科大讯飞春招

AI大模型产品经理的职责和能力要求需要结合技术深度与产品管理的广度。一、职责上1. 产品战略与规划- 制定大模型产品的长期愿景与落地路径，平衡技术可行性、市场需求和商业价值。- 探索垂直场景（如医疗、金融、教育）的应用，定义产品形态（API、SaaS、嵌入式解决方案等）。2. 需求洞察与优先级管理- 深度理解用户痛点（如企业降本增效需求），转化为技术需求（如模型微调、Prompt工程）。- 权衡需求优先级，例如在模型效果（准确率）、成本（算力消耗）和用户体验（响应速度）间找到平衡。3. 技术协同与模型迭代- 与算法团队合作优化模型性能，参与关键决策（如选择基座模型、调整训练数据分布）。- 推动模型迭代闭环，设计评估指标（如任务完成率、幻觉率）并分析用户反馈数据。4. 数据与合规治理- 构建数据飞轮：设计用户反馈→数据标注→模型优化的链路，确保数据合规（如隐私脱敏、版权审查）。- 制定内容安全策略（如敏感词过滤、输出结果审核机制），应对伦理风险（偏见、误导性生成）。5. 商业化与生态建设- 设计盈利模式（按调用量收费、定制化训练服务），探索生态合作（开发者社区、行业伙伴共建场景）。- 推动市场教育，降低用户使用门槛（如提供低代码工具、行业最佳实践案例库）。二、核心能力1. 技术理解力- 掌握大模型核心概念（Transformer架构、RLHF、LoRA微调），能评估技术方案优劣（如选择开源模型 vs 自研）。- 了解工程约束（推理延迟、显存占用）及优化方向（模型压缩、分布式推理）。2. 场景抽象能力- 将碎片化需求抽象为通用能力（如客服场景中的“多轮对话管理”模块），提升模型复用性。- 设计领域适配方案（如法律场景的术语增强训练、医疗场景的检索增强生成）。 #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI# #产品经理#  #聊聊我眼中的AI# #产品每日一题# #牛客AI配图神器#

最近，老婆刷到一条新闻：“科学家调整超参数让大模型智商飙升！”她一脸懵地问我：超参数是超级英雄的密码吗？难道AI模型还要输作弊码？我微微一笑，表现的机会又来了：超参数不是作弊器，而是AI的“操控面板”——就像汽车的方向盘、油门和刹车，它们决定了模型学习的节奏和方向。比如让AI学写诗时，超参数就是控制它“先背100首唐诗，还是先研究现代散文”的训练策略。她更疑惑了：参数不都是自动学的吗？为啥还要手动调超参数？其实背后有个关键问题：模型像一辆掌握方向盘的汽车，跑的快可能翻车。举个例子，用同样的数据训练AI识图，超参数调得好，模型能分清橘子和橙子；调不好，可能把哈士奇和狼混为一谈。超参数的本质想象一...

base武汉/深圳 信息技术岗一面 7v11.自我介绍2.给定主题一分钟即兴演讲3.根据简历问问题🔚1h20min

帕金森定律：工作会膨胀以填满可用的时间。霍夫斯塔特定律：事情总是比你预期的要长，即使你已经考虑了霍夫斯塔特定律。布鲁克斯定律：向一个已经延期的软件项目增加人力只会让它更加延期。康威定律（及逆康威定律）：组织做的设计往往是其内部沟通结构的复制品。坎宁安定律：在互联网上获得正确答案的最佳方式不是提问，而是发布一个错误答案。斯特金定律：90%的东西都是垃圾。扎温斯基定律：每个程序都试图扩展，直到能够读取邮件。那些无法如此扩展的程序会被能够做到的程序所取代。海勒姆定律：当 API 的用户数量足够多时，你在合约中承诺什么并不重要：系统的所有可观察行为都会被某些人所依赖。普赖斯定律：在任何群体中，50%的...