕 AI 大模型产品经理实战营展开，核心讲解大模型的底层逻辑、能力边界及 AI 产品落地相关知识，旨在帮助学习者成为懂业务、懂 AI 的大模型产品经理，实现 AI 落地。内容涵盖大模型的定义、训练过程、运行原理、核心架构，明确了其擅长编程、文字工作等能力与不擅长数学计算、未学知识等边界，还介绍了国内外主流大模型、AI 产品构建全流程及产品经理的核心职责与能力要求，同时给出了具体的学习路径和实操任务。

 脑图

AI 大模型的浪潮早已席卷各行各业，从企业数字化到教育金融，从泛娱乐到智能创作，几乎所有领域都在尝试让大模型落地产生价值。但很多人忙活半天却收效甚微，核心问题在于：没搞懂大模型的智力之源，更摸不清它的能力边界。

对于想做好 AI 产品落地的从业者，尤其是 AI 产品经理来说，搞懂大模型的底层逻辑，是入门的必修课。只有知道它从哪来、能做什么、不能做什么，才能把它用在对的地方，设计出真正贴合业务的落地方案。这也是 AI 大模型产品经理实战营的核心初衷：培养懂 AI、懂业务，能让 AI 真正落地的复合型人才。

一、大模型到底是什么？不是越 “大” 就越厉害

提到大模型，很多人的第一印象就是 “参数大”，但其实它的全称是大语言模型（LLM），核心是数字神经网络结构+语言理解+大规模参数的结合，本质就是一个把输入转化为输出的函数：y=f (x)。

它之所以比以往的 AI 模型更智能，核心就两个点：一是懂语言。语言是人类信息传递的主要载体，能理解语言的 AI，才真正具备了贴近人类的智能表现，这也是大模型和传统 AI 的核心区别；二是缩放定律。就像人类和动物的大脑结构相似，但人类因更复杂的结构拥有更高智能，大模型也是如此，在训练到位的前提下，参数规模越大，往往越智能。

但这里有个关键前提：没训好的模型，参数再大也没用。这就像再天才的人，不上学、读烂书，也无法发挥自身天赋，大模型的 “大”，必须建立在优质训练和数据的基础上。

二、大模型是怎么 “炼” 成的？99% 的成本都花在这一步

大模型的训练过程，和人类的学习过程高度相似，分为预训练和后训练两个阶段，而且整个研发过程中，99% 的成本都花在了预训练阶段。

预训练就像人类 “狂背书”，模型会学习海量的文本、代码数据，积累基础的知识储备，这个阶段需要海量的算力和数据，极其烧钱；后训练则像 “毕业实习”，用大量的输入输出对让模型学会怎么运用知识，这个阶段的数据成本甚至可能超过训练成本，而且对模型的最终行为、能力，有着决定性的影响。

后训练主要有两种核心方法：监督学习和强化学习。监督学习是用人工标注、筛选的输入输出对训练模型，相当于有人手把手教；强化学习则是让模型自己解题，再通过人工或奖励模型反馈对错，让模型在试错中优化，比如 DeepSeek 的训练过程，就结合了多轮监督学习和强化学习，最终让模型学会 “先思考再给结论”。

很多人会问，大模型是怎么记住知识的？答案其实很颠覆：它根本不是像人类一样理解知识，只是在参数（权重）里记录了字词组合的概率。比如 “AI” 后面接 “技术” 的概率 30%，接 “在” 的概率 20%，仅此而已。所以训练数据的质量和数量，直接决定了大模型的能力 —— 数据越好，参数规模越大，模型才越厉害。

三、大模型怎么工作？其实只是在 “拼概率”

大模型的运行过程，被称为推理，就像人类运用所学知识解决问题。它的工作逻辑很简单：接收用户的提示词（任务），哪怕任务里包含新知识，也能基于自身的概率库生成响应，但一旦任务结束，这些新知识就会被彻底忘掉，没有长期记忆。

