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AI產(chǎn)品面試總結(jié)

從去年到現(xiàn)在陸陸續(xù)續(xù)面了一些AI相關(guān)的崗位,主要目的也是為了了解市場上現(xiàn)在對(duì)人才的需求畫像是怎樣的,總結(jié)了一些常見問題,希望對(duì)正在進(jìn)行或者即將進(jìn)行面試的小伙伴有所幫助

目前很多的面試都是AI+業(yè)務(wù),很多崗位都在聊怎么用AI賦能業(yè)務(wù)、以及變現(xiàn)的路徑,所以問題的底層邏輯和回答思路上還是基于“傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理”出發(fā)的,只不過需要多多了解一些AI產(chǎn)品、模型等等

我過往有一個(gè)關(guān)于AI情感陪伴的項(xiàng)目,所以很多面試都是基于這個(gè)項(xiàng)目在聊

1、自我介紹

答:我是xxx,過往有xxx段工作/實(shí)習(xí)經(jīng)歷,其中xxx經(jīng)歷和這個(gè)崗位非常匹配,都是做xxx方向的,因此我對(duì)這個(gè)業(yè)務(wù)方向非常感興趣,認(rèn)為自己在這個(gè)崗位上會(huì)有所發(fā)揮,所以來應(yīng)聘這個(gè)崗位,希望可以進(jìn)入到貴司和大家共同進(jìn)步

核心是要告訴對(duì)方你是誰、以及你很匹配這個(gè)崗位

2、撰寫prompt的方法

答:RISEN框架,R-角色、I-指示命令、S-步驟、E-最周目標(biāo)、N-縮小范圍(約束條件,可以約束任意方面)

我一般撰寫prompt的框架傾向使用“RISEN”,簡單來說就是你是誰、你需要做什么、主要通過哪些步驟實(shí)現(xiàn)、你需要做成什么事、給到具體的范圍設(shè)定,我認(rèn)為這個(gè)方法會(huì)比較嚴(yán)謹(jǐn)、考慮到各方面的條件,會(huì)輸出更清晰的指令(這里我的這個(gè)回答是基于我個(gè)人的項(xiàng)目,我選擇的方法論是這樣的)

簡單基礎(chǔ)的說法:“角色-任務(wù)-格式”

舉例:

角色:你是一名心理咨詢師,在心理學(xué)領(lǐng)域擁有10年的經(jīng)驗(yàn).

說明:請(qǐng)問有輕微抑郁癥的患者提供一些幫助和建議

步驟:1.從......開始,2.進(jìn)行......,3.進(jìn)行......

最終目標(biāo):目標(biāo)是...

縮?。ㄏ拗疲┓秶翰灰褂?.....

3、prompt調(diào)優(yōu)策略、質(zhì)量評(píng)估

答:在產(chǎn)品上線前期,我會(huì)不斷進(jìn)行迭代測試,觀察模型輸出結(jié)果,并建立case文檔,歸因分析;這里主要使用A/B測試,對(duì)比不同的prompt生成效果、從而進(jìn)行溫度參數(shù)調(diào)整、或者調(diào)整提示詞等等;關(guān)于質(zhì)量評(píng)估,首先要明確業(yè)務(wù)目標(biāo),制定一個(gè)評(píng)測標(biāo)準(zhǔn),在我的項(xiàng)目中,我的標(biāo)準(zhǔn)是人設(shè)一致性、對(duì)話流暢性、邏輯性、回復(fù)多樣性,基于標(biāo)準(zhǔn),進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估。這是我個(gè)人對(duì)于AI產(chǎn)品的理解,如果有認(rèn)為不準(zhǔn)確的地方可以展開探討(拉著面試官和你一起聚焦于業(yè)務(wù),展現(xiàn)你對(duì)業(yè)務(wù)的主觀能動(dòng)性)

3、介紹xxx項(xiàng)目的從設(shè)計(jì)到實(shí)現(xiàn)

答:這里就按照個(gè)人項(xiàng)目的具體實(shí)現(xiàn)路徑回答就好了,答題框架:切入場景、模型選擇、上線效果、商業(yè)化機(jī)會(huì)

4、怎么理解大語言模型,在你之前的實(shí)習(xí)中是怎么優(yōu)化語言模型的效果

答:大語言模型本質(zhì)是通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的概率預(yù)測工具,其核心價(jià)值在于將自然語言轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化輸出。

實(shí)習(xí)優(yōu)化舉例(STAR 法則):

