聊聊设计师的人生规划

我们先说说为什么要人生规划。
这样的生活,是自己人生规划的一部分吗? 诚然,人生的规划有很多种,比如,上学、读书、分配工作、恋爱、结婚、生子;又比如,上学,读书,确定自己的人生目标,从出院校的那一分钟起,每一步都朝着自己既定的目标前进,等等,因此,我又把人生规划分为两种,即有自己定位的人生目标的一种和随波逐流的一种。而人生的定位,又有许多的派生定位,有仕途上的,有事业上……不一而同,而我自己,倾向于事业型的,先弄明白自己想干什么,再弄明白自己要达到一个什么程度,然后,还得再弄明白自己怎样才能做到并且达到那个度,“想赚1亿元的人和想赚100亿元的人,他们赚钱、花钱的方式肯定不一样;想攻读博士学位的人和一心盼着毕业就踏入社会工作的人,在学习的量和质上是一定会有很大差距的。”“累,并快乐着”的人生,才是我们想要的。怎样才能快乐?做自己想做的事,说自己想说的话,达到自己想达到的目标呢?有人说,充满挑战的生活才是真正的生活,挑战的过程是人生最精彩的部分。我们认为每个人都有自己的极限,再优秀的人也不例外。但勇于挑战的人不会拘泥于自己的极限,他们有勇气去突破极限,永远向前。在前进的过程中,他们的梦想会得以实现,他们的生命力也变得无比顽强。有一个明确目标,向着这一目标迈进,这样的人生轨迹,清晰明了,一辈子过得明明白白;没有明确目标,且过且走,边走边看,这样的人生,一辈子迷迷糊糊,浑浑噩噩,过得糊里糊涂。如果是这样的话,那么,人生,的确是需要规划的。“不管时光如何流逝,有些东西是别人永远也拿不走的,比如你头脑中的知识。因此,你一定要趁年轻好好学习某种领域的知识。如果你把某种职业当成一生的事业,你就更应该把那个领域需要的技能和专业知识学好。当然,人不能够没有朋友,所以花些时间与朋友在咖啡厅聊聊天也是必要的,但不要把过多的时间和精力投入在那里面,因为时间是很宝贵的。如果你几乎整天都闷在家里,不如干脆一脚把门踢开,走出去学习自己感兴趣的东西。”


学历,对于找工作很重要;而学识,对于创事业很重要。两者兼得固然不错,但能实现其中一样,也必然是很好的结果。我之所以这样说,是因为不想你用“读书”来禁锢了自己的思想,许多时候,我反倒希望你忘了自己的所有,跳出自己的圈子,甩掉自己固有的思维模式,从另外的角度,用另外一种心情,一种别样的眼光来冷静思考自己的事情。“冷静旁观”,才能不带有自己的主观意识,才能冷静地,一分为二地想清楚自己所想的事情。 上面说的,可能有些凌乱,归结起来,就是:给自己的人生定位,为自己的定位作好规划,不要落入俗套,用冷静的思考,寻找达到人生定位的手段和方法,一步一个脚印,走出自己清晰的人生轨迹。当然并不是每个人都有规划,在社会上摸爬滚打这么久,有的人生规划很清晰,很清楚。有些就是走一步是一步,有些人就图安逸,没有奋斗目标。世上的人千千万万。那设计师对于职业规划该如何进行呢?
从奋斗的节点上看,真正得有效奋斗时间段也就30年,分别是20~30岁,30~40岁,40~50岁。


20岁靠的是努力。重点是学习如何成为一名有专业素养的精兵,找到立身之本的根。这个阶段的困难在于,你要在最耐不住寂寞的年纪做耐得住寂寞的事,或许你会觉得,在这个阶段很多的努力看上去是无果且无望的。但你记住,不要懈怠,不要放弃,坚持努力下去。只有傻X一样地坚持,才会有牛X一样的结果。
我很庆幸明白的早,毕业的前三年,简直跟大学是两个样子,白天努力工作,晚上去图书馆泡着看书,周末也一样,因为当时就觉得,当你的才华不足以支撑自己的野心时,那你就更应该要好好读书学习。有时候周末带点水,一点饼干,一看就是一天,什么都看,因为所有的知识对于当时的我来说,都是新鲜的,都是有趣的。而在寻找工作的时候,我最看重公司能提供给我的成长空间,而不是钱,有时候选公司,被朋友知道了,直接骂我傻X,那么高的薪水不去,却选择一份低薪水的工作。可我知道,我现阶段需要的不是钱。而是学东西,去成长。在最耐不住寂寞的年纪我却耐得住寂寞,所以大家认识了我,看到了我写的文章。
30岁靠的是实力。重点是学习如何成为一名有管理能力的猛将,生长出持续发展的主干。这个阶段的你,如果放在人才市场,既要有卖点,还要有卖相。而这些卖点和卖相,就是你实力的凝结。这个阶段你所要做的,是把专业深度、人格成熟度、人情练达度拧成自己的综合实力。20岁做对事,30岁跟对人。这个阶段的设计师,大都已经不再停留在执行阶段,更多的是处于管理层,这个时候你需要做的就是更多的去挖掘设计的本质,处理好与客户,与团队的关系,把自己塑造成交际高手。40岁靠的是资历。重点是学习如何成为一位有经验水平的名帅,建设枝繁叶茂的系统。在这个阶段,你的经验、资格、见识、荣耀都需要上得了台面。尽管我并不主张看重身份,但这个社会的确是通过身份与资历来确定你是谁。你有多少话语权,别人首先会看你在哪里混过,其次才会看你跟什么样的人在一起混,从而判断你是边角料型人才,还是能把控一方的支柱型人才。


