AI

1. [明确性]   - 用户意图是否清晰传达？   - 是否存在歧义或多义表述？   - 示例对比：     × "写个故事"     √ "用300字编写一个科幻微小说，主题是时间循环，结局出人意料"2. [有效性]   - 输出结果与预期目标的匹配度   - 是否包含必要约束条件（格式/长度/风格等）     × "总结会议内容"     √ "用bullet points总结昨日产品评审会的三个核心决策，并标注相关负责人"3. [用户适配]   - 是否符合目标用户的语言习惯？   - 是否预设了合理的知识层级？     × 面向儿童："阐释量子纠缠的波函数坍缩现象"     √ 面向儿童："用小狗找骨头的故事解释远距离感应"4. [结构设计]   - 是否包含有效的上下文铺垫？   - 多步骤指令的逻辑连贯性     √ 优秀结构：       1) 设定角色："你是一位资深营养师"       2) 限定条件："针对糖尿病患者的春季食谱"       3) 输出要求："以表格形式呈现，包含早中晚三餐"5. [风险控制]   - 是否规避敏感话题触发？   - 是否存在文化偏见风险？   - 示例改进：     × "比较不同宗教的优劣"     √ "客观陈述佛教与基督教的核心教义差异"6. [扩展性]   - 是否支持自然追问？   - 能否引发有价值的延伸对话？     √ 优秀prompt：       "先解释区块链基本原理，然后给出三个实际应用案例，最后分析当前面临的主要挑战"7. [效率优化]   - Token使用是否经济？   - 复杂任务是否进行分阶段处理？     × 单次请求："详细分析2023全球新能源汽车市场，包括政策、技术、销量、竞争格局..."     √ 分步请求：       1) 政策环境分析       2) 关键技术突破       3) 头部企业对比8. [可测试性]   - 是否具备明确的验证标准？   - 能否通过A/B测试量化效果？     评估指标示例：     - 首次响应准确率     - 多轮对话维护率     - 用户修正次数9. [错误处理]   - 是否预设容错机制？   - 是否包含纠偏引导？     √ 优秀实践：       "如果问题涉及专业医疗建议，请提示'根据AI伦理准则，建议咨询执业医师'"10. [体验感知]    - 交互语气是否符合场景？    - 是否营造适当的对话温度？      示例对比：      × "输入你要问的问题"      √ "您好！今天想探讨什么有趣的话题呢？" #牛客激励计划#  #产品经理#  #找工作#  #牛客在线求职答疑中心#  #牛客解忧铺#  #秋招前后对offer的期望对比#  #AI# #牛客AI配图神器#

想问一下家人们对于这方面不咋了解怎办，遇到好多次面试官问了不了解langchain框架，或者transformer ，甚至给出一些AI场景题。针对AI的知识我该如何应对，感觉答得好应该或许大概可能也许有🤏加分？ #Java#  #美团#  #字节#  #腾讯#  #AI#  #阿里#  #百度#

1. 感知模块（Perception）- 功能：通过传感器、API、文本/语音输入等方式，从环境或用户处获取原始数据。- 关键技术：多模态数据处理（文本、语音、图像）、信号降噪、数据标准化。- 产品视角：需平衡数据采集效率与用户隐私（如明确告知数据用途）。2. 认知与决策模块（Cognition & Decision-Making）- 理解层：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）解析输入内容。- 知识库：存储长期记忆（领域知识库、用户画像）和短期记忆（会话上下文）。- 推理与决策：基于规则引擎、机器学习模型（如强化学习）或规划算法生成行动策略。- 产品视角：需关注决策透明性（如可解释性AI）与伦理风险（如避免偏见）。3. 执行模块（Action）- 功能：将决策转化为具体行动，如控制硬件、调用API、生成回复。- 关键技术：动作序列编排、与外部系统集成（如IoT设备）。- 产品视角：需设计容错机制（如执行失败后的回退策略）。4. 学习与优化模块（Learning & Adaptation）- 持续学习：通过用户反馈、在线学习（Online Learning）更新模型。- 自适应机制：动态调整策略（如对话系统根据用户情绪改变语气）。- 产品视角：需平衡模型迭代速度与稳定性（如A/B测试验证新策略）。5. 交互模块（Interaction）- 多模态交互：支持语音、GUI、手势等交互方式。- 对话管理：维护上下文、处理多轮对话跳转（如电商客服的订单追踪）。- 产品视角：注重用户体验设计（如减少交互摩擦、提供情感化反馈）。6. 系统与安全模块（System & Safety）- 资源协调：多任务调度、计算资源分配（如边缘计算优化）。- 安全合规：数据加密、偏见检测、异常行为监控（如自动驾驶的紧急制动）。- 产品视角：需符合行业法规（如GDPR）并建立用户信任。7. 评估与反馈闭环（Evaluation & Feedback Loop） #Ai产品经理#  #AI#  #产品经理#  #产品#  #聊聊我眼中的AI#  #我是XXX，请攻击我最薄弱的地方#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划# #牛客AI配图神器#

