Gemini 3 Pro的核心价值不仅是跑分高
PM要透过参数看本质：Gemini 3 Pro试图消灭中间件、重构我们习以为常的工程架构。它将Context Window（上下文窗口）推向海量，实现Native Multimodal（原生多模态）
为了别用马车的逻辑设计汽车，得理解它两大特性
1⃣️ 长文本Long Context：用算力换工程复杂度
过去为了解决LLM记不住，构建了复杂的 RAG（检索增强生成）：切片、向量化、存数据库、检索、重排序。副作用是延迟和信息损耗Chunking Loss。Gemini 3 Pro有千万级Token窗口能够解决问题
-传统逻辑：把书撕碎后找所需信息
-Gemini 逻辑：把图书馆扔进内存，让模型自己读
-应用：设计企业级知识库、合同审查、长代码等
2⃣️ 原生多模态：视频不再是帧的集合
-传统模型：“抽帧转图片”，会丢失时间维度的连续信息
-Gemini：原生多模态训练，它看视频和人一样连贯
-应用：构建实时视频理解Agent。例如丢给模型1小时的用户访谈，让它提取痛点，而不需要先视频转文字（STT）再分析。大大压缩处理链路
3⃣️ How to use：
仅把它当聊天机器人，可能是浪费算力了?。大噶看到的Gemini 3 Pro的正确打开方式有哪些？
「遗留代码重构」
不要只贴一段代码。整个仓库打包（含文档、依赖库）喂给Gemini，让它在理解全局架构的前提下，输出重构方案、编写测试用例
「复杂财报/研报分析（Alpha Seeking）」
上传N年报告PDF 和最近N次会议。Prompt?：请基于历史数据，分析该公司的战略路径——这是传统关键词检索无法做到的跨模态推理
「动态视频索引（Video Indexing）」
上传一段产品/功能测试录屏。Prompt?：找出用户操作卡顿或受阻的时间点，生成带时间戳的问题描述
AI PM核心竞争力，正在从设计复杂的处理流程，转为：设计高价值的 Prompt 引导策略，让前沿模型在海量原始数据直接提取价值
「为了转型AI产品我在努力学习ing，思考记录，每天进步一点点?」
#大模型 #AI人工智能 #AI产品经理 #ai #产品经理 #学习笔记 #大厂 #转型
PM要透过参数看本质：Gemini 3 Pro试图消灭中间件、重构我们习以为常的工程架构。它将Context Window（上下文窗口）推向海量，实现Native Multimodal（原生多模态）
为了别用马车的逻辑设计汽车，得理解它两大特性
1⃣️ 长文本Long Context：用算力换工程复杂度
过去为了解决LLM记不住，构建了复杂的 RAG（检索增强生成）：切片、向量化、存数据库、检索、重排序。副作用是延迟和信息损耗Chunking Loss。Gemini 3 Pro有千万级Token窗口能够解决问题
-传统逻辑：把书撕碎后找所需信息
-Gemini 逻辑：把图书馆扔进内存，让模型自己读
-应用：设计企业级知识库、合同审查、长代码等
2⃣️ 原生多模态：视频不再是帧的集合
-传统模型：“抽帧转图片”，会丢失时间维度的连续信息
-Gemini：原生多模态训练，它看视频和人一样连贯
-应用：构建实时视频理解Agent。例如丢给模型1小时的用户访谈，让它提取痛点，而不需要先视频转文字（STT）再分析。大大压缩处理链路
3⃣️ How to use：
仅把它当聊天机器人，可能是浪费算力了?。大噶看到的Gemini 3 Pro的正确打开方式有哪些？
「遗留代码重构」
不要只贴一段代码。整个仓库打包（含文档、依赖库）喂给Gemini，让它在理解全局架构的前提下，输出重构方案、编写测试用例
「复杂财报/研报分析（Alpha Seeking）」
上传N年报告PDF 和最近N次会议。Prompt?：请基于历史数据，分析该公司的战略路径——这是传统关键词检索无法做到的跨模态推理
「动态视频索引（Video Indexing）」
上传一段产品/功能测试录屏。Prompt?：找出用户操作卡顿或受阻的时间点，生成带时间戳的问题描述
AI PM核心竞争力，正在从设计复杂的处理流程，转为：设计高价值的 Prompt 引导策略，让前沿模型在海量原始数据直接提取价值
「为了转型AI产品我在努力学习ing，思考记录，每天进步一点点?」
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