很多 AI 产品经理都经历过这样的阶段：沉迷于搜集各种“Prompt 秘籍”，却在模型偶尔的“人工智障”面前束手无策。当我摸索着了解 Transformer 黑盒后才发现：如果不理解概率，我们对 AI 的掌控终究只是幻觉。
蜜月期后的“背刺”：它明明很聪明，却莫名其妙地蠢刚接触大模型那会儿，那种震撼感至今记忆犹新。随手一个问题，它能回馈一段逻辑缜密、措辞讲究的长篇大论。
但蜜月期并没有持续多久。
我曾尝试让模型列举“用户模糊意图的响应场景”：
第一次：逻辑满分。
第二次（换个说法）：答案全变了，但依然说得头头是道。
这种不确定性让我陷入了巨大的不安。作为 PM，我每天设计的逻辑，底层竟然建立在一个我完全搞不清楚的“黑盒”之上。
Prompt 优化：那把没有说明书的钥匙为了解决不安，我开始狂钻研Prompt Engineering。加角色、加思维链（CoT）、给 Few-Shot 示例…… 效果确实有提升，但我始终感到一种“不踏实”。
我的真实体感：
为什么某种结构今天有效，明天就失灵？
我积累了一堆模板，但每次遇到新任务，仍像是在“撞大运”。
我意识到：我是在用一把钥匙开锁，但我完全不知道这把锁的内部构造。
拆开黑盒：Transformer 到底在计算什么？在一个深夜，我终于决定彻底搞懂 Transformer。当我剥离掉那些复杂的数学公式，我发现了一个残酷但真相：模型从不“理解”任何东西，它只是一台精密的概率计算器。
语义坐标：词语的“位置感”当你输入一句话，模型会将其拆解为Token，并转化成高维向量。
真相：意思相近的词，在空间里的位置更接近。向量承载了词语在数万亿语料中沉淀的“语义坐标”。
自注意力机制：谁在关注谁？模型会为每个词计算三组向量：Q（查询）、K（键）、V（值）。
Q：我在找什么？
K：我是什么？
V：我包含什么信息？
模型不是在“阅读”句子，而是在进行一场全局的“卡片配对游戏”。它一眼看穿整句话，计算所有词之间的关联权重。
认知觉醒：那些“奇怪行为”的终极解释理解了机制后，我之前的所有困惑都有了科学解释：
换个说法，输出全变
Transformer 视角
不同的词触发了不同的注意力权重分布，导向了不同的概率路径。
答非所问 / 幻觉
Transformer 视角
模型没有“事实核查”，它只有**“下一个词的概率预测”**。
一本正经地胡说八道
Transformer 视角
它的目标是生成**“看起来最合理”**的输出，而非“真实”的输出。
方法论升级：从“对话”转向“工程”认知升级后，我做 AI 产品的方式发生了本质变化，从“求它懂我”变成了“为它铺路”。
从“扔问题”到“喂上下文”
以前我习惯直接问结论。现在我知道：输出质量高度依赖输入的信息密度。我会把背景、目标、约束打包输入，人为地缩小模型在概率空间里的搜索范围。
从“自然语言”到“结构化指令”
别指望模型能“心领神会”。我开始用Markdown结构或JSON格式明确定义 Role、Task 和 Constraints。
从“期待完美”到“设计兜底”
既然不稳定是 AI 的天性，那么产品设计就必须包含：
验证环节：让模型标注信息来源（引用）。
两步走：先输出框架，确认后再填充内容。
失败路径：预设当模型概率偏离时的降级策略。
产品经理的思维“升维”传统产品的逻辑是确定性的：点击 A，必然出 B。
AI 产品的逻辑是概率性的：输入 A，系统给出概率最高的 B。
这种从“控制确定性”到“管理概率性”的思维转变，才是 AI 时代PM最核心的护城河。
你不必手写反向传播算法，但你脑子里必须有一张系统能力的“地图”。只有知道边界在哪里，你才能做出真正合理的产品决策。
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