腾讯AI 产品 一面 实习面经

发点面经攒攒人品~
1.如果规划一个支持超长文本的 AI 功能,你会如何分阶段设计产品方案和验证节点?

2.对比 DeepSeek、Llama 等主流模型长文本方案,它们各自体现出的产品定位与优劣势是什么?

3.从产品视角看不同模型方案在训练效率与效果表现上差异,如何转化为产品策略上的选择依据?

4.若要将产品支持上下文扩展至极大长度,在产品落地路径中,可能面临哪些核心资源瓶颈?

5.以 32B 参数级别模型服务为例,作为产品负责人,如何规划其上线初期算力与硬件投入?

6.在 AI 产品中,如何合理规划显卡资源分布与任务并行策略以支持大规模并发请求?

7.当产品要求的训练时长与现有算力不匹配时,你会从哪些方面推动优化或调整产品方案?

8.当模型在长上下文场景下出现显存暴涨时,应从哪些环节进行产品层面的干预?
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