  • Situation(場景):在某 AI 公司實(shí)習(xí)時(shí),負(fù)責(zé)優(yōu)化客服場景的對(duì)話模型,初始版本存在 “答非所問”“信息遺漏” 問題,用戶滿意度僅 65%。
  • Task(任務(wù)):目標(biāo)是提升模型在售后咨詢場景的回答準(zhǔn)確率和完整性。
  • Action(行動(dòng)):數(shù)據(jù)層優(yōu)化:清洗訓(xùn)練數(shù)據(jù):剔除過時(shí)政策、錯(cuò)誤案例,補(bǔ)充 3000 條真實(shí)客服對(duì)話(含多輪追問、模糊提問);構(gòu)建 “問題 - 答案” 映射表:將高頻問題(如 “退貨流程”)拆解為 5 類子問題,標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)答案要素(步驟、時(shí)效、聯(lián)系方式)。Prompt 工程:設(shè)計(jì) “角色 + 場景 + 約束” 三層 Prompt:*“你是某電商平臺(tái)的售后客服,用戶咨詢退貨問題時(shí),需按以下格式回答:退貨申請(qǐng)入口(附 APP 截圖指引鏈接);審核時(shí)效(工作日 / 非工作日區(qū)分);特殊情況說明(如生鮮類商品不支持退貨)?;卮鹦韬啙?,避免使用專業(yè)術(shù)語?!?反饋閉環(huán):開發(fā) “人工校準(zhǔn)界面”:客服可標(biāo)記錯(cuò)誤回答,累計(jì) 50 例后重新微調(diào)模型;引入 “答案完整性評(píng)分”:自動(dòng)檢測回答是否包含所有標(biāo)注要素(如缺少 “入口鏈接” 則扣分)。
  • Result(結(jié)果):2 個(gè)月內(nèi)用戶滿意度提升至 89%,人工復(fù)核工作量減少 40%,模型在模糊提問(如 “怎么退東西”)場景的準(zhǔn)確率從 55% 提升至 82%。

5、如何解決模型幻覺問題?

答:

1.技術(shù)層(降低幻覺概率)

  • 數(shù)據(jù)增強(qiáng):引入 “事實(shí)校驗(yàn)數(shù)據(jù)集”:訓(xùn)練時(shí)加入包含矛盾信息的樣本(如 “魯迅寫過《哈利波特》嗎?”),強(qiáng)化模型對(duì)錯(cuò)誤事實(shí)的識(shí)別能力;多源知識(shí)融合:對(duì)接外部知識(shí)庫(如維基百科、企業(yè)數(shù)據(jù)庫),生成時(shí)檢索驗(yàn)證(如回答 “2024 年諾貝爾獎(jiǎng)得主” 時(shí),調(diào)用權(quán)威 API 校驗(yàn))。
  • 模型優(yōu)化:在 Prompt 中加入 “事實(shí)聲明”:如 *“以下回答需確保信息準(zhǔn)確,若不確定請(qǐng)說明‘無法驗(yàn)證’;使用 “拒絕生成” 機(jī)制:當(dāng)模型置信度低于閾值(如 < 70%)時(shí),自動(dòng)返回 “該問題需要人工確認(rèn)”。

2. 產(chǎn)品層(減少幻覺影響)

  • 用戶引導(dǎo):明確告知 “AI 可能出錯(cuò)”:在產(chǎn)品界面添加免責(zé)聲明(如 “本回答僅供參考,具體請(qǐng)以官方信息為準(zhǔn)”);設(shè)計(jì) “信息溯源” 功能:對(duì)涉及數(shù)據(jù)、政策的回答,提供來源鏈接(如 “根據(jù)《2024 年消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第 X 條…”)。
  • 交互設(shè)計(jì):對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)場景(如醫(yī)療、金融),強(qiáng)制人工復(fù)核后再輸出;提供 “糾錯(cuò)入口”:用戶可標(biāo)記錯(cuò)誤回答,積分獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制鼓勵(lì)參與事實(shí)校驗(yàn)。

6、使用過哪些AI產(chǎn)品,使用體驗(yàn)最好的是哪一個(gè)產(chǎn)品

答:選一個(gè)產(chǎn)品,從產(chǎn)品視角、商業(yè)化模式等角度分析核心優(yōu)勢(shì)、以及改進(jìn)空間

舉例:我最常使用的產(chǎn)品是豆包,有各種對(duì)話模式,能夠滿足C端用戶的日常需求:問問題、寫代碼、生成圖片

創(chuàng)作內(nèi)容等等,還可以根據(jù)不同的任務(wù)設(shè)定進(jìn)行對(duì)話交談;且內(nèi)容源更廣闊,背靠字節(jié)有很多內(nèi)容的積累,除了網(wǎng)頁的信息以外,還有著頭條、抖音等PGC/UGC內(nèi)容,很適合進(jìn)行問題提問

待改進(jìn)的地方:專業(yè)領(lǐng)域深度不如垂直領(lǐng)域模型(例如圖片生成),商業(yè)化空間憂慮等等。。。

7、AI產(chǎn)品經(jīng)理與傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的核心差異

8、基于xxx業(yè)務(wù),認(rèn)為AI可以發(fā)力的機(jī)會(huì)點(diǎn)是?

