阿里产品三面面经

1. 自我介绍及目前的工作状态2. 在此期间有没有收到其他offer？3. 上段实习的工作内容4. 请分享一个你最有成就感的项目，介绍背景、实施过程及成果5. 你认为在这个项目中取得好绩效的原因是什么6. 这个项目的规划是怎样的？如何拆分核心场景并定义优先级的？7. 在这个项目中承担了哪些具体责任？8. 列出你认为项目成功的三个关键因素9. 反问

Agent（智能体）与LLM（大语言模型）的区别与联系1. Agent的定义Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、制定目标、规划行动并执行任务的实体。它通常由多个模块组成，包括：1️⃣感知模块：接收输入（如文本、传感器数据）。2️⃣决策模块：基于目标或规则制定策略（可能依赖LLM或其他模型）。3️⃣记忆模块：存储历史信息或知识。4️⃣执行模块：调用工具或API完成任务（如搜索、计算、控制设备）。Agent的应用场景广泛，例如自动驾驶、智能客服、自动化流程等，强调主动性、持续性和环境交互能力。2. LLM的定义LLM（大语言模型）是一种基于海量文本训练的自然语言处理模型，核心能力是理解和生成文本。例如，GPT-4、Claude等模型擅长文本生成、问答、翻译等任务，但本质上是一个“静态”模型：被动响应：需用户输入触发，无法自主行动。1️⃣无记忆性：默认不保留上下文（需通过技术手段实现）。2️⃣无工具调用能力：需依赖外部系统扩展功能。3. 核心区别1️⃣自主性Agent能主动规划任务并调用工具（如API、搜索引擎），持续与环境交互。LLM仅被动响应用户输入，无法独立决策或执行动作。2️⃣功能范围不同：Agent是多模块系统，整合记忆、推理、工具调用等功能，适用于复杂任务链（如自动化流程）。LLM仅处理文本输入输出，需依赖外部系统扩展功能（如通过插件调用工具）。3️⃣架构与复杂性：Agent是系统级架构，包含感知、决策、执行等组件，需管理动态任务流程。LLM是单一模型，仅作为Agent的“语言处理模块”存在。4. 联系与协作1️⃣LLM可作为Agent的“大脑”：Agent常利用LLM处理自然语言理解、生成和简单推理，例如分析用户意图或生成回复。2️⃣Agent扩展LLM的能力：通过整合记忆、工具调用等模块，Agent使LLM突破纯文本交互的限制，例如AutoGPT调用搜索引擎或API完成任务。总结来说：Agent是“行动者”：具备自主性和系统性，能独立完成复杂任务。LLM是“语言专家”：专注文本处理，需依赖外部系统实现功能扩展。#牛客AI配图神器#  #面试#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #牛客激励计划#

无八股（那我一个0实习玩具项目的人咋答呢）1.两道sql，一题求学生平均年龄，一题求重复名字（要求group）2.一道IPv4地址合法3.问研究生阶段阶段做了啥，说了下自己实验室的ai项目，好像很感兴趣，听我胡诌了十来分钟。然后翻了翻我的简历，看了那两个玩具项目，说你这项目也没啥好问的啊，问你轮子项目底层原理，实习生肯定也答不上来。然后就问我对业务项目有没有什么自己的创新与思考（我能有啥创新，我只是一个实习生啊o(╥﹏╥)o）。反问环节：为啥不问八股，以及业务项目中的底层原理。他说你们都背过，没必要问。无实习找实习，真的这么难吗o(╥﹏╥)o