AI产品经理

从去年到现在陆陆续续面了一些AI相关的岗位，主要目的也是为了了解市场上现在对人才的需求画像是怎样的，总结了一些常见问题，希望对正在进行或者即将进行面试的小伙伴有所帮助目前很多的面试都是AI+业务，很多岗位都在聊怎么用AI赋能业务、以及变现的路径，所以问题的底层逻辑和回答思路上还是基于“传统互联网产品经理”出发的，只不过需要多多了解一些AI产品、模型等等我过往有一个关于AI情感陪伴的项目，所以很多面试都是基于这个项目在聊1、自我介绍答：我是xxx，过往有xxx段工作/实习经历，其中xxx经历和这个岗位非常匹配，都是做xxx方向的，因此我对这个业务方向非常感兴趣，认为自己在这个岗位上会有所发挥，所...

大模型技术理解解释预训练(Pre- training)与微调(Fine tuning)的区别及适用场景什么是COT?有什么优势?如何缓解大模型的“幻觉”( Hallucination)问题?什么是 Agentic Workflows?什么是RAG?如何构建RAG?如何通过SFT优化大模型效果?产品设计与场景落地设计一个基于大模型的产品,说明核心功能与差异化优势。如何设计企业知识库问答系统的 Prompt模板?大模型在哪些场景中容易被垂直小模型取代?如何应对?如何通过用户反馈闭环优化大模型的输出质量?大模型如何与传统行业软件(如ERP、CRM)集成?在AI产品项目中,如何构建大模型效果的评测体系? #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#  #产品经理#  #AI产品经理# #牛客AI配图神器#

大模型幻觉（Hallucination）是指模型生成与事实不符、缺乏依据或逻辑混乱的内容，其产生根源可从多个维度分析：数据驱动缺陷训练数据的噪声与偏见：大模型依赖海量互联网文本训练，而网络数据本身包含错误信息、主观偏见、过时知识甚至虚构内容。模型无法辨别数据真伪，可能将错误模式内化为“知识”。长尾知识覆盖不足：即使训练数据规模庞大，某些冷门领域或细节知识仍可能缺失。当模型被迫生成此类内容时，可能通过“脑补”填补空白，导致虚构。数据时效性滞后：模型训练存在时间差（如GPT-4数据截止到2023年10月），无法获取最新事件或研究成果，可能生成过时信息。概率生成的本质：模型通过最大化token预测概率生成文本，目标是“流畅合理”而非“真实准确”。当高概率路径与事实冲突时，模型优先选择语言连贯性。缺乏现实世界感知：模型仅学习文本间的统计关联，缺乏对物理世界、因果关系或社会常识的深层理解。例如，可能生成“太阳从西边升起”的合理句式，但违背常识。自回归生成误差累积：生成过程逐步依赖前文，早期错误（如错误的前提假设）会导致后续内容偏离事实，形成“幻觉链”。训练目标与评估偏差损失函数局限性：训练时以预测下一个token的准确性为目标，未直接优化事实正确性。模型擅长模仿语言模式，但缺乏事实核查能力。缺乏显式知识验证机制：传统架构未内置实时知识检索或逻辑推理模块，无法在生成过程中交叉验证信息真实性。应用场景的复杂性模糊性指令的过度泛化：当用户需求模糊（如“写一篇关于量子物理的论文”）时，模型可能虚构术语、引用不存在的文献以完成响应。对抗性提示诱导：特定提问方式（如“请描述历史上不存在的某场战争”）可能触发模型的创造性生成模式，混淆虚构与事实边界。缓解幻觉的常见策略知识增强：引入检索增强生成（RAG），实时调用权威数据库辅助生成。强化对齐：通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）优化模型对“真实性”的偏好。不确定性标注：让模型主动标记低置信度内容，如“据某些资料显示…”。 #牛客激励计划#  #AI产品经理#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #聊聊我眼中的AI#  #如果可以选，你最想从事什么工作# #牛客AI配图神器#

