腾讯云AI 产品 一面 校招面经

《面试题目》

1. 发一下问题给大家参考，攒攒人品！
2. 一、项目经验
3. AI项目深挖
4. 技术细节考察
5. 1- 解释大模型核心概念（如LLM原理、Diffusion模型、RAG技术）。
6. 2- 微调 vs. 提示词工程：如何选择？
7. LoRA微调的优势是什么？
8. 3- 如何处理大模型的“幻觉”问题？
9. 列举3种优化策略。
10. 二、AI产品思维
11. 场景落地能力
12. 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。
13. AIGC在金融/教育等垂直领域的应用案例？
14. 如何解决行业痛点？
15. 需求与迭代
16. 如何将用户反馈转化为AI产品需求？
17. 举例说明。
18. 需求优先级排序方法（KANO模型/四象限法则），并举例说明。
19. 三、产品设计能力
20. 竞品与用户体验
21. 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。
22. 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。
23. 设计逻辑
24. 非目标用户如何设计产品？

《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. RAG 系统：RAG 的核心是召回质量、切分策略、排序和答案可追溯。BM25 擅长关键词精确匹配，向量检索更适合语义相近的问题，工程上常用混合检索加重排来提升稳定性。
4. 商业化分析：商业化问题建议按用户价值、付费方、定价方式、获客成本和边际成本拆解。AI 产品还要说明算力成本、峰谷需求、模型能力差异和可持续毛利。
5. 产品设计题：产品设计题不要直接给功能清单，先限定目标用户和场景，再拆需求优先级、关键路径、指标和风险。最后补充 MVP 验证方式，体现你能把想法推进到可度量结果。
6. 用户研究：用研回答要覆盖样本选择、访谈或问卷方法、洞察提炼和需求转化。面试官会追问研究结论是否真正影响产品决策，因此最好用指标或后续迭代结果闭环。