而它生成结果的核心逻辑，更是简单到超出很多人的想象：基于概率逐一生成最小处理单位 token，没有实际的检索、匹配，更没有人类意义上的 “思考”。比如输入 “我周末最喜欢的是”，模型会先基于概率生成 “和”，再生成 “朋友”，最后生成 “爬山”，一步步拼凑出完整答案。

这也解释了为什么大模型会出现 “幻觉”，会答不对 “9.11 和 9.9 哪个更大” 这类简单问题 —— 它只是在拼字词的组合概率，而非真正理解数字的大小关系，也无法真正判断信息的真伪。

就像阿兰・图灵在 1947 年说的：“如果一台机器绝对不会犯错，它就不可能是智能的。”AI 的目标从来不是 100% 正确，而是比人类的正确率更高，而大模型的幻觉，目前也尚无彻底消除的可能。

四、主流架构有优劣，国产架构值得骄傲

目前大模型的主流架构是Transformer，它的能力毋庸置疑，但有个明显的缺点：资源开销大，其资源消耗和处理的 token 数成平方关系，处理的文本越长，越烧钱、推理速度越慢。

不过也有很多创新架构在研发中，其中国产架构 RWKV尤为值得我们骄傲：它的资源消耗和处理的 token 数成线性关系，效率远高于 Transformer，而且已经被微软内置到了每一台电脑中。对我们来说，节约 token 数不仅是省钱，更是省时间，这也是未来大模型架构研发的重要方向。

而操控大模型的核心思路，其实和管理学相通，核心就是控制 AI 的记忆，主要有三个核心手段：提示词工程、RAG（知识库检索）、微调，这也是每一个 AI 产品经理必须掌握的核心技能。

五、大模型的能力边界：别把它当成 “万能神”

想要让大模型落地，最关键的一步就是搞懂它的能力边界，避免 “一刀切” 的误用。大模型不是万能的，它的擅长和不擅长领域，划分得很清晰：

它最擅长的事：

1. 编程开发，能快速生成、优化代码；

2. 各类文字工作，比如写作、校对、翻译、总结、润色等；

3. 确定知识的问答，比如专业领域的既定知识点解答；

4. 逻辑推理，注意：解数学题属于逻辑推理，而非单纯的数学计算。

它不擅长的事：

1. 纯数学计算，简单的算术题都可能算错；

2. 从未学习过的知识，超出训练数据范围的内容，要么答不上，要么容易产生幻觉。

当然，这只是笼统的边界，每个大模型都有自己的独特性：有的模型写作能力突出，有的编程更厉害，有的甚至在某个简单问题上表现拉胯。就像想了解一个人要多相处，想了解一个 AI 的边界，就要多多使用它 —— 没有具体试过，没有建立评测标准，就不能确定模型能不能做好某件事。

六、选大模型别信宣传，适合的才是最好的

市面上的大模型层出不穷，很多人会纠结 “哪个模型最好”，但答案是：没有最好的大模型，只有最适合的大模型。

首先要分清一个关键概念：大模型和基于大模型的对话产品是两回事。比如 GPT-4o 是大模型，ChatGPT 是基于它开发的对话产品，后者的智能完全来自前者；也有公司将两者用同一个名字命名，比如豆包、DeepSeek、通义千问等，这一点要先分清。

目前国内外的主流大模型，各有特色，给大家做了核心梳理，方便按需选择：

国外主流模型

• OpenAI（GPT-4o/o1）

  ：行业标杆，GPT 开创了大模型时代，o1 开创了推理型大模型时代，创造了行业事实标准；

• Claude

  ：写作能力突出，Claude 3.7 Sonnet 是编程领域的 “地表性价比之王”；

• Gemini

  ：谷歌出品，实力不俗，全系模型表现都很好，只是营销较少；

• Grok-3

  ：目前参数量达 2.7 万亿的超强模型，综合能力拉满。

国内主流模型

• DeepSeek

  ：AI 从业者的 “标配”，独立部署的首选；

• 通义千问

  ：阿里出品，大厂中表现最强，也是小参数量开源的首选；

• 豆包

  ：字节跳动出品，潜力巨大，被看好未来的发展；

• GLM-4

  ：智谱 AI 出品，国资力挺，新一代优质基座大模型。

选模型的核心原则：别信宣传，结合具体的业务任务做实际测试，能解决你的业务问题的，就是最好的。

七、AI 产品经理：大模型落地的核心缺口

李开复曾说过：“做大模型时代 ToC 应用的一个堵点在于人才，找到既懂大模型又懂产品的 PM 很难；而模型能力在 ToB 方面的落地，同样如此，模型能力与行业 Know-how 缺一不可。”

