产品经理

大模型技术理解解释预训练(Pre- training)与微调(Fine tuning)的区别及适用场景什么是COT?有什么优势?如何缓解大模型的“幻觉”( Hallucination)问题?什么是 Agentic Workflows?什么是RAG?如何构建RAG?如何通过SFT优化大模型效果?产品设计与场景落地设计一个基于大模型的产品,说明核心功能与差异化优势。如何设计企业知识库问答系统的 Prompt模板?大模型在哪些场景中容易被垂直小模型取代?如何应对?如何通过用户反馈闭环优化大模型的输出质量?大模型如何与传统行业软件(如ERP、CRM)集成?在AI产品项目中,如何构建大模型效果的评测体系? #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#  #产品经理#  #AI产品经理# #牛客AI配图神器#

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#

#牛友职场人脉来了# 😵遇到很多迷茫的产品同学，想到以前疯狂海投的自己，所以逐字整理了一下个人的一些经验，希望可以帮到在找工作的同学😁此文Ai含量为0，可以放心阅读，直接从个人飞书文档复制过来的，所以格式可能不太好看。😇如果需要简历和面试辅导也可以私聊我，大家互相交流。🎊另外OPPO2026寻梦实习招聘启动，可扫描二维码填写我的内推码投递简历从0开始准备一场面试，笔者认为主要分为信息收集、简历准备、面试准备、面试应对、面试复盘以及谈薪与offer六个步骤一、信息收集1.1 说明信息收集是指对自己要投递的行业、公司、部门、岗位尽可能地进行全面而深入的信息收集和整理，了解其实际现状并对后续的步骤进行指导。1.2 目的通过信息收集使得自己的准备工作更加具有针对性，提升准备工作的产出投入比，从而提升自己的面试成功率。1.3 具体方法在确定目标公司的目标岗位后可以通过包括但不限于以下方式收集以下信息- 通过百度搜索、查看研报&财报等了解公司官方发布的信息，包括公司规模、公司定位、主营业务、发展现状和潜力、业务生命周期位置、所处供应链位置、上下游关系等信息，能了解多少就看多少，这个主要是为了对公司有一个大致的了解- 通过企查查&案件判决公示网站了解公司持股情况、代表的利益团体、法律纠纷- 通过脉脉查看公司和部门的舆论情况、员工评价、近期内部动态等- 通过Boss直聘等招聘网站了解公司的岗位招聘情况以及岗位描述，了解目标岗位明面上的具体要求- 通过和对接的hr询问该岗位招聘背景、入职后预期要求、工作上下游、上级、组织规模、上一任离职原因等信息- 通过牛客网站搜集该公司的面试体验和面试问题二、简历准备2.1 说明简历准备是要根据岗位要求判断出目标岗位需要具备什么素质的人员，然后根据判断出的结论定制化地设计自己的简历，而不应该像是记录流水账一样把自己的经历罗列在上面。同样的经历在面向不同的岗位时要着重表现出的素质是不一样的。例如同样是一段在校组织同学一起设计大学生创新创业项目并参加路演获奖拿到商务合作的经历，对于项目经理这个岗位要着重说明自己如何组织资源控制成本克服困难执行落地的，对于产品经理这个岗位要说明自己如何进行市场调研洞察到用户需求并落地的，对于市场来说要着重说明自己如何进行路演并维护商务关系拿到合作的。上述例子只是简单说明这个思路，在实际操作过程中还会因为公司、行业、岗位甚至公司文化的不同略有侧重，但无论如何一份简历应对各种岗位流水账式的简历制作方式是不可取的。另一方面面试过程中面试官通常会针对简历上描述的东西进行提问，因此通过有准备地设计简历可以在一定程度上引导面试官提问已经准备好的经历部分，提升自己的回答质量。除此之外简历的格式也十分重要，需要优先展示自己有优势的部分，同时重点展示总结性的结果性的内容，例如清华大学毕业的同学可以将教育背景放在最前面而普通中专生则可以把教育背景放在最后，一些结果性的例如“30w、50个、2w余人”则可以加粗展示，总结性的例如“法规制定：xxx”亦需要加粗显示。2.2 目的- 通过针对性的简历制作提升简历筛选的成功率，同时引导面试官询问已经准备好的部分，提升面试成功率- 优化简历格式展示提升hr和面试官的阅读体验2.3 具体方法- 基于前文的信息收集工作判断目标岗位要求针对性地提炼自己经历的匹配部分- 通过调整文档格式突出展示自己的匹配部分和优势点- 简历通过PDF输出，简历命名通常为“姓名-学校-目标岗位-电话”使得重要信息一目了然，若学校不具有优势则可略去- 简历风格应简洁大方，不应使用奇奇怪怪花花绿绿的简历模板- 个人信息只需要展示核心信息，包括姓名、手机、邮箱等，若颜值过关或证件照好看可附上照片，若岗位对性别有要求可附上性别，若岗位对政治身份有要求可附上，其他如籍贯、民族、qq号、微信号等信息无写必要三、面试准备3.1 说明在面试前需要针对面试进行准备，主要是围绕简历经历和公司岗位问题两个方面进行准备；而面试准备内容中部分是一次性的部分是持续性的。