AI产品 校招百度面经 一面

发一下问题给大家参考，攒攒人品！一、项目经验1. AI项目深挖2. 技术细节考察1- 解释大模型核心概念（如LLM原理、Diffusion模型、RAG技术）。2- 微调 vs. 提示词工程：如何选择？LoRA微调的优势是什么？。3- 如何处理大模型的“幻觉”问题？列举3种优化策略。二、AI产品思维1. 场景落地能力- 设计一款AI+场景的产品（如腾讯云智能社区），说明用户痛点、功能优先级及商业模式。- AIGC在金融/教育等垂直领域的应用案例？如何解决行业痛点？。2. 需求与迭代- 如何将用户反馈转化为AI产品需求？举例说明。- 需求优先级排序方法（KANO模型/四象限法则），并举例说明。三、产品设计能力1. 竞品与用户体验- 对比国内大模型产品（如Kimi、DeepSeek、通义千问）的定位差异和优劣势。- 分析一款AI工具（如Cursor、通义听悟）的成功因素，并提出优化建议。2. 设计逻辑- 非目标用户如何设计产品？

这个写的很垃圾吗

发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.问实习和论文2.项目介绍，遇到了什么问题，怎么解决的，达到了什么样的收益3.对大模型的了解4.了解多模态吗，生图生视频5.之前的工作涉及到模型测评的工作吗6.RAG的流程7.搭建知识库，处理如何处理的数据8.RAG分块有哪些方式，优劣9.检索方法有哪些，优劣10.GraphRAG与 RAG的不同点11.GraphRAG目前存在的问题有哪些

给我面没招了，感觉自己好菜、面试很难，还是要多多练习1)火山引擎在客服Agent介绍中强调智能客服是"工作台+lIM Bot/语音Bot+工单+质检+策略"的端到端系统，而不是单一智能体。如果让你负责从0到1规划一套"对话机器人+人工协同+工单闭环+质检"的最小可行系统，你会怎么拆模块、定边界与优先级?2)抖音开放平台提供多种客服能力，并支持在会话中透传商品/订单等上下文信息。假设你要在抖音小程序/电商场景落地AI客服，你如何设计入口、路由与会话态，确保"转化率/解决率/体验"同时可控?3)Coze覆盖Bot创建、插件开发、工作流编排、知识库管理与多端部署等能力。如果要求你用这些能力在2-3周内验证一个客服Agent MVP(能处理高频问题+能触发业务动作)，你会如何定义MVP范围、验收口径与Go/No-Go门槛?4)豆包大模型强调在多业务场景的规模化实践。假设你要在客服场景落地(高并发、低延迟、强约束)，你如何做模型选型(大/小模型、是否多模态、是否需要精调)并同时把成本、延迟、效果三者拉齐?5)火山方舟提供训练、推理、评测、精调等能力。如果你要建立一套"上线前评测+上线后回归"的客服对话评测体系，如何设计数据集、指标、红队与回归机制，确保每次迭代不倒退?6)客服体系里存在服务工单处理机制，强调时效与逾期影响。如果让AI从对话中自动生成工单(包含分类、优先级、关键信息抽取、建议处理方案)，你如何设计字段标准、触发条件与审核机制，避免"自动化制造噪音"?7)客服Agent方案往往要求"效果可度量、可持续优化"。如果你要定义这类产品的指标体系(体验+效率+风险+成本)，你会怎么搭北极星与分层指标，避免被单一"机器人解决率"误导?8)Coze支持知识库管理、工作流编排等能力。假设你接手一个已上线的AI客服，命中率上不去、幻觉偶发、且业务规则经常变。你如何设计"数据闭环":采集标注/纠错知识库更新策略/提示词/工作流迭代回归验证?9)在客服系统里，转人工不是简单兜底，而是体验与效率的关键策略。你会如何设计"转人工策略+坐席辅助+事后学习"，让整体解决率提升而不是堆人?10)书机器人支持消息推送、简单交互，并可用于系统集成。如果你要把客服Agent能力做成"企业内协作"的形态(如工单协同、质检抽检、升级审批都在书里跑)，你如何设计权限、审计、消息风暴控制与协作流转?11)面向对话式AI的音视频互动方案强调低延迟与"可打断"的实时通话体验，并整合ASR/TTS/LLM/知识库/工具调用等能力。如果要把客服从文本升级到语音(甚至带图/视频举证)，你会如何重构交互、指标与风险控制?12)市面上也存在"客服大模型机器人/智能体平台"类解决方案。如果让你做一份"客服Agent赛道对标"，你会如何选对标对象、拆维度(能力/交付/成本/生态/合规/运维)并产出"能指导路线图"的结论?