AI产品 | 我在秋招中最常被问的问题
秋招结束,前前后后面试了30多场,已经get3个大厂AI产品意向,还有3-4个在最后一轮流程中,算是积累了一些AI产品面试的方法论,分享给大家我最常被问的一个问题以及我的答案。
【你觉得什么是一个好的AI产品?举例说明】
第一,顺应基座模型,将壁垒建立在“上下文工程”上。目前市面上绝大多数AI应用,本质都是“基座大模型+上下文工程”的“套壳”产品。在模型能力本身无法自研超越的情况下,产品的真正价值在于如何获取并利用足够丰富的上下文。
例如,AI会议纪要产品,如果能获取整个会议的完整音视频和参与者的笔记作为上下文,生成纪要的效果就会非常出色,相关产品有【Granola】【Plaud】。同时,这也是为什么硬件产品Looki让我觉得惊艳,它通过长时间记录用户第一视角的生活场景,为下游的视频剪辑、记忆辅助等服务提供了最丰富的上下文,这是它核心的逻辑。
第二,打造真正有效“human-in-the-loop”,将产品无缝嵌入用户的工作流或生活流。一个好的AI产品不是要完全取代人,而是成为高效的协作者。
现在很多产品的问题就在于,它们游离在用户已有的工作流之外,比如我作为一个学生和产品经理,日常的调研、写作、学习等任务,用Gemini或GPT在不同窗口间切换复制粘贴就能完成,现有的垂直应用并没有真正打通“端到端”的流程,无法让我形成付费依赖。
第三,对时机Timing有精准的判断。一个好的产品不仅要看市场需求,也要认清技术边界。不能在错误的时间做正确的事,过于前卫的想法往往会失败。
Cursor就是一个很好的例子,它在AIcoding这个赛道还未像今天这样火热时就已经入局,建立了先发优势,现在其他公司再想做一个同样的IDE,时机和成本都已不同。
目前市面上很少有让我愿意付费的AI产品,不付费又何谈“好”。大部分所谓的AI功能,尤其是在一些成熟的大厂产品里,更像是“为了AI而AI”,并没有从核心商业指标或用户痛点出发。
#牛客AI配图神器#相比之下,我认为真正好的产品,要么像基座大模型一样,成为不可或缺的基础设施;要么像我提到的Looki那样,通过创新的软硬结合方式,在“上下文工程”上做到极致。 #掌握什么AI技能,会为你的求职大大加分#
【你觉得什么是一个好的AI产品?举例说明】
第一,顺应基座模型,将壁垒建立在“上下文工程”上。目前市面上绝大多数AI应用,本质都是“基座大模型+上下文工程”的“套壳”产品。在模型能力本身无法自研超越的情况下,产品的真正价值在于如何获取并利用足够丰富的上下文。
例如,AI会议纪要产品,如果能获取整个会议的完整音视频和参与者的笔记作为上下文,生成纪要的效果就会非常出色,相关产品有【Granola】【Plaud】。同时,这也是为什么硬件产品Looki让我觉得惊艳,它通过长时间记录用户第一视角的生活场景,为下游的视频剪辑、记忆辅助等服务提供了最丰富的上下文,这是它核心的逻辑。
第二,打造真正有效“human-in-the-loop”,将产品无缝嵌入用户的工作流或生活流。一个好的AI产品不是要完全取代人,而是成为高效的协作者。
现在很多产品的问题就在于,它们游离在用户已有的工作流之外,比如我作为一个学生和产品经理,日常的调研、写作、学习等任务,用Gemini或GPT在不同窗口间切换复制粘贴就能完成,现有的垂直应用并没有真正打通“端到端”的流程,无法让我形成付费依赖。
第三,对时机Timing有精准的判断。一个好的产品不仅要看市场需求,也要认清技术边界。不能在错误的时间做正确的事,过于前卫的想法往往会失败。
Cursor就是一个很好的例子,它在AIcoding这个赛道还未像今天这样火热时就已经入局,建立了先发优势,现在其他公司再想做一个同样的IDE,时机和成本都已不同。
目前市面上很少有让我愿意付费的AI产品,不付费又何谈“好”。大部分所谓的AI功能,尤其是在一些成熟的大厂产品里,更像是“为了AI而AI”,并没有从核心商业指标或用户痛点出发。
#牛客AI配图神器#相比之下,我认为真正好的产品,要么像基座大模型一样,成为不可或缺的基础设施;要么像我提到的Looki那样,通过创新的软硬结合方式,在“上下文工程”上做到极致。 #掌握什么AI技能,会为你的求职大大加分#
全部评论
产品对bg要求高吗
为了AI而AI这点深有感触
非常认同,很多产品就是套了一个壳子
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