▌保姆级教程（务必收藏）✅1、【职业规划】-帮助你定位自己上传简历→输入：【请根据我的经历，给我一些就业岗位方向】这个时候deepseek会根据你的学校专业、实习或者项目，给你一些就业的岗位方向，这样你就可以朝着这些方向去投递简历2、【简历评估】-提升简历过审上传简历→输入：【请根据"岗位" 的要求，结合我的简历，帮我从以下几个方面给出评价和修改建议，以提升我简历在这个岗位上的竞争力1、简历优缺点分析2、简历当前有哪些地方可以提升应聘岗位信息：xxxxxx】3、【简历撰写】-求职意向定制化上传简历→输入：【请根据以下岗位招聘要求，帮我重新解构我的简历，按照【教育背景→实习经历→项目经历→个人评...

在投递命中率上，其实就是做简历和岗位的匹配。为此，在简历优化环节，建议同学们在主简历版本的基础上，优化几个不同的版本，都是对标对应公司的 JD 来优化的，核心就是突出个人优势和项目经验的匹配度。做到这一点，投递命中率就高，比起用一份简历海投的模式要高效很多。在 offer 命中率上，主要做面试问答准备和基于产品闭环的思考和表述框架训练。一般和同学们一对一沟通的1-2个小时里，我通常会用「用户-场景-需求-业务-数据-商业」框架结合项目经验的角度，带大家去优化简历。很多同学意识到，其实过去自己做的事情并不是那么没价值，还是有很多可挖掘的亮点。（比如你的研发技能在产品经理的面试中属于王炸）关键在于，能否看到产品功能背后的需求价值、业务价值和构建整个闭环框架的逻辑。这种区别，是功能思维和产品思维之间的差异化。一套体系化产品工作方法的好处就是在思考、表达、执行时能形成结构，也是很多产品经理同学不可或缺的东西。之后就是面试和offer 选择问题。工作经历本质是资源价值和光环价值，在资源投入、人才密度、数据体量、业务规模上增加明显优势，这个过程中对自己是一次很好的实践训练。利用这个背书给自己谈价增添一些筹码，也有机会涉猎一些 AI 的东西。对于产品经理来说，重要的是循序渐进对AI更加深入的过程。未来产品经理的核心竞争力不仅仅是 AI 能力，还有强大的产品思维和产品认知，因为这才是不变的东西。#牛客AI配图神器#  #牛客激励计划#  #面试#  #AI#  #产品每日一题#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #找工作#

团子的2025北斗实习计划正式启动，面向全球优秀校园科技人才招募大模型领域专项实习生！👉选择大模型北斗实习计划能带给你（P2）：深度创新实战机会，业界导师与成长生态，极具竞争力的薪酬与机遇👉招聘方向（P3-P4）：大模型基座技术，系统、架构与评测，智能体与应用，音视频多模态，大模型应用技术👉招聘对象（P5）：海内外高校全日制在校硕士生及博士生👉毕业时间（P5）：2026年1月至2027年12月👉网申时间（P5）：7月31日截止👉如何投递：🔎美团招聘#美团##大模型##北斗计划##美团校招##实习##AI#

