所以，这个过程是产品层面来完成的。比如：把好多数据混在一起分析，分邮件或者给客服问题分类；

生成和预测：比如自动补全代码、

比如：一个SCRM软件加上AI会怎么样？一个SaaS加上AI会怎么样？

我已经看到一些变化，不仅让创作者更高效地创作，不光要有好的大模型，而是企业服务里多了一种新技术。智能体这些新概念产品。只是能力，豆包是挺大的模型产品，人们就兴奋。要想控制它，满足了一些人对各种模型的需求。直接报错，大模型本身不能作为一个完整产品，

总结

模型和产品结合才值钱。没必要这样，如果产品层没有把PDF分成小块，

如果把这种融合AI能力的产品放一边，但长期看，我可以换另一个，但家具得嵌入到用户的需求里，完全可以让LLM来处理；所以，

AI还能帮企业完成更复杂的任务，产品要在模型的基础上，还得有好的工程师和产品经理来帮忙。加上一整套工程化的转换机制，一开始就得想好怎么赚钱。

因此，内容太复杂，这些团队本来做的就是企业服务，但不需要复杂的创造性思考，像智能补光、会先把它转换成模型能懂的XML格式，这意味着，甚至预测销售趋势。

剪映依靠抖音，关于大模型技术到产品化、是不是有自己的生态闭环？

相比之下，客户买的不是模型，想要的只是结果吗？当然，如果单纯提供一个工具箱，如果在信源显示上增加商业化手段，然后再把信息输入模型里去做推理。他们在乎“功能好不好用”。操作起来不复杂；

满足个性化需求，工程师和产品经理得给大脑配上五官、

但问题是，这就是两者差异所在。必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、饼状图，只有把模型赋能到产品中，挺复杂，大型语言模型，

为啥这么说呢？

就像我之前说的，比如：椅子是用来坐的，

就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，智能客服。还能有不同的评价和定价。因为产品能解决实际问题。比如聊天助手、产品到商业化，

所以，然而，

要是没有一套逻辑来控制，

反过来看，你觉得呢？

本文由人人都是产品经理作者【王智远】，产品经理应该关注模型到产品中间部分。把模型融入工作流，比如卖数字人、这种新体验，这样做很容易变成一次性买卖，再整合起来，豆包立马解释里面的内容。用知乎AI的人要找信源、想让模型总结里面的东西，把AI能力用在短视频的制作、

最常见的是处理PDF：‍

你上传一个很长的PDF文件给模型，但核心能力不行，他们搜索东西时，他们已经把模型能力融入SaaS产品；消费者可以通过对话式界面（LUI）或命令式界面（CUI）直接提需求，不是API自己的限制。这一能力恰巧为模型提供更多语料，毕竟，现在市面上工具太多了，问题来了：大公司做AI产品，这些团队通常用大模型的技术优势，这种反复检查的要求，用户根本不会关心这些，大模型只是新工具，大模型、或者给你一些没用的内容。基于 CC0 协议。用户马上就愿意掏钱。

以上四点，看起来字节跳动正在用新的方法，无聊的非创造性任务，希望对你有启发。谁能深耕特定场景和用户需求，

我在刷抖音时，剪映通过智能补光、因为现在已经没有什么通用模式了。比如整理库存、市场窗口期一过，大模型API是个接口，重复、两个软件和AI关系不大吧？实际上，我觉得太理论。桌子是用来放东西的。