从李开复到唐骏,大家认识他们,除了自身实力外,更为重要的是都曾任职过世界500强非常重要的职位,李开复2000年担任微软全球副总裁。2005年并担任谷歌(Google)全球副总裁兼大中华区总裁。唐骏,2002年出任微软中国公司总裁。2008年加入盛大。很多40多岁有实力的,并且能力一定也不比世界级公司同龄的差,就是因为别人更多的会在意你的背景及你混什么圈子的。50岁靠的是势力。重点是学习如何成为一位成就组织的王者,培育众木成林的势力生态。桃李满天下,知己交遍天涯,哪里都有你的关系网。成为培育组织、保护组织、成长组织的人物。雷军就是典范,在没创办小米的时候,只是在圈内有名,成功创办小米后,享誉全世界,从最开始小米发售前的造势,独特的粉丝营销、饥饿营销。到后来中国智能手机市场的第二季度互出货量超过了第一。同时小米也开始向超高端手机发力。不管未来如何,他是王者,他成功了。我理解的成功生涯规划,就是在你二十几岁的时候,给优秀的人工作;在三十几岁时跟优秀的人合作;在四十几岁时找优秀的人为你工作;而到了五十几岁时,努力使别人成为更加优秀的人。当然你可以加快自我修炼的速度,用进步推动进化。或许你在35岁就已经是名帅了,或许你在40岁就懂得内圣而外王之道了,这都是有可能。你也可以说,干嘛要这么在乎时间点,生命不息奋斗就不止!不过从现实的角度看,50岁以后,你真正能依靠的都是前面铺设好的轨道与建好的机车,而不是天下掉馅饼的奇迹。