3.2 目的通过面试准备可以使得自己回答达到当前认知的最高水平，使得面试回答是有备而来而非freestyle，从而进一步提升面试成功率。3.3 具体方法- 准备自我介绍并熟练背诵，自我介绍不应该是流水账，而应该包含每件事情的起因经过结果，要体现自己的成长和能力，展示自己的优势。另外很多面试官喜欢就自我介绍中提到的点去问，因此可以刻意地在自我介绍里留下一些意犹未尽的点引导面试官提问，进入自己的答题舒适区。- 针对简历问题进行准备，例如简历上经历的开始原因背景、遇到的困难和解决方案、最终的收获和复盘、成果指标的计算方法和明细等- 针对岗位专业通用问题进行准备，以产品经理岗位为例就有为什么想做产品经理、如何看待这个岗位、自己做产品经理的优势、项目中遇到需求矛盾如何决策等- 针对个人特质和发展进行准备，如谈谈自己的优缺点、未来的职业发展规划- 针对公司或岗位的问题，如对xx公司的认识、对xx岗位的认识、如何看待xx行业、如何看待公司产品、公司产品出了xx问题你会如何应对等四、面试应对4.1 说明面试是求职阶段的重中之重，是决定能否拿到offer的关键阶段，前期所有的准备和铺垫都是为了在这个阶段充分展示自己的能力，厚积薄发取得面试官的认可，不因为非硬性问题影响自己的面试效果。在面试应对阶段通常是由自我介绍开始，然后不同的面试官会有不同的问问题的风格，有的会围绕着简历、有的会围绕着自我介绍、有的会直击业务，在听问题和回答问题时的思考尤为重要。4.2 具体方法- 自我介绍：如前文所述在自我介绍准备完成后需要熟练背诵达到脱口而出的效果，不再赘述- 问题原因揣测：针对面试官询问的问题不要一味问什么答什么，应该去思考面试官询问这个问题的根本目的是啥，这需要结合面试官的所处位置、公司现状、业务现状、岗位描述、岗位背景等等原因，猜测出目的后再回过头回答问题才能对症下药一击命中，打到面试官的心坎里面- 神态语气：面试中的语气、神态、表情、动作都是非常重要的，这也会直接影响到面试官的评价，简单来说需要构建面试官对自己的信任感，首先自己要坚定相信自己的回答或者观点，不能有犹豫、迷茫、畏缩的情绪，而要坦荡、坦然、自信，这样能大幅提升面试官对你的评价，这其中的心理暗示、眼神语气、时机把控都是玄妙至极，需要逐渐积累训练五、面试复盘5.1 说明在面试完成后不论成败都需要进行复盘，复盘要求不用非常严苛但做到都有收获即可，例如又收集了几个新的面试问题，或者是更新了自我介绍的版本，也可以是完善了准备问题的回答，也可以是了解到了某个企业的状态，总之让每一次面试之后自己都能更强，这样就能越面越强！5.2 目的复盘面试中的不足整理面试后的所得，提升自己各方面的水平5.3 具体方法- 面试训练：通过和朋友对练或者投递小公司面试来提升自己的面试技巧，熟悉面试状态，提升应变能力，巩固准备的东西，等到觉得时机合适再投递心仪的公司一举拿下- 复盘整理：面试复盘所得要及时整理到文档当中，时时轻拂拭勿使惹尘埃- 面试心态：由面试训练引出的话题，就是不要觉得面试是什么了不起的事情，面试就是一种对话一种学习，是和行业从业者的交流机会，抱着颗粒归仓证明自己和学习进步审视的态度去面试，不要紧张不要焦虑。六、谈薪与offer6.1 说明在面试成功之后就会进入到谈薪和offer环节，在这个阶段也不应该掉以轻心，因为进入公司之后可能会没有升职加薪的机会，因此尽可能地为自己争取到最高的薪资是非常重要的，坦率地说我在这方面也没有很多的经验，只能把我知道的一些点整理一下。6.2 目的争取更高的薪水和更好的福利待遇6.3 具体方法- 尽可能增加当前总包：在谈薪的事情之前的薪资水平是一个很重要的参考点，有的公司会卡涨幅比如25%或者30%，所以如果上一份工作薪资不高大概率会影响下一份工作的薪资。因此在计算当前薪资的时候要尽可能地把所有收入都加上去，除了正常的工资之外，年终奖（包括没有兑现的）、加班费、期权股票（可能存在的也要算）、福利、各种假期（比如有的公司有经期假）、年假天数（比如有的公司年假给得多）、下午茶、上下班时间等都可以算上来计算当前总包- 别的offer：如果手上有多个offer可以用别的offer来argue，争取更高的薪资- 了解目标岗位的工资水平：可以通过*******************等招聘平台发布的岗位预算、牛客网脉脉网上暴露的岗位薪资等信息来判断其薪资预算，然后在预算内尽可能争取薪资- 其他注意事项：公积金缴纳比例、上下班时间、周末节假日情况等#简历# #面试# #产品经理# #简历指导#