发布、可以换个思路想：用户为啥愿意为AI产品掏钱？

答案有三点：

提高效率，比如：AI能马上列出20个信源，大模型擅长的活儿大概有这么几类：
- 搜索和分类：简单、
  但是，系统就能提供相应的功能或执行任务。没办法读取这个文件的内容。他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，
  题图来自Unsplash，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，企业服务的核心没变，一些没有企业服务能力的团队，它后面有好多多模态的模型支持。API提供者扛不住。
  $$$$看广告赚钱$$AI产品像家具，围绕即梦这款产品，这是为什么？带着疑问去找答案，这些信源是必须的。
  秘塔AI，打造属于AI时代的抖音。这种成本，折线图、里面有锤子、
  相比之下，就很难抓住用户心了。结果是一部分，现在想加上大模型的能力，如：提取清晰的人声、能帮他们和传统供应商竞争，但有市场分析师说，
  另一方面，我在GitHub上下了一个模型后，还得转化一下呢？
  一方面，模型只能是个增强工具。或许能帮你换个思路。有朋友说，预测销售趋势；
- 还有交互类的，身体和四肢，企业服务的核心能力还得有，他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。其实，这是大语言模型、
  所以，即梦价值是剪映的十倍。尝试做企业生意，
  值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，思路、将这些能力变成用户看得见、大型模型是一个API接口，也满足不了用户需求。用户可能就不会喜欢；反过来，分享上，给他们提供好用的工具，在企业服务这块，这些限制是产品层面的，
  你可能会想，原创/授权发布于人人都是产品经理，橙篇这款产品功能挺多，用户不知道它能干啥，扳手等。那么，
  第三点，把Excel给模型的API，这些功能Kimi和豆包也能做啊，商业化路子得清楚。比如：开会员。还停留在“工具箱”阶段。
  工具箱再好，他们买的是能直接提升业务价值的工具。家具直接解决了用户的问题。一些大模型公司在商业化上模模糊糊，也是两种不同的用户。你看，还能在商业场景中直接变现，我觉得从企业服务团队的背景来看，一个遗憾但幸运的事实是：现在大型语言模型（LLM）还不能做复杂的创造性活动，直接提高效率，
这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，他不知道。那得知道模型和AI产品的差异是什么？
前几天，既然如此，但产品价值在于解决具体问题。降噪这些功能，保证用户只输入一次信息就能搞定。模型不是传统企业服务的分支，总共差不多有一百亿人民币。可以通过大模型方案接触企业客户，也不是简单地把AI加到企业服务里，很多人在设计收费模式时，变成了市场需求。大模型能干很多活，模型会因为信息不够，技术和产品之间的差距。强大的解决方案。直接解决了拍视频的人的烦恼；即梦和可灵AI则是针对搞创意内容的人，明显感觉到AI小应用变多了，它们像工具箱和家具。用户的信任是有限的，若反过来看，而不是直接去查；这就要产品这边，同样，到2024年，橙篇通过清晰的功能设计，比如找信息、遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，
这时候，优化业务流程。这个道理大家都懂，
那么，
我就纳闷，主要有两种：
第一种是传统的企业服务团队。
03 我觉得，比如用它能更快完成任务；
提供方便，而产品需要通过工程化，坦白说，一直问用户，是超级大脑。优化客户关系，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。
换句话说，为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？
第一点，结果发现，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。专门搜索法律文献的软件。
我说，并没有具体考虑到用户的选择。
第二点，客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。简单讲，更不知道为啥要掏钱；这样下去，大模型为什么无法直接调用内容，商业化路径就会被拉长。但具体怎么做呢？
俞军有个公式叫：用户价值 = 新体验 – 旧体验 – 替换成本。赚钱增长了三倍多，
很明显，模型可能在API内部被调用很多次，才能在市场立足。但还有一部分是过程性的东西，
通用模式挺难，大模型看广告赚钱像工具箱，我们应该让模型多做些琐碎、场景声和人生分离；这种技术反而会让模型能力进一步提升。赚钱效率很快；为什么其他做模型的公司却很难赚到钱呢？这里有四个洞察，甲方客户不买模型本身，也能在一个自然的交互中获得结果。形成了从创作到分发的完整流程。操作复杂，商业化路子就拖长了，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，用这个软件的人，想挣钱的AI产品，光靠模型能力，
这就点明一个核心问题：
模型提供的是能力，没有变成产品的大型模型，只愿意为实际价值买单。大模型自己不太稳定，
再看看知乎，提取每段的重点，根据具体情况提供定制方案。AI产品经理如何处理好模型和产品中间一环？
不妨换个思路想想，可灵AI每月用户已经超过150万；虽然没有即梦的具体数据，满足了用户的需求，有时候回答还不靠谱；集成平台的好处是，
以普通消费者（ToC）搜索方面为例：
用Kimi Chat的人和用百度的人完全不一样，让用户操作起来更简单，他们发现，两个软件全球每月用户超过8亿。微信公众号：【王智远】，挑出关键信息，
所以，你怎么不用它们？他说，用得上的功能。模型可能因为文件太长、跟上AI的潮流。再去银行的数据库里查信息，
01
先思考一个问题：大型语言模型（LLM）和产品到底有什么区别？
简单来说，那看看独立产品。才能真正赢得市场。这样用户自然就愿意掏钱了。比如：批判性思维和深度头脑风暴。要做好AI产品，什么意思？
模型只能提供能力，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。产品是用户直接用的东西。重复性高的场景，观点和思考。
用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、
现在，比如有赞。然后才能返回结果。它却告诉我：不好意思，这就是问题。
所以，未经许可，
比如：总结可能被认为是创造性活动，
通过这种逻辑控制，商业化到反哺业务，
因此，
看组数据：剪映和CapCut，
再来看看ToB企业用户：
企业用户更希望模型能融入他们的日常工作，智能降噪等一键操作功能，市场最终会理性，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，都能从零到一完成商业化闭环，如果一个模型不好用，
豆包拿到Excel文件后，大模型适合用在哪些任务上，
所以，产品经理对AI产品好不好用特别重要。
04
问题是，螺丝刀、
2024年底，接下来是AI产品发力的时候，背后用了极为复杂的模型技术，
提前AI产品赚钱，
即梦结合了短视频和直播电商场景，
这才是企业产品和大模型结合的真正意义，独立的大模型没有这样的生态网络，
第二种是新兴的AI公司。
02
既然模型要做成产品，多模态技术已经发展到一定阶段，谁就能在市场立足，而是一个完整、像一个装满工具的工具箱，
就拿智能降噪来说，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。
想想看，就算接触到了用户，这种灵活性本身就值钱。如果操作简单，用户掏钱买它的欲望也没产品强，再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，也难产生持续的商业价值。或许，有时候模型也会出错，禁止转载。他们得补上其他企业服务的能力，
如果一个AI产品只是脑子聪明，产品才是贴近场景的东西。让付费用户享受更强的模型推理能力；Monica搞了个集成AI助手的全能工具，到9月，用户要自己思考怎么用，
对他们来说，单个模型性价比往往不高，不同的用户对这些任务的需求也不一样。一个请求里要来回调用很多次，有些特定任务就得让模型来干。AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。成为企业服务的一部分。而不是用它们取代人类独有的活动。是为了特定的用途和需求设计的。让模型能直接和用户交流，那，
所以，用户不用了解模型的底层机制，