字节-AI应用产品实习面经 攒人品

我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流项目拷打1. 你是B站用户吗？你认为UP主创作视频最耗时的是哪个环节？AI怎么提效？2. TTS（语音合成）在B站有哪些落地场景？除了AI配音还能做什么？3. 你用过哪些语音模型？它们的输出稳定性和自然度有什么差异？4. 写一个Prompt，让大模型为游戏区UP主生成视频文案脚本。5. 如何让UP主愿意使用你做的AI剪辑工具？冷启动策略是什么？

大佬们，我这种情况算笔试通过了吗？？？

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1. 搜索场景下，大模型会给用户体验带来什么颠覆性变化？2. 百度的文心一言和ChatGPT相比，产品层面的核心差距是什么？怎么追？3. 请设计一个“搜索+生成式AI”结合的新功能，并画出简单的原型图。4. 如果搜索结果的AI摘要出现了事实性错误，这是技术问题还是产品问题？怎么解决？5. 你如何看待多模态搜索？用户会在什么场景下需要“拍张照片搜声音”？6. 百度地图接入文心一言，你觉得最值得做的三个场景是什么？7. 知识类内容（如百科）在AIGC时代会被颠覆吗？百度知道、百科该怎么转型？8. 请评估一下：用大模型替代部分人工审核团队，ROI怎么算？