Agent（智能体）与LLM（大语言模型）的区别与联系1. Agent的定义Agent（智能体）是一种能够自主感知环境、制定目标、规划行动并执行任务的实体。它通常由多个模块组成，包括：1️⃣感知模块：接收输入（如文本、传感器数据）。2️⃣决策模块：基于目标或规则制定策略（可能依赖LLM或其他模型）。3️⃣记忆模块：存储历史信息或知识。4️⃣执行模块：调用工具或API完成任务（如搜索、计算、控制设备）。Agent的应用场景广泛，例如自动驾驶、智能客服、自动化流程等，强调主动性、持续性和环境交互能力。2. LLM的定义LLM（大语言模型）是一种基于海量文本训练的自然语言处理模型，核心能力是理解和生成文本。例如，GPT-4、Claude等模型擅长文本生成、问答、翻译等任务，但本质上是一个“静态”模型：被动响应：需用户输入触发，无法自主行动。1️⃣无记忆性：默认不保留上下文（需通过技术手段实现）。2️⃣无工具调用能力：需依赖外部系统扩展功能。3. 核心区别1️⃣自主性Agent能主动规划任务并调用工具（如API、搜索引擎），持续与环境交互。LLM仅被动响应用户输入，无法独立决策或执行动作。2️⃣功能范围不同：Agent是多模块系统，整合记忆、推理、工具调用等功能，适用于复杂任务链（如自动化流程）。LLM仅处理文本输入输出，需依赖外部系统扩展功能（如通过插件调用工具）。3️⃣架构与复杂性：Agent是系统级架构，包含感知、决策、执行等组件，需管理动态任务流程。LLM是单一模型，仅作为Agent的“语言处理模块”存在。4. 联系与协作1️⃣LLM可作为Agent的“大脑”：Agent常利用LLM处理自然语言理解、生成和简单推理，例如分析用户意图或生成回复。2️⃣Agent扩展LLM的能力：通过整合记忆、工具调用等模块，Agent使LLM突破纯文本交互的限制，例如AutoGPT调用搜索引擎或API完成任务。总结来说：Agent是“行动者”：具备自主性和系统性，能独立完成复杂任务。LLM是“语言专家”：专注文本处理，需依赖外部系统实现功能扩展。#牛客AI配图神器#  #面试#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #牛客激励计划#

