腾讯AI 产品 一面 实习面经

《面试题目》

1. 发点面经攒攒人品～
2. 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？
3. 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？
4. 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？
5. 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？
6. 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？
7. 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？
8. 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？
9. 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？

《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。