#25届非技术实习投递记录##产品面经##非技术岗是怎么找实习的##投递实习岗位前的准备##我的实习求职记录#1.自我介绍2.实习中后台需求的的详细介绍3.后台需求迭代和闭环的流程、在这个过程中通过什么样的指标来牵引产品的迭代，如何量化每次迭代的效果，如何做这个迭代的闭环。3.产品需求中如何应用ai来进行赋能的，具体使用什么样的方式。4.分享一款你觉得做得比较好的一款 AI 的应用，具体说明一下产品带来的吸引点。5.场景应用：如果把sd这种应用到手机终端中，该如何设计这种功能或者方案，有哪些场景可以去为手机的用户去带来这样的一些 AI 的创新体验，去提升手机在科技方面的这样的一些产品的竞争力。6.如何衡量ai agent端到端的用户体验。用户体验是抽象的，每个人在使用产品的对产品功能设计都是有着不同理解的，所以这个问题我们需要尽可能的从两方面进行思考第一个方面即传统语音助手评估标准、第二个方面即用户主观的评判标准综上即着重是利用大模型之中它的memory，例如大模型的涌现能力，包括大模型 plan 这种对于这种复杂问题或者是多指令的它的一个规划的能力。传统NLP，它可能都是规则式的，可能就一问一答，或者是解决用户单一的问题，当遇到多个需求的时候，他如何去做规划？如何去判断先做哪一个，后做哪一个？这个其实是一个对于整个的语义理解，包括它的执行规划上来说是一个全面的提升。再加上端云融合的方式，云端做一些控制，后端做一些表现力（端云融合绝对是未来所有产品发展方向，非常重要）7.对如何做端云融合的设计做详细的描述，后端怎么设计才能呈现出表现力1.设定需求场景2.规则质控3.主动开放一些后端权限来保证表现力的输出8.对传音的了解

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讲一个你比较擅长的项目，十分钟做了一道算法题，总共半个小时和优酷一样面完秒挂

这家公司是做AIGC的，主要是做Diffusion相关。在我看来还是非常高大上的，就是抱着试一试的心态去面，过的概率感觉不大。面试是两位面试官，上来先是我的自我介绍（奇怪，上午那个居然没让我自我介绍）。这次面试还是围绕着简历进行的提问。第一个项目：是RAG相关的，问了具体的项目经历，其中问了存储的数据形式，以及调用数据库的触发条件。今天的两个面试都问了数据检索能力，因为之前在开发的时候确实没有定量地测试过准确度，只是看使用者反馈过来的效果（因为认识不多，可能就两位数）。问了数据是否是QA的形式，答：直接把文档embedding后传上去的。此外，还问了一些关于Agent、Prompt相关问题。还问了个COT第二个项目：用到了CNN和Bert。问了Bert和GPT以及两者区别，我就答了个encoder only和decoder only，感觉没答到点上。后面查了一下，应该是回答Bert是双向编码模型，用了一个MLM，GPT是声称是模型，将后面的词Mask掉，他的注意力矩阵是一个三角阵。再贴一个应用场景：GPT：文本生成、对话系统、自动写作（我答的是对于生成任务来说比较好）；BERT：文本分类、命名实体识别、问答系统、句子对匹配（我答的是做下游的NLP应用比较好，实质上是做的针对于上下文进行一个embedding。这答得感觉寄了）他们公司是做Diffusion的，这一波下来感觉我的经历切合度不很低，应该寄了。#软件开发2024笔面经##面经#