一、模型核心能力评估1. 认知准确性   1.1 基础准确率       - 通用场景Top-1准确率＞82%（置信区间±2%）   1.2 领域专精度       - 医疗QA准确率≥89%（USMLE测试集）       - 法律条文解析准确率≥91%（Bar Exam基准）   1.3 抗幻觉指数       - TruthfulQA准确率＞65%        - 事实错误率＜3%（5000次对话统计值）2. 生成品质   2.1 语义相关度       - BERTScore＞0.85（阈值参考MS MARCO标准）   2.2 逻辑连贯性       - 人工评估8分制达6.5+        - 跨段落验证通过率＞80%   2.3 创新多样性       - Distinct-3＞0.45（开放域对话场景）       - 生成重复率＜15%（连续3轮对话）3. 交互流畅度   3.1 响应效能       - 端到端P95时延＜1.8s（含网络传输）       - 首token延迟＜400ms（视觉感知临界值）   3.2 多轮记忆       - 32k上下文窗口下话题保持率＞92%       - 实体记忆准确率＞88%（10轮对话测试）   3.3 容错机制       - 错误应答自主修正成功率＞70%       - 歧义澄清触发准确率＞85%4. 价值感知   4.1 任务达成率       - 工具类场景＞93%（如代码生成/文档摘要）       - 客服场景＞88%（含工单转接场景）   4.2 用户粘性       - 7日留存＞35%（工具类产品基准）       - 日均对话轮次＞5.2（社交类场景）   4.3 心智占位       - NPS净推荐值＞65（超越ChatGPT 45基准）       - 品牌提及率＞40%（未提示场景调研）5. 成本效益   5.1 推理经济性       - 7B模型单次请求成本＜$0.0008（动态量化后）       - 千次调用成本＜$0.8（考虑流量折扣）   5.2 资源利用率       - 动态批处理QPS＞60（A10 GPU基准）       - 显存占用＜12GB（INT8量化后）   5.3 冷启动优化       - 容器化部署＜25s（含模型预热）       - 自动扩缩容响应＜8s（突发流量场景）6. 场景适配   6.1 领域扩展性       - 新业务适配周期＜3人日（基于LoRA微调）       - 跨领域迁移准确率＞75%（少样本场景）   6.2 风险控制       - 敏感内容拦截率＞99.5%（AUC＞0.98）       - 合规审核通过率100%（GDPR/HIPAA场景）   6.3 商业转化       - 线索转化率提升＞15%（对比规则引擎）       - 人工替代率＞40%（客服场景实测）1️⃣技术验证阶段     对抗测试集验证         TruthfulQA/LAMBADA2️⃣用户体验验证     眼动实验+行为埋点      Hotjar/Mixpanel3️⃣业务价值验证     A/B测试+转化漏斗分析  Optimizely/GrowthBook指标健康度看板：技术指标权重40% | 体验指标30% | 商业指标30%异常波动阈值：单项指标周环比变化＞15%触发告警  #牛客激励计划#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #研发#  #面试#  #百度求职进展汇总#  #AI# #牛客AI配图神器#

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最近几日我正为一家正面欧美市场的公司的面试做准备，覆盖英格力每日都刻苦。当我洗浴时在浴室中，突然发现我的知识体系上空笼罩着一朵阴云 —-> 美团笔试时候抓狂的 AI 方向题目, 某图灵二面时面对 AI 方向的穷追猛打, 某北京小厂针对 DS 专门开的产品线......哦我的老天爷, 我不能再容忍这一切了!  我必须立即着手准备一批 AI 方向的训练集，并对基本概念发起扫盲运动.但看在天父的份上，这一切都得等到我完成那该死的毕业设计之后才能进行，这简直让人泪流满面 #春招##英语六级# #AI#

小鹏汽车内推码: DRBJP27 ，长期有效，可随时联系我帮查进度。投递链接: https://xiaopeng.jobs.feishu.cn/s/HU_jgC008EE小鹏起飞，新势力连续两个月排行第一！扩招6000人海量HC！  #小鹏# #校招# #春招# #社招# #自动驾驶# #算法# #AI# #人工智能#

