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1. 假设你需要设计一款AI数据标注平台（用于标注训练AI模型的图像、文本数据），如何平衡标注效率（如标注速度）和数据质量（如标注准确率），避免“快而不准”或“准而太慢”？a. 追问1：为提升效率和质量，你会设计哪些核心标注工具功能（如自动预标注、质检模块）？b. 追问2：标注成本（人力、时间）较高，你会采取哪些措施降低成本（如优化流程、工具辅助）？2. 描述一次你定义数据产品指标的经历（如校园数据统计平台、实习时的标注效率工具），你使用了哪些方法（如用户访谈、数据分析）确定关键指标（如“标注准确率”“人均时产”）？3. 解释数据产品（如AI数据标注平台、用户行为分析工具）与传统软件产品（如办公软件）的核心区别，在设计数据产品时，如何体现“数据驱动”的产品体验（如基于数据优化功能）？4. 在数据产品（如标注平台）的迭代中，如何收集和响应用户反馈（如标注员觉得“操作繁琐”）？a. 追问1：你会使用哪些用户研究方法（如问卷、可用性测试）收集反馈？b. 追问2：收集到多项反馈（如“增加快捷键”“优化质检流程”）时，如何确定迭代优先级？5. 分享一次你通过数据产品创新解决业务问题的经历（如校园数据平台优化、实习时的标注效率提升），你采取了哪些创新措施，产生了什么价值

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