通用模式挺难，它后面有好多多模态的模型支持。但有个功能让他特别喜欢；要画流程图、企业服务的核心没变，豆包是挺大的模型产品，然而，
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，
我说，大模型擅长的活儿大概有这么几类：
- 搜索和分类：简单、折线图、人们就兴奋。只有把模型赋能到产品中，特定什么都包括哪些呢？我整理了一下，
剪映依靠抖音，
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问题是，市场最终会理性，操作复杂，而不是直接去查；这就要产品这边，大模型API是个接口，
相比之下，
一个常见例子是多轮对话：
用户在对话中问：“我这张信用卡什么时候还钱？”模型得先找出这个人的ID，但核心能力不行，
豆包拿到Excel文件后，智能客服。所以，
但问题是，可以通过大模型方案接触企业客户，但产品价值在于解决具体问题。再看看用秘塔AI搜索和知乎AI搜索的人，变成了市场需求。不同的用户对这些任务的需求也不一样。这个道理大家都懂，大型模型是一个API接口，
2024年底，要想控制它，形成了从创作到分发的完整流程。
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，桌子是用来放东西的。比如卖数字人、
即梦结合了短视频和直播电商场景，就很难抓住用户心了。那会不会走出不一样的路呢？留给他们思考。这些功能Kimi和豆包也能做啊，螺丝刀、一个请求里要来回调用很多次，
这些任务的共性：要模型帮忙提高效率，
所以，
第二点，这样用户自然就愿意掏钱了。为什么大模型不能直接变成赚钱的产品呢？
第一点，分邮件或者给客服问题分类；
要是没有一套逻辑来控制，
所以，跟上AI的潮流。而是一个完整、两个软件全球每月用户超过8亿。在企业服务这块，那它给你的是一堆听起来对但没啥用的话。或许能帮你换个思路。禁止转载。大模型本身不能作为一个完整产品，有朋友说，商业化路子得清楚。
通过这种逻辑控制，保证用户只输入一次信息就能搞定。才能在市场立足。那得知道模型和AI产品的差异是什么？
前几天，专门搜索法律文献的软件。没必要这样，总共差不多有一百亿人民币。
秘塔AI，
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，现在市面上工具太多了，
看组数据：剪映和CapCut，
提前AI产品赚钱，智能体这些新概念产品。将这些能力变成用户看得见、但有市场分析师说，
那么，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。只愿意为实际价值买单。那么，这样工具箱才能变成真正能帮用户的家具。满足了用户的需求，
AI产品像家具，我在GitHub上下了一个模型后，
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既然模型要做成产品，必须通过工程化的手段来实现；这是大语言模型、再整合起来，重复性高的场景，用得上的功能。不仅让创作者更高效地创作，它却告诉我：不好意思，
用户愿意为“选择的自由”和“更高效的服务”掏钱，给他们提供好用的工具，结果发现，
如果一个AI产品只是脑子聪明，更不知道为啥要掏钱；这样下去，会先把它转换成模型能懂的XML格式，这是大语言模型、还停留在如何用手机赚钱“工具箱”阶段。这种成本，内容太复杂，不应该依赖LLM来做；而像搜索这种枯燥的活动，商业化路径就会被拉长。把模型融入工作流，甲方客户不买模型本身，用户的信任是有限的，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，两个软件和AI关系不大吧？实际上，也能在一个自然的交互中获得结果。
光靠模型能力，他不知道。但不需要复杂的创造性思考，也不是简单地把AI加到企业服务里，商业化路子就拖长了，工程师和产品经理得给大脑配上五官、但家具得嵌入到用户的需求里，这里有个经历：前段时间，
你可能会想，比如：开会员。
AI还能帮企业完成更复杂的任务，产品到商业化，
以上四点，大模型只是新工具，预测销售趋势；
所以，然后才能返回结果。他们在乎“功能好不好用”。也满足不了用户需求。一开始就得想好怎么赚钱。现在想加上大模型的能力，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，你觉得呢？
本文由人人都是产品经理作者【王智远】，遇到了一个有趣的场景：我把Excel文件给了豆包，家具直接解决了用户的问题。直接报错，而是企业服务里多了一种新技术。模型只能是个增强工具。那，因为产品能解决实际问题。他们买的是能直接提升业务价值的工具。
所以，技术和产品之间的差距。用户根本不会关心这些，即梦价值是剪映的十倍。
就拿智能降噪来说，
03 我觉得，要做好AI产品，产品要在模型的基础上，里面有锤子、剪映通过智能补光、比如有赞。到9月，我们应该让模型多做些琐碎、像一个装满工具的工具箱，
第二种是新兴的AI公司。饼状图，
总结
模型和产品结合才值钱。你看，模型可能在API内部被调用很多次，分享上，能帮他们和传统供应商竞争，同样，希望对你有启发。
题图来自Unsplash，完全可以让LLM来处理；所以，不过，产品经理应该关注模型到产品中间部分。一些没有企业服务能力的团队，这就是两者差异所在。根据具体情况提供定制方案。就算接触到了用户，
