27实习百度AI大模型产品面经分享

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. 你为什么想投千问主 Chat 组的 AI 产品实习生？追问：相比其他 AI 产品岗位，这个岗位最吸引你的点是什么？3. 你最近最常用的 AI 产品有哪些？你怎么评价它们的优缺点？如果只能保留一个，你会选哪个，为什么？4. 你怎么看千问、ChatGPT、豆包、Kimi、DeepSeek 这类 AI 对话产品的差异？追问：你觉得千问最应该补齐的短板是什么？5. 你如何理解主 Chat 产品的核心价值？它和搜索、Agent、传统工具型产品的边界分别在哪里？6. 如果让你优化千问 App 或 PC 端的一个核心功能，你会怎么验证这个改动真的有效？7. 你会重点看哪些核心数据指标来判断主 Chat 做得好不好？追问：如果留存和满意度出现冲突，你更信哪个？8. 你能简单讲一下 Transformer 的基本原理吗？为什么它比传统 RNN 更适合做大模型？9. 你怎么理解预训练、SFT、RLHF 这几个阶段，如果少了 RLHF，产品体验会主要差在哪里？10. 你怎么理解 prompt、system prompt、上下文窗口、RAG、Agent 这些概念？追问：它们分别更适合解决哪一类问题？11. 如果用户一句话里有多个意图，或者表达很模糊，你会怎么做意图识别和回复策略设计？12. 你如何理解上下文、短期记忆、长期记忆的区别？什么信息应该记住，什么信息不该记住，为什么？13. 如果模型出现幻觉，你会怎么判断是模型能力问题、检索问题、prompt 问题还是产品策略问题？14. 你会怎么评估一个 AI 对话系统答得好不好？除了人工判断，还可以看哪些技术或算法指标？15. 如果让你在两周内做一个能明显提升主 Chat 体验的小改动，你会做什么？如果研发资源非常有限，你会怎么取舍？