腾讯AI产品实习一面 压力面

《面试题目》

1. 继续来分享下之前的面经~欢迎友好讨论，信息共享
2. 重点复盘一个AI项目，请阐述你的核心贡献、如何评估模型效果及与算法的协作流程。
3. 如何从0到1规划一个AI功能（如智能客服）？
4. 或如何设计一个优质的提示词模板？
5. 解释大模型微调（SFT）或提示工程（Prompt Engineering）的基本概念。如何评估AI生图质量？
6. 体验过腾讯元宝等产品吗？
7. 有何具体优化建议？
8. 用 STAR法则 清晰讲述项目细节，展现执行力与技术沟通能力。

《参考解析》

1. AI产品与 Agent 项目：回答这类问题要先讲清目标用户和业务场景，再说明模型、数据、工作流、评测指标和上线后的真实使用效果。面试官通常更看重你能否把 AI 能力转成可落地的产品闭环，而不是只罗列模型名。
2. 模型微调：微调适合在任务边界稳定、数据质量可控、单靠提示词难以稳定提升时使用。回答时要说明训练数据来源、标注口径、验证集设计、准确率指标含义，以及上线后如何监控幻觉和退化。
3. 项目深挖：项目深挖的核心是讲清背景、目标、你的职责、关键决策、难点和结果。遇到追问时优先用数据、取舍理由和复盘说明自己的判断，而不是只描述流程。