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「硬體:負責制定與執行硬體產品的設計與開發計劃,確保產品符合市場需求與技術規範。該角色需與軟體工程、品管及市場部門緊密合作,提供具競爭力的硬體解決方案。必要技能包括扎實的電路設計知識、問題解決能力及良好的溝通能力,能有效協調不同部門間的合作,面對台灣快速變革的科技市場,需具備靈活應變的能力,適應不同客戶需求。」
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知識貓星球

喵星人

2024/08/06

軟硬體PM(產品經理)工作內容大不同!從技能面到挑戰一次了解
硬體產品經理(硬體PM)和軟體產品經理(軟體PM)的角色雖然在許多方面相似,但在技能需求、工作重點和挑戰方面有一些顯著的區別:
【技能需求】
1. 技術背景:
- 硬體PM:需要具備電路設計、機械工程、製造工藝等方面的知識,理解硬體設計與生產流程。
- 軟體PM:需要熟悉軟體開發生命周期、編程語言、數據庫、API設計等技術,理解軟體架構和開發工具。
2. 專案管理:
- 硬體PM:涉及更多的實體生產環節,包括供應鏈管理、質量控制和生產計劃,項目周期較長。
- 軟體PM:通常專注於軟體的敏捷開發和迭代發布,項目周期較短,更注重快速反饋和持續改進。
【工作重點】
1. 產品開發:
- 硬體PM:需要確保硬體產品的物理設計和性能符合規範,處理硬體設計、原型製作、測試和量產等階段。
- 軟體PM:重點在於軟體功能的設計和實現,包括用戶體驗設計、功能開發、測試和部署等階段。
2. 產品更新:
- 硬體PM:硬體產品的更新較為困難,需要更長的設計和製造周期,一旦產品推出後,進行修改和更新的成本較高。
- 軟體PM:軟體更新相對容易,可以通過持續的軟體迭代來進行功能改進和修復錯誤。
【挑戰】
1. 開發周期:
- 硬體PM:硬體開發通常涉及更長的周期,需要考慮到供應鏈、製造和物流等多方面的挑戰。
- 軟體PM:軟體開發周期較短,可以快速迭代,但需要處理頻繁的需求變更和技術挑戰。
2. 成本管理:
- 硬體PM:硬體產品的開發和生產成本較高,必須嚴格控制成本以確保產品的市場競爭力。
- 軟體PM:軟體開發成本相對較低,但需要投入大量資源進行測試和維護。
【市場與用戶互動】
1. 硬體PM:需要更多地關注產品的實體屬性和可靠性,確保產品在不同使用環境下的穩定性和耐用性。
2. 軟體PM:更多地關注用戶界面和交互設計,確保軟體的易用性和功能性滿足用戶需求。
這些差異決定了硬體PM和軟體PM在工作中需要面對不同的挑戰和機會,因此他們在技術背景、專案管理、產品開發和市場互動等方面有著不同的側重點和專業
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06/28 00:00

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知識貓星球

喵星人

2024/08/05

小模型 AI 時代來臨:Google 推出開源模型 Gemma 2|輕量級模型的新標杆,性能超越 GPT-3.5
近期,Google 推出了他們的最新 AI 模型——Gemma 2,這是一款輕量級模型,但其性能卻超越了許多大型模型。本文將詳細介紹 Gemma 2 的功能與優勢,並探討它如何在效能和安全性上都表現出色。
▍Google Gemma 2 是什麼?
Gemma 2 是 Google 最新推出的 AI 模型,雖然它的參數只有 2B,但在 LMSYS Arena 的測試中,得分高達 1126,表現優異。這款模型的推出,標誌著輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的新標杆。
▍Google Gemma 2 的功能
Gemma 2 不僅僅是性能強大,它還具備多種創新的功能,使其在同類型模型中脫穎而出。以下是 Gemma 2 的主要功能:
● 卓越效能:Gemma 2 在 LMSYS Chatbot Arena 的排名中表現突出,超越了 GPT-3.5 和 Mixtral 8x7B 等大型模型,展示了其在對話 AI 方面的優越能力。
● 內建安全措施:Gemma 2 配備了 ShieldGemma 安全套件,可以有效減少仇恨言論、騷擾和其他不當內容的生成,確保 AI 模型的輸出更加安全、合規。
● 靈活部署:Gemma 2 可在多種硬體上高效運行,從邊緣設備到雲端部署皆適用,並且已經過 NVIDIA TensorRT-LLM 庫的優化,確保在各種設備上的高效能。
▍Google Gemma 2 的安全性
在當今 AI 技術飛速發展的背景下,安全性變得尤為重要。Google 為 Gemma 2 配備了先進的安全分類器 ShieldGemma,專門針對仇恨言論、騷擾、色情內容和危險內容進行過濾,確保用戶在使用 AI 模型時的安全性。
▍Google Gemma 2 需要付費嗎?
Gemma 2 是一款開源模型,Google 免費開放給全球開發者使用。無論是學術研究還是商業應用,都可以免費獲取和使用 Gemma 2 的模型權重。開發者可以從 Kaggle、Hugging Face、Vertex AI Model Garden 等平台下載 Gemma 2 的模型權重,並在 Google AI Studio 上嘗試其功能。
然而,雖然模型本身是免費的,但如果你想在更高效能的硬體上運行,可能需要支付相關的硬體費用。例如,如果你使用 NVIDIA RTX、NVIDIA GeForce RTX GPUs 或 NVIDIA Jetson 模組等進行部署,這些硬體的成本需要自行承擔。另外,某些雲端服務,如 Google Colab 的免費層級可能有運算資源的限制,若需更多資源,可能需要升級到付費方案。
▍AI 小模型的大智慧
Gemma 2 雖然是一款小模型,但其智慧和效能卻絲毫不遜色於大型模型。這得益於其優化的模型結構和高效的學習能力。通過學習大型模型的知識,Gemma 2 能夠在較小的參數下實現卓越的性能,這對於需要高效運行的應用場景尤為重要。
Google 的 Gemma 2 模型展示了輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的巨大潛力。無論是在學術研究還是商業應用中,Gemma 2 都為開發者提供了一個強大且靈活的工具。隨著技術的不斷進步,我們期待更多像 Gemma 2 這樣的創新模型,為 AI 技術的發展帶來更多可能。
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