这句话点出了当下大模型落地的核心痛点，也重新定义了 AI 时代的产品经理：不再是单纯做需求分析、界面设计的传统 PM，而是要深度参与业务全流程的复合型人才。

AI 产品经理的核心职责

就三个核心：洞悉业务痛点，验证 AI 解决痛点的可行性，将 AI 产品真正落地。

AI 产品经理的核心工作

从实操业务、理清真实需求，到拆解工作流、将 AI 和人、传统软件融合；从用 Dify 等工具做原型验证，到制作评测数据、设定验收标准；再到后续的提示词迭代、数据迭代，甚至辅助界面设计和技术实现，每一步都需要深度参与。

简单来说，AI 产品经理必须既懂 AI，又懂业务，能把 AI 的能力，转化为解决业务问题的具体方案。

八、AI 产品构建全流程，一步都不能少

想要让 AI 产品从 0 到 1 落地，有一套完整的构建流程，每一步都要围绕业务和大模型的特性展开，核心分为三个阶段：

1. 前期准备

   ：找到适合 AI 落地的业务场景，明确产品定位（目标用户、解决什么问题），同时完成知识库构建、知识萃取和结构化；

2. 中期设计

   ：进行提示词组装、RAG 知识库检索，设计工作流和控制流，同时完成 AI 能力评测，制定评测用例、标准和效果度量方式；

3. 后期落地

   ：完成产品上线，持续进行迭代优化，同时做好成本控制、安全合规，通过 AB Test 不断优化产品体验。

而支撑整个流程的核心技术，就是提示词工程、RAG、模型训练（预训练 + 微调）、Agent、多模态，AI 产品经理不需要精通技术开发，但必须理解这些技术的核心用法。

九、想做 AI 产品经理，这样学就对了

如果想成为合格的 AI 大模型产品经理，有清晰的学习路径可以遵循，分为主线任务和支线任务，两手都要抓：

主线任务：吃透 AI 本身

聚焦学习 AI 的原理和操控方法，通过直播课、社群讨论、Dify 实操，掌握提示词、RAG、微调等核心操控手段，能熟练使用各类 AI 工具。

支线任务：积累业务知识

广泛了解各行各业的业务逻辑，通过课堂案例、社群交流、1v1 方案咨询直播，积累不同领域的 Know-how，知道不同行业的痛点在哪里，这是 AI 落地的关键。

而最核心的，还是实操：去 Dify 平台测试多种大模型，建立对不同模型的第一手使用感受。在实操过程中，也要注意规范：应用名称加专属标识、切勿上传私密数据、保持对话和谐，避免不必要的问题。

十、写在最后：AI 落地，拼的是技术 + 业务的融合

大模型的时代，从来不是 “唯技术论” 的时代，而是技术 + 业务深度融合的时代。想要让大模型真正产生价值，不是盲目追求最新、最强的模型，而是先搞懂它的原理和边界，再结合业务痛点，找到合适的结合点。

作为 AI 产品经理，我们的核心竞争力，从来不是单纯的懂 AI 或懂业务，而是把 AI 的能力，精准转化为解决业务问题的方案。搞懂大模型的智力之源与能力边界，只是第一步，而真正的落地，藏在每一次的实操、每一次的业务拆解、每一次的模型测试里。

当下，正是大模型落地的黄金时期，而能把大模型真正用起来的产品经理，一定会成为各行各业的核心人才。现在开始学习、实践，一切都还不晚。