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第三级，数据训练：平台的模型符合需求，但需要提供自己的训练数据或者字典数据等，来解决具体场景需求。
第四级，模型定制：平台的现场模型不太符合要求，所以要对算法参数进行配置，然后训练出符合自己需求的新模型。

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第五级，算法开发：最高级的情况，就是业务方懂算法、要开发新算法。平台则提供“算法开发、数据管理、模型训练、模型测试和发布”等一系列深层次的能力，来提升算法研发的效率。

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比如，我们的智能文案平台，能够智能生成千人千面的营销文案。过去，一直在迭代产品、提升算法能力，力图生成更加智能、精准和个性化的文案。

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然而，大家知道，算法的提升不可能一蹴而就，算法效果都是慢慢地打磨和优化的。

在这个过程中，产品经理同学不能干等。

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于是，我们就在思考，不管多么高深的算法、多么智能的平台，我们生产的仍然是文案。而文案这个岗位，随着广告行业的发展已经存在了数百年，那么，一定有成熟的方法论和模式。

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那怎么办呢？可以用充分使用脑图这种工具。具体来说，你先不要考虑任何demo图，而是先把整个平台产品层级结构全部理出来，包括各级导航和模块、每个模块包含的页面及核心功能板块。画好脑图之后，站在用户的角度，反复梳理和模拟，直到横向、纵向的逻辑和流程都没有问题了，再动手做具体的demo、PRD。

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产品的整体框架梳理清楚之后，还要重视“术语/概念体系”，即产品中的核心概念命名以及概念之间逻辑关系的设计。

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所以，现在的导航提示不仅会说“前方500米第N个路口右转”，并且会在不该右转的路口提示“正在经过第N-1个路口”，只有做到这样精细，才能保证用户不会走错路。

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前面讲了很多，但大部分还是聚焦在某一个平台的个体上。

孤立存在的平台，就可能会降级成一个工具，其价值和能量就变得非常有限。

因此，要做好、做大平台，需要跳出平台本身，以连接、全局、生态的思维来看。

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再比如，标注平台里的标注数据，在完成模型训练之后，生命周期就终结了，躺在那里没有人管了，这是很可惜的。

现在我们计划将这些数据沉淀下来、开放出去，让数据产生更大的价值。