#面试#  #秋招#  #春招#  #牛客创作赏金赛#  #产品经理#  #Ai产品经理#  #牛客激励计划# RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，通过检索相关文档来增强生成模型的能力。RAG的核心思想是在生成文本时，先检索与输入相关的文档，再基于这些文档生成回答。这种方法不仅依赖模型自身的知识，还能利用外部信息源，提升生成内容的准确性和丰富性。应用流程1. 输入处理：   - 用户输入问题或请求。   - 系统对输入进行预处理，如分词、去停用词等。2. 文档检索：   - 使用检索模型（如BM25、DPR）从外部文档库中查找与输入相关的文档。   - 检索模型根据输入与文档的相关性进行排序，返回最相关的文档。3. 生成回答：   - 将检索到的文档和用户输入一起输入生成模型（如GPT）。   - 生成模型结合输入和检索到的文档，生成最终回答。4. 输出结果：   - 系统将生成的回答返回给用户。   - 可根据需要提供检索到的文档作为参考。应用场景- 问答系统：通过检索外部文档生成更准确的回答。- 内容生成：在撰写文章或报告时，检索相关文献增强内容质量。- 客服系统：结合知识库生成更专业的回复。优势- 准确性：通过检索外部信息，减少模型生成错误。- 可解释性：提供检索到的文档，增强结果的可信度。- 灵活性：适用于多种任务，如问答、内容生成等。挑战- 检索质量：检索效果直接影响生成结果。- 计算资源：检索和生成过程需要大量计算资源。- 实时性：大规模文档库的检索可能影响响应速度。RAG技术通过结合检索和生成，提升了生成模型的性能，适用于多种应用场景，但也面临检索质量、计算资源和实时性等挑战。

1. 技术理解深度- 普通产品经理：侧重业务逻辑与用户体验，理解基础技术原理即可，如前后端协作。- AI产品经理：需深入掌握机器学习、深度学习等算法原理，了解数据预处理、特征工程、模型训练与评估等流程。2. 数据驱动程度- 普通产品经理：依赖用户调研与市场分析，数据用于验证假设。- AI产品经理：以数据为核心，需主导数据采集（如设计埋点方案）、清洗（处理缺失值与噪声）及标注流程（如医学影像的专家标注标准），且需评估数据质量对模型效果的影响。3. 开发流程- 普通产品经理：遵循传统敏捷开发，需求明确后推进开发（如功能优先级排序）。- AI产品经理：需管理不确定性较高的AI开发周期，例如：- 模型实验阶段：设计对比。- 迭代模式：采用「数据-模型-反馈」闭环。- 冷启动问题：规划数据积累策略。4. 风险评估维度- 普通产品经理：关注市场风险（如竞品功能）或技术实现风险（如开发周期延迟）。- AI产品经理：需额外应对：- 算法偏见：设计公平性评估指标（如不同性别用户的推荐覆盖率差异）。- 模型可解释性：在金融风控等场景需提供决策依据（如SHAP值分析）。- 数据合规：确保符合GDPR等法规（如用户数据的匿名化处理）。5. 协作团队角色- 普通产品经理：主要对接开发、设计、运营团队。- AI产品经理：需深度协同数据科学家（如特征选择方案）、算法工程师（如模型压缩部署方案）、数据标注团队（如制定标注SOP）。6. 效果评估指标- 普通产品经理：关注业务指标（DAU、转化率）。- AI产品经理：需兼顾技术与业务双重指标。 #聊聊我眼中的AI#  #牛客激励计划#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #AI产品经理# #牛客AI配图神器# #牛客AI配图神器#

面试时间线3.7    一面3.13  二面3.14 offer面试整体流程非常顺畅，体验也是最好的，比拼多多面试好太多了…公司规模很小，但是基本福利也都有岗位是自己最喜欢的ai产品经理工资比现在翻倍！五险一金入职就交领导正常，同事正常，入职就有年假地点还是所有面试的公司离对象公司最近的！开始租房啦～祝大家好运哦！ #春招#  #产品经理#  #上海#

基本信息：岗位：产品经理（B端）行业：电商（电子产品）小厂base：目前在云南，意向在上海工作时长：7个月学历：硕士由于多种原因，我在校招期间脑抽拒绝了教育头部互联网offer，后面未能成功进入其他中大厂，最终选择了一家不知名小厂的产品经理岗位。原本计划工作一年后跳槽，但最近因工作原因需要频繁与CEO接触，常常因为一些小事被狂喷。公司从上到下的领导都是白磷型人格，感觉整个公司都像是CEO的奴仆（甚至在公司打人），缺乏尊严，这让我实在难以继续待下去。然而，目前我只有7个月的工作经验，且工资流水较低，跳槽时选择范围很小。尽管我自认为能力尚，之前也有大厂关于Ai项目的实习经历，但口才一般，很希望有机会能够进入大厂发展。不知道uu们身边有没有类似成功的例子，或者经验分享，帮忙指点迷津，真的感激不尽 #产品经理#  #职场吐槽大会#  #携程#  #拼多多#  #美团#  #内推#