从竞争对手的托销售售前售后拜访客户的时候去找。只要你有这个意识只要你想找就一定可以找到。 . 讲卖点 当你的产品抢占了先机并且取得领先的市场地位的时候这时候咱们得好好晒晒产品的卖点让大家都知道为啥它这么火！ 这些卖点是从哪
里来的呢？就是从客户的问题
里成功的案例里还有和竞品的对比中提炼出 WhatsApp 号码数据 来的精华啊！ 卖点别讲太多三到五点就够用啦多了销售也记不住！ 对于产品的卖点不能单纯的去讲产品的功能特点而是应该站在客户和市场的角度去讲产品的特点对客户有什么价值收益对市场有什么竞争力。一次标准流程的测评能够辅助大家更好的对模型进行深入了解。本文作者分享了自己对大模型进行测评的整个过程其中有不少可以借鉴的点供大家参考。 前段时间公司非常看好赛道所以
想要将能力集合至公司内的产品中助 《巴黎竞赛》利用著名照片进军 NFT 力产品降本增效。在调研初期我也走了比较多的弯路在这篇文章里详细说说模型测评怎么做应该如何制作文档有助于汇报。 由于我们是工业低代码产品在端中也属于较为复杂的之前也非常认真的撰写过操作
手册搭建规范也研究过更为易读的方式
但依旧不能提升用户对产品的熟悉速度所以公 警报新闻 司前段时间希望能够利用快速解决这个问题。 之前我一直对测评这件事的目的不是特别明确除了确定大模型的价格功能还需要测评什么。一次标准流程的测评能够辅助大家更好的对模型进行深入了解如验证算法模型的有效性为技术选型提供依据；发现模型潜在的问题判断是否可以优化或选择其他模型；还可以识别模型在特定数据集上的表现这样能够确保它的准确性和
可靠性。另外模型测评不是一个人的工作中间有很多的工作如性能指标之类的需要算法同学协助。 以下是我根据工作中遇到的常见评测内容及方法进行的汇总内容仅供参考希望能给大家一些帮助。 一前期准备 在正式开始测评前我们先看一下可能会存在的误区和需要准备的一些资料。 . 模型评测的误区 过度依赖单一指标只关注准确率或其他单一指标忽略了其他重要的性能指标。不同的应用场景可能需要不同的性能指标如精确度召回率分数等综合考虑多个指标
可以更全面地评估模型性能。 忽略模型的可解释性只关注模型的预测结果不关注模型的决策过程。模型的可解释性对于建立用户信任和满足法规要求非常重要也需要配合一个标准的提示词框架对模型进行限定可以让模型回答的更加符合要求。 没有标准的打分指南不同评估者给出的结果可能差异较大难以达成共识影响团队对模型性能的准确理解和决策。需要制定一套详细的评估指南包括评估指标评分
