随着 AI 进入下半场，重新定义 Benchmark 成为关键。过去，AI 模型多关注基础能力提升，但如今需结合真实用户需求进行评估。单纯追求 DAU 或数据量已不再适用，而是需要高质量数据与匹配的 Benchmark。Benchmark 的设计应综合考虑模型能力、用户反馈及业务场景，避免过于简单或单一维度的问题。此外，AI 产品经理需理解模型边界，将用户需求抽象为评估标准，同时注重交互体验与全栈能力。最后，嘉宾分享了招聘 AI 产品经理的标准，强调实战经验和对行业的深刻理解。