产品落地能力
1. Prompt工程:精通Few-shot/Zero-shot/角色设定,复杂场景快速调优
2. 原型落地:可用Cursor/Coze/Trea搭建可交互Demo
3. 实验设计:独立设计模型A/B测试,严控变量与数据污染
数据运营能力
1. 指标体系:熟悉用户行为(DAU/留存)与技术指标(准确率/延迟)的数据维度搭建
2. 归因分析:快速定位异常根因(模型衰减、数据漂移、场景变化)
技术判断力
1. 算法认知:熟悉Transformer/CNN等原理,预判GPT等前沿模型的能力边界
2. 可行性评估:独立识别算法噱头,量化技术方案的ROI与工程成本
项目名称:AI拍学机(儿童多模态智能相机)
项目周期:2024.01 – 2024.07 | 某教育科技方案商
项目背景:主导教育硬件智能化升级,利用多模态大模型重构儿童相机的拍摄学习体验。
核心职责与成效:
1. 模型策略与性能优化
- 技术选型:全面对比测试国产多模态大模型,基于ROI、延迟、生成效果三维度,确定混合路由方案,QPS提升5倍,成本持平。
- Prompt工程:设计三级Prompt体系,通过Few-shot+Chain-of-Thought构建18个场景角色模型(超越竞品12个),一致性与准确率达92%。
- 性能攻坚:攻克文生图/图生图生成速率瓶颈,将单次6张图片生成耗时从25秒压缩至3秒内,达标率100%。
2. 数据与风控体系
- 冷启动:2周内完成1000+案例测试,沉淀12套可复用的角色Prompt模板库。
- 风控机制:构建「模型抽离+提示词迭代+敏感词隔离」三级体系,将模型幻觉率从10%压降至1.8%。
关键成果:
- 商业价值:一期方案获10万台设备订单,半年交付8个迭代版本。
- 技术沉淀:输出大模型路由调度、边缘计算优化方案,方案复用至公司3条产品线。