本文来自优设网,作者:@Goodmor宁

<think>好的,我现在需要帮用户详细聊聊评估指标的设计,特别是在AI产品经理和算法团队在预训练模型微调阶段的合作中的角色。用户之前已经问过AI产品经理在微调阶段的作用和如何与算法团队配合,现在想更深入地了解评估指标的设计部分。 首先,我需要回顾之前的对话,确保这次回答连贯。之前我提到了评估指标设计是产品经理的核心作用之一,需要与算法团队共同制定符合业务目标的评估体系。现在用户希望更详细地了解这一部分,可能需要分步骤说明,涵盖评估指标的类型、设计流程、注意事项以及案例分析。 用户可能的深层需求是希望了解如何具体操作,比如如何选择适合的指标,如何避免常见陷阱,或者如何在实际项目中应用这些指标。因此,我需要结构清晰,分点阐述,可能包括指标的分类(通用指标、业务指标、人工评估)、设计步骤、设计原则、常见误区、案例分析等部分。 需要注意使用用户之前提到的格式要求:行内数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但用户这次的问题可能不需要太多公式,不过如果有的话需要正确使用LaTeX。比如在提到准确率、F1值等时,可能需要公式,比如准确率是$\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$,F1是$\frac{2 \times Precision \times Recall}{Precision + Recall}$等。 还需要考虑用户可能是AI产品经理或相关角色,希望了解实际操作中的评估指标设计,所以内容需要实用,结合案例,避免过于理论化。同时,可能需要提醒产品经理在指标设计时与算法团队沟通的重要性,以及如何平衡不同指标之间的冲突,比如准确率与响应时间的权衡。 可能的误区包括过度依赖单一指标、忽略业务场景的特殊性、未考虑数据分布等,这些都需要在回答中提及。此外,案例分析部分可以举一个具体的例子,比如在客服系统中如何设计指标,或者在内容审核中的多维度评估。 最后,总结部分需要强调评估指标设计的重要性,以及产品经理在其中起到的桥梁作用,确保技术指标与业务目标一致。同时,可以建议定期复审指标,根据业务变化调整评估体系。</think>以下是关于评估指标设计的详细解析,结合业务场景与技术实现,分步骤说明其核心逻辑及实操方法: --- ### **一、评估指标的核心价值** 评估指标是衡量模型效果的“尺子”,需同时满足两个目标: 1. **技术可量化**:能被算法团队用于优化模型(如损失函数、准确率)。 2. **业务可感知**:能直接反映业务效果(如用户留存率、审核通过率)。 --- ### **二、评估指标的分类与设计方法** #### **1. 通用技术指标(算法团队主导)** 用于基础模型性能评估,需与产品经理对齐业务权重: - **分类任务** - 准确率:$\text{Accuracy} = \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$(适用于类别均衡场景) - F1值:$\text{F1} = \frac{2 \times \text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}}$(平衡精确率与召回率) - AUC-ROC曲线:衡量排序能力,适合点击率预测等场景。 - **生成任务** - BLEU:基于n-gram匹配,常用在机器翻译(需注意对长文本的局限性)。 - ROUGE:关注召回率,适合文本摘要评估。 - 人工评估:通过众包标注判断生成内容的流畅性、相关性。 - **其他任务** - 目标检测:mAP(mean Average Precision) - 推荐系统:NDCG(归一化折损累积增益) **设计要点**: - 明确指标缺陷(如BLEU无法评估语义正确性) - 多指标组合(例:F1值+人工审核通过率) #### **2. 业务定制指标(产品经理主导)** 需将业务目标转化为可量化公式: - **客服对话系统** - 问题解决率 = $\frac{\text{用户未转人工的会话数}}{\text{总会话数}}$ - 平均对话轮次:反映效率(值过低可能说明模型未理解用户意图) - **内容审核模型** - 漏杀率 = $\frac{\text{未识别违规内容数}}{\text{总违规内容数}}$ - 误杀率 = $\frac{\text{误判正常内容数}}{\text{总正常内容数}}$ - **平衡策略**:设置阈值使漏杀率≤1%且误杀率≤5%(需与风控团队协商) - **电商推荐模型** - 购买转化率 = $\frac{\text{点击后购买的用户数}}{\text{总点击用户数}}$ - 长尾商品覆盖率 = $\frac{\text{被推荐的长尾商品SKU数}}{\text{总长尾商品SKU数}}$ **设计要点**: - 定义指标时需明确统计口径(如“长尾商品”的具体定义) - 区分核心指标与观察指标(例:核心指标是漏杀率,观察指标是响应延迟) #### **3. 人工评估体系** 当自动指标无法覆盖复杂场景时使用: - **评分维度设计**(以生成任务为例): ```markdown | 维度 | 评分标准 | 权重 | |------------|-----------------------------------|------| | 相关性 | 回答是否与问题直接相关(1-5分) | 40% | | 事实准确性 | 是否存在事实错误(1-5分) | 30% | | 可读性 | 语句是否通顺、符合语法(1-3分) | 20% | | 价值观安全 | 是否包含敏感/偏见内容(一票否决) | 10% | ``` - **操作规范**: - 提供标注手册(例:如何界定“中性评论”) - 使用Kappa系数检验标注一致性(通常要求>0.6) --- ### **三、评估指标设计流程** 1. **需求拆解** - 与业务方确认核心目标(例:风控场景“宁可错杀不可漏杀”) - 识别约束条件(如模型延迟必须≤300ms) 2. **指标候选集构建** - 技术指标:从算法论文/实践中选择(如目标检测用mAP) - 业务指标:通过用户调研、历史数据分析提取(例:发现客服对话中70%的用户问题集中在5类意图) 3. **指标权重分配** - 使用层次分析法(AHP)量化优先级: - 业务专家对指标两两比较重要性 - 计算权重向量(需通过一致性检验) 4. **基线设定与迭代** - 基于当前业务表现设定基线(例:现有规则引擎漏杀率3%,目标微调后降至1%) - 动态调整:当业务场景变化(如新增商品品类)时重新校准指标 --- ### **四、常见误区与解决方案** | 误区类型 | 典型案例 | 解决方案 | |-------------------------|-----------------------------------|-------------------------------| | **指标与业务目标脱节** | 优化翻译模型的BLEU值,但实际用户更关注术语准确性 | 增加术语准确率专项评估 | | **单一指标过拟合** | 为提升F1值过度调整阈值,导致用户体验下降 | 加入人工评估或满意度调查 | | **忽略数据分布影响** | 在类别不均衡数据中使用准确率(如欺诈检测) | 改用F1值或AUC-ROC | | **评估场景覆盖不全** | 只测试高频case,未覆盖边缘场景(如方言识别) | 构建包含长尾case的测试集 | --- ### **五、典型案例分析** #### **案例:智能客服意图识别微调** - **业务需求**:减少转人工率(当前30% → 目标15%) - **指标设计过程**: 1. 拆解技术指标: - 意图分类准确率(F1值) - 未知意图检测召回率(识别用户问题是否超出预设范围) 2. 定制业务指标: - 转人工率 = $\frac{\text{主动请求人工的会话数}}{\text{总会话数}}$ - 问题解决率(通过用户反馈按钮统计) 3. 人工评估规则: - 抽样检查模型是否将“我要退订套餐”错误归类为“查询套餐” --- ### **六、协作关键点** 1. **指标透明化**:向算法团队解释为何选择特定指标(例:为何不用准确率而用F1值) 2. **工具共建**:开发自动化评估脚本(如定期运行测试集生成指标报告) 3. **冲突调解**:当技术指标提升但业务指标下降时,推动根因分析(如模型过度压缩导致效果损失) 通过科学设计评估指标,AI产品经理能有效引导算法优化方向,避免“模型表现好但业务价值低”的常见困局。
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