1. 技术理解深度- 普通产品经理：侧重业务逻辑与用户体验，理解基础技术原理即可，如前后端协作。- AI产品经理：需深入掌握机器学习、深度学习等算法原理，了解数据预处理、特征工程、模型训练与评估等流程。2. 数据驱动程度- 普通产品经理：依赖用户调研与市场分析，数据用于验证假设。- AI产品经理：以数据为核心，需主导数据采集（如设计埋点方案）、清洗（处理缺失值与噪声）及标注流程（如医学影像的专家标注标准），且需评估数据质量对模型效果的影响。3. 开发流程- 普通产品经理：遵循传统敏捷开发，需求明确后推进开发（如功能优先级排序）。- AI产品经理：需管理不确定性较高的AI开发周期，例如：- 模型实验阶段：设计对比。- 迭代模式：采用「数据-模型-反馈」闭环。- 冷启动问题：规划数据积累策略。4. 风险评估维度- 普通产品经理：关注市场风险（如竞品功能）或技术实现风险（如开发周期延迟）。- AI产品经理：需额外应对：- 算法偏见：设计公平性评估指标（如不同性别用户的推荐覆盖率差异）。- 模型可解释性：在金融风控等场景需提供决策依据（如SHAP值分析）。- 数据合规：确保符合GDPR等法规（如用户数据的匿名化处理）。5. 协作团队角色- 普通产品经理：主要对接开发、设计、运营团队。- AI产品经理：需深度协同数据科学家（如特征选择方案）、算法工程师（如模型压缩部署方案）、数据标注团队（如制定标注SOP）。6. 效果评估指标- 普通产品经理：关注业务指标（DAU、转化率）。- AI产品经理：需兼顾技术与业务双重指标。 #聊聊我眼中的AI#  #牛客激励计划#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #AI产品经理# #牛客AI配图神器# #牛客AI配图神器#

秋招的时候刚回国，对国内的就业市场和求职环境还不是很清楚，也没有想清楚自己想做什么。于是喜提0offer十一月决心先找实习过渡，在朋友的推荐下来了AI公司做产品运营，跟进了几个落地的to b 项目， 找到个人的求职方向，想做AI产品方面的运营和产品经理。春招我又卷土重来了！请各位大佬、大中小厂的uu们和现在在做AI产品经理/产品运营的家人们帮忙看看我这个简历还有什么需要调整的地方 #非技术求职现状#  #非技术岗简历怎么写#  #产品人求职现状#  #简历中的项目经历要怎么写#  #AI产品经理#

面试AI产品经理的牛油🥑看过来，题目嘻嘻子已经给你们写好啦，快来弯道超车🏃‍♀️至于答案嘛，点击右下方【真题解析】，AI答题更便捷🥰你如何理解AI产品经理？它和传统的产品经理有什么不同之处？为什么想做AI产品经理？你认为一个优秀的AI产品经理需要具备哪些关键技能和素质？AI产品和普通产品有什么区别?AI产品开发过程中，如何处理数据质量问题？一款AI产品落地的过程中，产品经理的工作流程和核心职责是什么？如何处理AI技术和人工之间的平衡问题?在设计AI产品时，如何平衡技术可行性和用户需求？对话系统和问答系统有什么差异?你对大语言模型(LLM)的理解？Prompt和微调有什么区别?如何确定AI...

虽然大部分AI相关的非技术岗也都要求“计算机背景”，但是！！文科生仍然可通过发挥沟通、业务理解与创意优势，在AI行业找到合适的岗位。以下是具体方向、实操建议与学习路径👇👇👇一、适配文科生的核心岗位（技术门槛低，需求旺盛）1️⃣ AI产品经理        •优势：需协调技术与业务，文科生的沟通与需求洞察力是关键。        • 职责：设计产品功能（如优化大模型的问答逻辑）、对接技术团队、规划产品生命周期。        • 案例：结合金融/教育等行业经验，打造垂直领域AI工具（如智能投顾、教育陪练机器人）。2️⃣ 增长/用户运营        • 方向：用户拉新、留存策略制定，海外投...

