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一、训练范式与核心技术1. 强化学习主导- DeepSeek-R1基于大规模强化学习（RL）完成后训练，其强化学习训练占比超过95%，甚至存在完全依赖RL的DeepSeek-R1-Zero版本。- 传统指令模型（如文心、ChatGPT O1）则更依赖监督微调（SFT）和人类反馈的强化学习（RLHF）。2. 冷启动与多阶段训练- DeepSeek-R1通过引入高质量“冷启动”数据辅助初始阶段学习，并结合多阶段训练策略（如拒绝采样）提升推理能力。- 而指令模型通常直接从预训练模型通过SFT对齐人类偏好。二、能力与任务适配性1. 复杂推理能力- DeepSeek-R1专门针对数学推导、代码生成、逻辑分析等复杂任务优化，其推理过程中支持自我验证、错误检测及多路径探索。- 指令模型更侧重通用对话和指令理解，在复杂推理任务中表现较弱。2. 生成质量差异- DeepSeek-R1的纯RL版本（R1-Zero）存在生成内容可读性较低的问题，需通过混合训练策略改进，- 而指令模型因依赖SFT数据，输出更符合人类语言习惯。三、架构设计与成本效率1. 优化算法创新- DeepSeek-R1采用Group Relative Policy Optimization（GRPO）等新型RL算法，支持无监督条件下的推理能力进化。- 指令模型通常沿用PPO等传统RLHF算法。2. 成本优势- DeepSeek-R1在同等性能下成本比OpenAI o1系列低30倍，且在数学、代码基准测试中达到甚至超越Claude 3.5 Sonnet等模型。四、应用场景与合规性1. 垂直领域适配- DeepSeek-R1更适用于科研、金融等高精度推理场景，- 而ChatGPT O1等指令模型偏向通用客服、教育等泛化场景。 #产品经理#  #Ai产品经理#  #AI#  #牛客创作赏金赛#  #牛客激励计划#

#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#

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#

💼 AI产品岗简历潜规则淘汰率最高的两句话： ❌ “负责需求文档撰写” → 默认是打杂的 ❌ “跟进算法模型优化” → 默认是传话的通关密码：用黑话证明你是“懂技术+会忽悠”的六边形战士📝 2025简历必备技巧1. 项目背景： ❌ “提升用户满意度” → ✅ “解决LLM幻觉导致的信任崩塌”2. 技术关联： ❌ “配合算法优化” → ✅ “通过RAG架构降低30%的胡编乱造率”3. 数据呈现： ❌ “准确率提升5%” → ✅ “在token预算不变的情况下实现SFT收益最大化”4. 个人优势： ❌ “学习能力强” → ✅ “具备将Paperinsight转化为产品MVP的抽象能力”5. 职业规划： ❌ “深耕AI领域” → ✅ “探索小模型场景化与大模型泛化能力的帕累托最优” ✅ 数据蒸馏 ✅ 思维链涌现 ✅ 人类偏好对齐 ✅ 端到端pipeline ✅ 推理成本约束 ✅ 价值观 #产品经理#  #牛客激励计划#  #聊聊我眼中的AI#  #你的简历改到第几版了#  #最后再改一次简历# #牛客AI配图神器#

希望暑期前能找到实习呀！麻烦各位看看有没有修改的地方 #满分简历要如何准备？#  #产品经理#

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#

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#

大模型幻觉（Hallucination）是指模型生成与事实不符、缺乏依据或逻辑混乱的内容，其产生根源可从多个维度分析：数据驱动缺陷训练数据的噪声与偏见：大模型依赖海量互联网文本训练，而网络数据本身包含错误信息、主观偏见、过时知识甚至虚构内容。模型无法辨别数据真伪，可能将错误模式内化为“知识”。长尾知识覆盖不足：即使训练数据规模庞大，某些冷门领域或细节知识仍可能缺失。当模型被迫生成此类内容时，可能通过“脑补”填补空白，导致虚构。数据时效性滞后：模型训练存在时间差（如GPT-4数据截止到2023年10月），无法获取最新事件或研究成果，可能生成过时信息。概率生成的本质：模型通过最大化token预测概率生成文本，目标是“流畅合理”而非“真实准确”。当高概率路径与事实冲突时，模型优先选择语言连贯性。缺乏现实世界感知：模型仅学习文本间的统计关联，缺乏对物理世界、因果关系或社会常识的深层理解。例如，可能生成“太阳从西边升起”的合理句式，但违背常识。自回归生成误差累积：生成过程逐步依赖前文，早期错误（如错误的前提假设）会导致后续内容偏离事实，形成“幻觉链”。训练目标与评估偏差损失函数局限性：训练时以预测下一个token的准确性为目标，未直接优化事实正确性。模型擅长模仿语言模式，但缺乏事实核查能力。缺乏显式知识验证机制：传统架构未内置实时知识检索或逻辑推理模块，无法在生成过程中交叉验证信息真实性。应用场景的复杂性模糊性指令的过度泛化：当用户需求模糊（如“写一篇关于量子物理的论文”）时，模型可能虚构术语、引用不存在的文献以完成响应。对抗性提示诱导：特定提问方式（如“请描述历史上不存在的某场战争”）可能触发模型的创造性生成模式，混淆虚构与事实边界。缓解幻觉的常见策略知识增强：引入检索增强生成（RAG），实时调用权威数据库辅助生成。强化对齐：通过RLHF（基于人类反馈的强化学习）优化模型对“真实性”的偏好。不确定性标注：让模型主动标记低置信度内容，如“据某些资料显示…”。 #牛客激励计划#  #AI产品经理#  #产品经理#  #聊聊我眼中的AI#  #聊聊我眼中的AI#  #如果可以选，你最想从事什么工作# #牛客AI配图神器#

#简历被挂麻了，求建议#  #改简历#  #产品经理# #简历#佬们帮忙看看，弱bg+拖到3月中旬才开始投暑期，目前0面邀，节子全军覆没。求改简历🥹虽然菜菜的，但是也在努力（ps：这竞争力秋招还要卷产品么？在过往两段实习中，mt对我都蛮肯定的，自己也喜欢产品，但如果客观条件受限的话，死磕没意义。）

面试岗位：产品经理实习生面试：一面面试时间：2025/3/26 15.面试平台：飞书总体感受：面试过程中，我提了一嘴凡岛的产品kono，确实是我现在在用的洗发水，提了一嘴之后面试官笑了hhhh，我是以举例子说明的方式提及的，衔接的还算自然。问题：1. 技术背景为什么选产品经理方向？2. 产品经理比较核心的能力有哪些？了解过产品经理的产品方向吗？我个人比较喜欢的产品方向？未来打算进入到哪个方向？B端和C端，做需求的过程，最核心的区别是什么？3. 上段实习中有两个需求，一个是物品识别、一个是物品数量统计，讲“物品数量统计”这个需求从做需求分析，到需求方案，到后面的推进，讲一下整个需求是怎么做的？物品数量统计是基于订单统计吗？还是统计逻辑是什么？4. 在这个项目中，我做了哪些功能？设计逻辑是怎么样？有参与到方案和原型、文档、开发评审的处理吗？反问：1. 有幸进入的话，分工合作模式？2. 现在团队的阶段性目标？#非技术面试记录##凡岛##26届实习交流##产品经理#