腾讯云Ai产品 一面 实习面经

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1.介绍一个你参与过的 AI 项目。

2.LLM 的基本原理、Diffusion 模型和 RAG 技术分别解决什么问题。

3.微调和提示词工程有什么区别?在什么情况下会优先选择其中一种?

4.如何处理大模型的幻觉问题?

5.设计一款 AI + 场景的产品,需要说明用户痛点、核心功能以及功能优先级。

6.AIGC 在金融或教育等垂直领域有哪些应用案例?

7.如何将用户反馈转化为 AI 产品需求?可以结合一个具体案例说明。

8.需求优先级通常如何排序?是否使用过 KANO 模型或四象限法则?

9.对比国内大模型产品,比如 Kimi、DeepSeek、通义千问,它们在定位上有什么差异?

10.分析一款 AI 工具,比如 Cursor 或通义听悟,你觉得它成功的原因是什么?

11.如果需要为非目标用户设计产品,你通常会如何处理?
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03-08 16:30
门头沟学院 Java
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刚刷到字节跳动官方发的消息,确实被这波阵仗吓了一跳。在大家还在纠结今年行情是不是又“寒冬”的时候,字节直接甩出了史上规模最大的转正实习计划——ByteIntern。咱们直接看几个最硬的数,别被花里胡哨的宣传词绕晕了。首先是“量大”。全球招7000多人是什么概念?这几乎是把很多中型互联网公司的总人数都给招进来了。最关键的是,这次的资源分配非常精准:研发岗给了4800多个Offer,占比直接超过六成。说白了,字节今年还是要死磕技术,尤其是产品和AI领域,这对于咱们写代码的同学来说,绝对是今年最厚的一块肥肉。其次是大家最关心的“转正率”。官方直接白纸黑字写了:整体转正率超过50%。这意味着只要你进去了,不划水、正常干,每两个人里就有一个能直接拿校招Offer。对于2027届(2026年9月到2027年8月毕业)的同学来说,这不仅是实习,这简直就是通往大厂的快捷通道。不过,我也得泼盆冷水。坑位多,不代表门槛低。字节的实习面试出了名的爱考算法和工程实操,尤其是今年重点倾斜AI方向,如果你简历里有和AI相关的项目,优势还是有的。而且,转正率50%也意味着剩下那50%的人是陪跑的,进去之后的考核压力肯定不小。一句话总结: 27届的兄弟们,别犹豫了。今年字节这是铁了心要抢提前批的人才,现在投递就是占坑。与其等到明年秋招去千军万马挤独木桥,不如现在进去先占个工位,把转正名额攥在手里。
喵_coding:别逗了 50%转正率 仔细想想 就是转正与不转正
字节7000实习来了,你...
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