作为一名经常与AI打交道的人，构建Prompt的能力对于AIGC产品经理和人工智能训练师来说是核心竞争力之一。因为Prompt直接影响最终模型的输出，所以需要洞察当下产品需求，通过框架化、结构化的方式组建Prompt，这样能更好地完成任务。网上有很多关于如何构建Prompt的体系和模板，但我个人针对文本类比较推荐“QCIPSPE框架”，大家可以根据不同需求进行修改。在构建时要注意，直接说要做什么，避免说不做什么，做到输入直接、具体、精确。这个框架具体包括：- Q（Question type）：问题类型，比如建议、查询、比较等。- C（Capacity and role ）：角色。- I（Ins...

有没有推荐岗位的呀，求大佬推荐！24届211硕士毕业生，AI产品经理岗，目前在杭州主要是做AI大模型优化迭代及AI应用转化（C端B端）；智能设备软件产品定义及规划（厨电）等。想换个环境，但是又不满一年，求教大家大佬有什么建议吗  #职场新人生存指南#  #AI产品经理#

有没有推荐岗位的呀，求大佬推荐！24届211硕士毕业生，AI产品经理岗，目前在杭州主要是做AI大模型优化迭代及AI应用转化（C端B端）；智能设备软件产品定义及规划（厨电）等。想换个环境，但是又不满一年，求教大家大佬有什么建议吗 #聊聊我眼中的AI#  #AI产品经理#

缺点：没有产品实习经历（有找，但导师不放实习），背景双非，项目不扎实秋招想求职AI产品经理，想咨询以下问题，恳请各位大佬给点建议：这个简历去AI产品够格吗？不行的话该怎么弥补呢？还要将研究生期间做的方向写上去吗，与大模型训练有关，与产品基本无关？秋招时AI产品经理一定要有实习经历才能找到吗？

随机梯度下降(Stochastic gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中仅使用一个样本。小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent):一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用一小批量的样本。长短期记忆(Long short-term memory):一种循环神经网络的变体，用于处理长序列数据。自编码器(Autoencoder):一种无监督学习模型，用于学习数据的低维表示。随机森林(Random forest):一种用于分类和回归的集成学习模型。K最近邻算法(K-nearest neighbor):一种用于分类和回归的非参数算法。3...

机器学习管道(Machine learning pipeline):一种处理原始数据并构建模型的自动化流程。卷积神经网络(Convolutional neural network):一种特殊类型的神经网络，处理图像和视频数据。循环神经网络(Recurrent neuralnetwork):一种特殊类型的神经网络，可以处理序列数据。神经网络架构搜索(Neural architecture search):一种自动寻找神经网络架构的技术。神经元(Neuron):神经网络中的基本单位，接收输入并生成输出。激活函数(Activationfunction):神经网络中的一种函数，用于在神经元之间传递信息...

人工智能(AI): 一种能够执行智能任务的计算机系统或程序。监督学习(Supervised learning):训练模型时提供输入数据和输出结果，以便模型能够进行预测和分类。非监督学习(Unsupervised learning):训练模型时只提供输入数据，模型需要自己发现数据的结构和模式。机器学习(ML):从数据中自动提取模式的一种方法，用于训练计算机模型，以便能够进行预测和决策。深度学习(DL):一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。神经网络(NN):一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。自然语言处理(NLP):计算机对自然语言的处理，包括语音识别、自然语言理解和生成等...

#算法##算法##算法#用AI创视界，让未来触手可及关于虹软：行业领先的算法服务提供商深耕计算机视觉领域30年引领并推动视觉技术赋能与落地为全球消费者带来真正价值的视觉享受与体验招聘对象：25届硕、博应届招聘岗位：算法类（杭州、上海、南京）：计算机视觉算法工程师图像处理算法工程师智能驾驶算法工程师AIGC算法工程师产品类智能驾驶产品经理计算摄影产品经理开发类算法优化工程师C++开发工程师投递渠道：官网投递：虹软科技—虹软人才—校园招聘移动端投递：“虹软科技招聘”官微投递—“虹招聘”—“校园招聘”PC端内投递链接https://www.arcsoft.com.cn/job/JobList.html#25届##提前批##人工智能##AI产品经理#