腾讯云AI 产品 一面 校招面经

发一下问题给大家参考,攒攒人品!
一、项目经验
1. AI项目深挖
2. 技术细节考察
1- 解释大模型核心概念(如LLM原理、Diffusion模型、RAG技术)。
2- 微调 vs. 提示词工程:如何选择?LoRA微调的优势是什么?。
3- 如何处理大模型的“幻觉”问题?列举3种优化策略。

二、AI产品思维
1. 场景落地能力
- 设计一款AI+场景的产品(如腾讯云智能社区),说明用户痛点、功能优先级及商业模式。
- AIGC在金融/教育等垂直领域的应用案例?如何解决行业痛点?。

2. 需求与迭代
- 如何将用户反馈转化为AI产品需求?举例说明。
- 需求优先级排序方法(KANO模型/四象限法则),并举例说明。

三、产品设计能力
1. 竞品与用户体验
- 对比国内大模型产品(如Kimi、DeepSeek、通义千问)的定位差异和优劣势。
- 分析一款AI工具(如Cursor、通义听悟)的成功因素,并提出优化建议。

2. 设计逻辑
- 非目标用户如何设计产品?
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zbk1:学院本找嵌入式我觉得不太行,不要被培训班忽悠了,老老实实读个研吧。
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给我面没招了,感觉自己好菜、面试很难,还是要多多练习1)火山引擎在客服Agent介绍中强调智能客服是"工作台+lIM Bot/语音Bot+工单+质检+策略"的端到端系统,而不是单一智能体。如果让你负责从0到1规划一套"对话机器人+人工协同+工单闭环+质检"的最小可行系统,你会怎么拆模块、定边界与优先级?2)抖音开放平台提供多种客服能力,并支持在会话中透传商品/订单等上下文信息。假设你要在抖音小程序/电商场景落地AI客服,你如何设计入口、路由与会话态,确保"转化率/解决率/体验"同时可控?3)Coze覆盖Bot创建、插件开发、工作流编排、知识库管理与多端部署等能力。如果要求你用这些能力在2-3周内验证一个客服Agent MVP(能处理高频问题+能触发业务动作),你会如何定义MVP范围、验收口径与Go/No-Go门槛?4)豆包大模型强调在多业务场景的规模化实践。假设你要在客服场景落地(高并发、低延迟、强约束),你如何做模型选型(大/小模型、是否多模态、是否需要精调)并同时把成本、延迟、效果三者拉齐?5)火山方舟提供训练、推理、评测、精调等能力。如果你要建立一套"上线前评测+上线后回归"的客服对话评测体系,如何设计数据集、指标、红队与回归机制,确保每次迭代不倒退?6)客服体系里存在服务工单处理机制,强调时效与逾期影响。如果让AI从对话中自动生成工单(包含分类、优先级、关键信息抽取、建议处理方案),你如何设计字段标准、触发条件与审核机制,避免"自动化制造噪音"?7)客服Agent方案往往要求"效果可度量、可持续优化"。如果你要定义这类产品的指标体系(体验+效率+风险+成本),你会怎么搭北极星与分层指标,避免被单一"机器人解决率"误导?8)Coze支持知识库管理、工作流编排等能力。假设你接手一个已上线的AI客服,命中率上不去、幻觉偶发、且业务规则经常变。你如何设计"数据闭环":采集标注/纠错知识库更新策略/提示词/工作流迭代回归验证?9)在客服系统里,转人工不是简单兜底,而是体验与效率的关键策略。你会如何设计"转人工策略+坐席辅助+事后学习",让整体解决率提升而不是堆人?10)书机器人支持消息推送、简单交互,并可用于系统集成。如果你要把客服Agent能力做成"企业内协作"的形态(如工单协同、质检抽检、升级审批都在书里跑),你如何设计权限、审计、消息风暴控制与协作流转?11)面向对话式AI的音视频互动方案强调低延迟与"可打断"的实时通话体验,并整合ASR/TTS/LLM/知识库/工具调用等能力。如果要把客服从文本升级到语音(甚至带图/视频举证),你会如何重构交互、指标与风险控制?12)市面上也存在"客服大模型机器人/智能体平台"类解决方案。如果让你做一份"客服Agent赛道对标",你会如何选对标对象、拆维度(能力/交付/成本/生态/合规/运维)并产出"能指导路线图"的结论?
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