1. 核心基础能力* 自然语言理解（NLU）与生成（NLG） 功能支撑：准确解析用户输入语义，生成流畅自然的回复。 技术示例：GPT-4、PaLM等通用生成模型，处理开放域对话。* 上下文理解与长期记忆 功能支撑：跨轮次跟踪对话历史，维持连贯性。 技术方案：扩展上下文窗口（如GPT-4 Turbo支持128k tokens），或通过向量数据库缓存历史对话。2. 交互进阶能力* 多轮对话管理（DST与策略控制） 功能支撑：管理对话状态（如预订流程中的时间/地点），动态调整回复策略。 实现方式：模块化架构（如Rasa框架）或端到端学习（如SGD数据集训练）。* 意图识别与槽位填充 场景应用：任务型对话（如查天气、订餐），精准提取用户需求参数。 技术工具：联合训练BERT+CRF模型，或使用Few-shot Prompting引导大模型。* 主动澄清与歧义处理 用户体验：对模糊查询（如“帮我订桌”）主动询问时间、人数等细节。 实现逻辑：基于不确定度阈值触发澄清机制，或模型生成追问式回复。3. 个性化与情感维度* 用户画像与个性化生成 数据驱动：基于历史交互学习用户偏好（如简洁回复或详细解释）。 技术整合：用户Embedding向量+大模型提示词定制（如“假设用户喜欢科技新闻，请生成回复”）。* 情感分析与共情回应 场景价值：在客服场景中检测用户情绪（如愤怒），调整回复语气。 技术方案：情感分类模型（如RoBERTa）+ 回复风格控制（如Constitutional AI约束）。4. 知识与应用扩展* 检索增强生成（RAG） 功能需求：回答实时信息（如新闻）或专业领域知识（如医疗建议）。 架构设计：Elasticsearch检索 + GPT-4生成，结合引用标注提升可信度。* 多模态交互 场景拓展：支持图像问答（如识别商品图片）、语音输入输出。 #AI#  #牛客激励计划#  #产品经理#   #聊聊我眼中的AI#  #如何判断面试是否凉了#  #24届软开秋招面试经验大赏# #牛客AI配图神器#

鼠鼠双非本硕，已经研二下了，硕士研究方向为图像算法，Python和Java都稍微会一点，但又说不上很会，很依赖AI，要靠AI给思路，再进行修改。算法没刷过，因为真不太会。八股还没开始背。实习的话，有过一段不知名的小厂开发实习经历。想问下前辈们，对于我这种代码功底稀烂的下半年秋招还可以考虑哪些岗位？还是应该继续梭哈一把Java开发这种？什么考公啊、体制内这些就免开尊口了，包考不上的，不在考虑范围内，还是想实际一点。#秋招##求职##双非硕士##校招##无实习如何秋招上岸##代码##AI#

🗣 招聘岗位:软件开发、AI工程师、算法工程师等🏁 base地：上海/杭州/北京/成都/西安/东莞等地👉 部门介绍：数字经济时代，算力就是核心生产力。在通用计算领域和人工智能计算领域，华为分别构建鲲鹏计算产业、异腾计算产业，并向业界全面开放鲲鹏全栈能力、异腾全栈能力，成为国家计算产业的核心生态和根技术，立足中国，走向全球。如果有感兴趣的同学请私聊我！期待大家的加入！#牛客AI配图神器##实习##AI#

投递岗位：AI算法工程师-计算机视觉方向一面①简历②one-stage和two-stage目标检测的区别③讲述过拟合和欠拟合并提出解决方法④小尺寸目标的检测有什么优化思路⑤手撕算法题：第一个是最长不重复子串，第二个是机器人移动。在一个一维区间上，机器人可以往左或往右走一步，如果在区间端点，则只能往右或往左移动一步。请问从起点i到起点j，固定移动步数为k，有几种方案⑥Python相关：第一个是[：：-1]的含义，第二个是lambda的含义，第三个是==和is的区别反问环节：面试官建议我尽量对自己工作的介绍再清楚一些，让不了解该方向的人也能快速了解。二面还没面~ #华为# #终端BG# #AI# #算法# #计算机视觉#