最近看到一个很有意思的观点，关于AI时代产品经理的工作方式正在发生巨大变化，结合自己的思考整理一下分享给大家。 传统产品经理是怎么工作的？ 以前产品经理的标准流程是：市场调研 → 竞品分析 → 写PRD → 确定产品路线 → 跟进开发。 之所以是这套流程，根本原因是软件开发的周期长、成本高，中途调方向损失非常大，所以必须"先规划好再动手"。 现在发生了什么变化？ AI的能力进化太快了。 2022年11月ChatGPT刚上线的时候，连一个不出错的HTML页面都很难写出来；到了现在，用Claude Code这样的Agent工具，已经可以独立完成一个前后端完整的中型项目。短短三年...

先上Timeline:3.17 一面（一小时后通知过了）3.21 二面（面试在周末，周一上午通知过了）3.25 三面（半小时后通知过了）3.26 hr面（当天晚上发offer）面试内容：一二三面基本上都是拷打实习+项目，🈚️八股一二面各一道非常简单的算法，三面🈚️算法hr面主要是了解个人经历、性格，以及就业规划等总体感受：整个流程非常快，这个必须点赞每个面试官的专业能力就不用说了，会问到一些可能自己之前没考虑过的问题，也会现场引导我思考。整体面试氛围很轻松，像是在和同学一起讨论技术问题，交流各自的想法一样，聊的很开心暑期投了不少大厂，但只有腾讯字节给面试，其他公司都没给机会腾子那边也挂了几次不过还好最后如愿进字节了

过了，云智真tm香啊。😜

这份题库不是随便凑出来的 100 道题，而是从大量面经和题目里 筛出来的高频题。我整理了上百套校招、实习、校招的大模型相关面试题，又结合公开平台上反复出现的问题，把那些 出现次数最多、覆盖岗位最广、面试最容易问到 的内容统一收拢，最后形成这套 大模型常考面试题100道76. 训练和推理为什么要区分开看？答：因为两者关注的目标完全不一样。训练更关注怎么把模型能力学出来，重点在数据、loss、优化器、并行训练和收敛稳定性；推理更关注怎么把模型高效跑起来，重点在延迟、吞吐、显存、并发和成本。很多技术在训练阶段成立，不代表在线推理就划算。所以做大模型不能只会训练或者只会部署，至少要知道这两套问题是分开...