字节抖音搜索AI产品运营一面

1.用户在“抖音”里进行搜索,和在“百度”上进行搜索,两者最核心的“用户意图”和“期望获得的结果形态”有什么根本不同?
2.如何理解 AI大模型和抖音内容生态的结合,会给抖音搜索带来新的增长动力请你举一个具体的例子,说明你理解的这个“新动力”是什么?
3.分享一个你近期在使用抖音搜索时,感到“非常不满意”或“体验很差”的经历。你认为导致这个问题的根本原因是什么?
4.一个用户搜索“周末去北京哪里玩”。传统的搜索会返回一个视频列表。如果由你来设计,你会如何利用 AI大模型的能力,为这个用户提供一个“革命性的、而非“改良性”的搜索体验?
5.请你构思一个目前抖音搜索上“不存在的、由AI驱动的全新搜索功能。这个功能的灵感来源是什么?它解决了用户的什么痛点?
6.如何科学地衡量一个AI搜索结果的“用户满意度”?(提示:这比衡量“点击率要复杂得多)。你会建立一个怎样的“效果评测体系”?
7.大量用户反馈抱怨 Al的回答“虽然正确,但没有抖音味儿,很无聊”。你会如何将这个模糊的反馈,“翻译”成一个可执行的产品或算法优化需求,并传达给产品经理和算法工程师?
全部评论
有点难的题
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发布于 02-05 11:44 北京
感觉这个搜索都有大数据,每次搜索出来的东西都是匹配用户的消费能力
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发布于 02-04 21:13 陕西
字节的题一如既往的变态
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发布于 02-04 17:40 黑龙江
嘶 不愧是字节
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发布于 02-04 17:40 山东
5怎么回答的,一时间有些想不到哦
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发布于 02-04 14:49 北京

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严重性定义 产品场景下幻觉的容忍度,接受多少成本来解决评估和检测●业务角度:进行人工评估,比如标100条Case,从体感上感知主要问题●自动化评估:在垂直领域,构造数据集,利用LLM进行知识检索判断幻觉幻觉分类大致分为与真实世界信息不一致的事实性幻觉(包括编造事件、信息过时等)、与输入的上下文不一致的忠实型幻觉。需要不同的缓解措施幻觉如何缓解?调API的话1.首先是Prompt调优。比如输入更详细的任务指令、调优的过程中不断根据输出的Bad Case加入限制。比如COT。2.然后是上下文优化,这里指的可以是RAG的召回信息优化,也可以是特定场景的上下文处理优化,突出其重点部分更容易被大模型理解。3.还可以基于Agent思想,将其问题拆分成更细粒度的任务,每个步骤都使用RAG融入外部知识来降低幻觉。4.最后是成本较高的,使用另一个模型来检测幻觉,如果有幻觉则重新生成。自研模型的话,通常是在垂直场景需要蒸馏一个小模型,或者微调一个模型。除去上述部分,还可以参考一下思路1.SFT训练数据层面:通过合成指令微调,有助于缓解幻觉。2.强化学习:在强规则的领域,可以通过强化学习来缓解忠实型幻觉。比如特定格式输出、特定内容提取等。3.推理:在不同领域考虑不同的解码方式,多样性解码在专业领域诱发更多幻觉,贪心搜索在开放领域加剧幻觉
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