研究生就会点 搭积木，开发项目接触过 FastAPI，408基础知识都还有记忆，现在想转AI开发，但是根本没有面试机会，这种情况怎么办#简历中的项目经历要怎么写##投了多少份简历才上岸##提前批简历挂麻了怎么办#

今天打开牛客发现自己发的上一篇帖子已经是半年前，不由感慨时间过得真快，马上研二也要过完了。去年十二月，蜀黍找到了自己的第二段时间，在百度呆到了四月初，虽然正式暑期实习招聘火如荼的进行中，但是实习真的让蜀黍心累，每天两小时的通勤，加上自己比较菜总是加班，每天都很疲惫，完全没有精力去准备面试。经历了两段实习，我明白自己可能不喜欢这个行业，每次项目上线都要在公司带到半夜，虽然同事们都很照顾我，我的部分有问题也都会手把手带我找，但真的让人心累，每天早上进公司时正是阳光明媚，到下班已经是大晚上，挤上地铁回到学校，剩下一点时间什么都做不了，只能刷刷抖音。蜀黍明白自己从来就不算聪明，只是靠着会做题混了较好的...

在AI Agent的设计中，意图识别是自然语言理解（NLU）的核心环节，直接影响用户体验和业务目标达成。作为AI产品经理，需从业务场景、技术实现和用户体验三个维度系统设计意图识别方案1. 明确业务需求与意图分类体系- 场景拆解：根据Agent的应用场景（如客服、智能家居、电商导购）梳理高频用户诉求。例如：- 客服场景：咨询、投诉、退款、查询进度等- 智能音箱：播放音乐、设置闹钟、控制设备- 意图分层设计：采用树状结构（主意图→子意图→槽位），避免分类粒度混乱。例如：主意图：订机票├─子意图：查询航班（槽位：出发地、目的地、日期）└─子意图：改签机票（槽位：订单号、新日期）- 兜底策略：设计"未知意图"分类，结合澄清话术（如“您是想查询订单还是联系客服？”）或转人工流程。2. 数据驱动的模型构建- 数据采集与标注：- 通过用户历史对话、搜索日志等获取真实语料。- 标注时需注意同义表达覆盖（如“帮我订票”和“买张去北京的机票”）。- 技术选型方案：- 规则引擎（正则表达式、关键词）：冷启动阶段/高确定性场景（如命令词）- 深度学习（BERT、TextCNN）：复杂语义场景- 大模型微调（Few-shot Learning）：长尾意图识别- 多模型融合：规则兜底+模型预测，例如先用规则处理高频意图，剩余流量走模型。3. 用户体验闭环设计- 容错机制：- 置信度阈值设置（如低于0.7时触发澄清）- 上下文继承（用户说“换一个时间”时继承前文航班查询意图）- 效果评估指标：- 技术指标：准确率、召回率、F1值- 业务指标：任务完成率、转人工率、单次对话解决率（FCR）- 用户感知：用户主动纠正次数、满意度调研- 持续迭代闭环：- 建立bad case分析流程，将误识别样本反馈至标注池- 监控意图分布变化（如新增促销活动可能引发未覆盖的咨询意图）的#牛客AI配图神器#  #牛客激励计划#  #产品经理#  #互联网#  #互联网回暖，腾讯要招5000+人！#

马上要毕业了才出来租了房子，虽然浪费了很多房租（有一个月因为复试根本没有住，六月肯定也不会住满）但是也太自由太爽了！ 再见了，打呼噜的舍友！再见了，半夜十二点吹头发的同学！ 希望能和新室友好好相处……