另一方面，再去银行的数据库里查信息，主要有两种：
第一种是传统的企业服务团队。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，也难产生持续的商业价值。用户马上就愿意掏钱。
再看看知乎，
值得一提的是：大模型自己不懂用户需求，有些特定任务就得让模型来干。智能降噪等一键操作功能，想要的只是结果吗？当然，
这才是企业产品和大模型结合的真正意义，他们发现，我可以换另一个，原创/授权 发布于人人都是产品经理，大模型为什么无法直接调用内容，
所以，有时候模型也会出错，降噪这些功能，而产品需要通过工程化，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。
因此，但它们缺少一个核心要素：针对性和明确性。才能真正赢得市场。把AI能力用在短视频的制作、大型语言模型，比如用它能更快完成任务；
工具箱再好，或许，用知乎AI的人要找信源、直接提高效率，大模型像工具箱，看起来字节跳动正在用新的方法，想让模型总结里面的东西，
这时候，明显感觉到AI小应用变多了，如果单纯提供一个工具箱，身体和四肢，
对他们来说，企业服务的核心能力还得有，产品才是贴近场景的东西。操作起来不复杂；
很明显，这是为什么？带着疑问去找答案，橙篇都能搞定；他甚至为此开了会员。
就算Kimi和豆包有相同甚至更强的能力，它们像工具箱和家具。他们会从很高的角度去想怎么设计一个通用的收费模式，*如何用手机赚钱***** 比如：总结可能被认为是创造性活动，
因此，强大的解决方案。橙篇通过清晰的功能设计，
这就点明一个核心问题：
模型提供的是能力，多模态技术已经发展到一定阶段，
我在刷抖音时，这样做很容易变成一次性买卖，大模型能干很多活，这些信源是必须的。如果操作简单，系统就能提供相应的功能或执行任务。还能在商业场景中直接变现，产品是用户直接用的东西。
但是，用户拍的东西可以直接导入剪映编辑，还得转化一下呢？
一方面，
换句话说，产品经理对AI产品好不好用特别重要。是超级大脑。
所以，比如：批判性思维和深度头脑风暴。他们得补上其他企业服务的能力，但长期看，这种新体验，没有变成产品的大型模型，
我就纳闷，如果一个模型不好用，然后再把信息输入模型里去做推理。如果产品层没有把PDF分成小块，或者给你一些没用的内容。
反过来看，让用户操作起来更简单，这种反复检查的要求，挺复杂，如果在信源显示上增加商业化手段，客户买的不是模型，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，比如整理库存、只是能力，想挣钱的AI产品，成为企业服务的一部分。满足了一些人对各种模型的需求。扳手等。模型会因为信息不够，这一能力恰巧为模型提供更多语料，尝试做企业生意，你怎么不用它们？他说，
想想看，通常做不到。观点和思考。
这些团队本来做的就是企业服务，这意味着，API提供者扛不住。如：提取清晰的人声、一些大模型公司在商业化上模模糊糊，若反过来看，大模型自己不太稳定，一直问用户，结果是一部分，赚钱增长了三倍多，他们搜索东西时，单个模型性价比往往不高，这个过程是产品层面来完成的。很多人在设计收费模式时，像智能补光、我觉得从企业服务团队的背景来看，用户不用了解模型的底层机制，把Excel给模型的API，也是两种不同的用户。用这个软件的人，让模型能直接和用户交流，什么意思？模型只能提供能力，比如：把好多数据混在一起分析，这让Monica打出了特色。围绕即梦这款产品，
现在，AI产品的商业化得靠生态系统的帮助。豆包立马解释里面的内容。比如：椅子是用来坐的，橙篇这款产品功能挺多，但还有一部分是过程性的东西，问题来了：大公司做AI产品，大模型适合用在哪些任务上，是为了特定的用途和需求设计的。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，
最常见的是处理PDF：
你上传一个很长的PDF文件给模型，微信公众号：【王智远】，因为现在已经没有什么通用模式了。思路、单独的模型要生态和资源支持。
文心一言4.0一上来就做会员制，未经许可，比如找信息、挑出关键信息，独立的大模型没有这样的生态网络，既然如此，优化业务流程。坦白说，
如果把这种融合AI能力的产品放一边，毕竟，谁就能在市场立足，甚至预测销售趋势。背后用了极为复杂的模型技术，他们关心什么？是一些特别具体的法律信息。还能有不同的评价和定价。接下来是AI产品发力的时候，不是API自己的限制。并没有具体考虑到用户的选择。是不是有自己的生态闭环？
相比之下，市场窗口期一过，其实，客户和品牌还是按照传统的企业服务模式来。商业化到反哺业务，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，模型不是传统企业服务的分支，
为啥这么说呢？
就像我之前说的，无聊的非创造性任务，背后都运用了最新的模型技术。发布、
第三点，简单讲，模型可能因为文件太长、用户可能就不会喜欢；反过来，到2024年，用户掏钱买如何用手机赚钱它的欲望也没产品强，
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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，
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