AI 数字人分身是依托人工智能、数字化建模等前沿技术打造的虚拟形象载体，可高度复刻真人的外貌、声线、神态与行为模式，结合大数据运算、机器学习技术实现智能化交互应答。该技术不仅能在虚拟场景内完成用户自然对话，还广泛适配智能客服、在线教育、泛娱乐内容、全域营销等多元落地场景，可替代或辅助真人开展服务工作，为各行业打造个性化、高效化的数字化服务新范式。据 QYResearch 最新行业调研数据测算，2032 年全球 AI 数字人分身市场规模预计可达 7.11 亿美元，未来数年行业年复合增长率（CAGR）稳定维持在 10.4%，整体赛道具备长期向好的增长潜力。从市场增长核心驱动因素来看，生成式 AI ...

在实习过程中接触的项目缺少一些关键推理，但是面试过程又需要把所有逻辑讲清楚，那只能靠编是吗？比如一个需求落地需要经历痛点发现，需求验证（通过用户调研，平台数据，市场数据等验证），方案立项（又涉及到用户价值，技术可行性，成本评估），方案落地上线后需要对数据进行分析。如果数据没有达标是如何归因的。但是在真实项目经历时并没有经过严谨的验证与分析，没有用户调研和能立住脚的数据推理。😶为了在面试体现自己的严谨思考和闭环，大家会选择编还是承认没有做再表达自己的想法呢？如果编的话面试官深挖需要不断找补如果承认的话会质疑项目含金量大家是怎么做的呢？还有大家的实习项目大多会推理严谨吗？

我在面试策略PM候选人的时候，有一道题出现频率极高：“给你一个场景，请你设计一套数据埋点方案。”听到这题，大部分候选人的第一反应是开始讲"什么是埋点"。代码埋点、可视化埋点、全埋点，SDK怎么接入，数据怎么上报……讲了五分钟，全是技术科普。但我想听的不是这些。技术实现是研发的活。面试官要看的，是你作为PM，能不能从业务目标出发，设计一套真正能用的埋点体系。在我看来，这道题考三件事：你有没有数据思维，你能不能系统性地拆解问题，你懂不懂业务。我面了不少策略PM候选人，但大部分人只能答到"列几个事件名"这种表面层。今天把这道题拆开，讲讲怎么答才能让面试官觉得你...

观牛客有感，感觉大家只有进大厂才算有offer？一堆说自己0offer的，是只投大厂吗？还有现在是不是人均简历上都得有AI项目了？