答:一般問這個(gè)問題的公司,你要提前了解該公司的發(fā)展方向、市場份額等等,例如電商業(yè)務(wù),你可以回答搜索推薦、智能選購場景等等,運(yùn)用電商“人-貨-場”的理解,融合AI技術(shù),提升用戶購物效率等;產(chǎn)品的最終目標(biāo)都是賺錢,可以想想賺錢的方向。

9、對(duì)當(dāng)下主流大模型的看法、優(yōu)劣對(duì)比

10、為什么想從事AI產(chǎn)品?

答:認(rèn)可行業(yè)的發(fā)展前景、我個(gè)人擅長xxxx、適合復(fù)合型產(chǎn)品工作,AI將改變?nèi)祟惿罘绞?,我希望自己是可以做出這樣產(chǎn)品的人。核心告訴面試官,你強(qiáng)烈加入對(duì)方公司的意愿,人和人之間的想法是會(huì)被影響的,積極展現(xiàn)~

11、你如何看待 “生成式 AI(如 AIGC)” 對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品形態(tài)的沖擊

其實(shí)在面試中,很多面試管還是會(huì)結(jié)合業(yè)務(wù)提問,而不是像一些博主寫的干巴巴的“知識(shí)提問”,知識(shí)是基礎(chǔ),核心要思考的還是結(jié)合具體業(yè)務(wù)聊,附上AI相關(guān)術(shù)語概念

有幫助的話,請(qǐng)給我點(diǎn)點(diǎn)文末的小花~

#AI產(chǎn)品經(jīng)理##AI面經(jīng)##面試經(jīng)驗(yàn)談#
全部評(píng)論
還有分享1個(gè)我個(gè)人的學(xué)習(xí)路徑——找相關(guān)論文看
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發(fā)布于 04-30 13:53 上海
感謝!收獲很大
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發(fā)布于 04-29 21:22 廣東
感覺有些問題和開發(fā)挺像的
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發(fā)布于 05-06 02:14 吉林
感謝分享??!
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發(fā)布于 05-05 21:42 上海

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求評(píng),個(gè)人只有兩段小廠實(shí)習(xí),且都不和產(chǎn)品直接相關(guān),但還是不信邪投了一堆產(chǎn)品運(yùn)營??一周前才開始投遞,大廠小廠*******全都投了,大廠杳無音訊,基本都還在測評(píng)過了之后的篩選階段。我投遞的方向:??用戶研究??市場營銷??產(chǎn)品運(yùn)營(就是不死心想和產(chǎn)品沾沾邊)??廣告/公關(guān)內(nèi)容&amp;amp;amp;新媒體&amp;amp;amp;達(dá)人運(yùn)營咱試過了就是不喜歡…個(gè)人性格:喜歡競爭和挑戰(zhàn)、喜歡和人打交道(出差),短期的深入研究也沒問題,不喜歡很機(jī)械、重復(fù)性的工作。挺迷茫的,也可以從我的經(jīng)歷看出來一直都在“探索自己喜歡什么”…&nbsp;暑期還是想盡量找一個(gè)大廠感受標(biāo)準(zhǔn)化大廠vibe,同時(shí)豐富簡歷、真正做點(diǎn)事情。求各位指明求職方向/簡歷建議,感激不盡?? #26屆實(shí)習(xí)那點(diǎn)事兒#&nbsp;&nbsp;#大廠無回復(fù),繼續(xù)等待還是奔赴小廠#&nbsp;&nbsp;#滿分簡歷要如何準(zhǔn)備?#&nbsp;&nbsp;#沒有實(shí)習(xí)經(jīng)歷,還有機(jī)會(huì)進(jìn)大廠嗎#&nbsp;&nbsp;#大廠無回復(fù),繼續(xù)等待還是奔赴小廠#&nbsp;&nbsp;#找工作,你會(huì)甘心進(jìn)小廠還是猛沖大廠#&nbsp;&nbsp;#我是XXX,請(qǐng)攻擊我最薄弱的地方#
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04-12 18:51
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四川大學(xué) 運(yùn)營
大酒窩:現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)沒什么增量了。像內(nèi)容運(yùn)營這種文科基礎(chǔ)崗位空缺不多,而且普遍薪資不高。編導(dǎo)能力強(qiáng)可以考慮去投一些好的mcn公司和電商行業(yè)。
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感謝信收割機(jī)Rain:他昨天還和我打瓦,今天咋這樣發(fā)郵件??
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