2025.1 – 2025.6 · 北京
百度 · 文心
大模型体验研究助理
支持文心一言 NLP 部门，通过用户研究与场景洞察，将模糊的用户体验转化为模型优化策略和数据评估标准。
DeepSeek / Kimi / GPT 竞品对比大学生 LLM 使用深访体验 → 数据标准转化
我负责什么
负责竞品体验研究与目标用户深度访谈，产出体验报告与产品优化建议，协助将用户需求转化为大模型数据标准。
DeepSeek 竞品研究
- 基于社交媒体真实使用案例，分析 DeepSeek 深度思考模式的用户体验。
- 横向对比 DeepSeek、Kimi、GPT 等模型在 COT 与回复上的差异，总结 DeepSeek 行为特征及对体验的影响。
大学生 LLM 体验研究
- 通过深度访谈，聚焦大学生在学习、生活不同场景的大模型使用，还原互动情景与体验标准。
- 洞察其场景、行为、需求，输出体验报告与产品优化建议，协助把用户体验转化为大模型数据标准。
我的思考
用户研究之于大模型，是把说不清的好用拆解成模型能学习、能被评估的标准。这也是我做 AI 产品的底层方法论。