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?
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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