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【产品的交付模式正在重塑】一直以来,软件研发公司遵循"业务领域专家+专业产技团队"的交付模式:专家提炼行业知识,产品经理负责转化和评估需求,程序员负责代码实现。但是从今年开始,我们可以看到,这种模式正在被AI系统性重构:混合专家模型(MoE)动态组合领域知识,MCP协议连接不同数据源和工具和模型,推理模型最后实现需求到代码的端到端转化。【AI 是如何提效的?】大模型经过两年的发展,AI 在研发中扮演的角色经历了如下的演进过程:1. 初级阶段:两年前,我们借助GPT-3.5这种大模型解决研发遇到问题;2. 中级阶段:近一年,我们通过Claude3.7 等超长上下文推理模型和Cursor这种研发工具,解决大部分代码和需求的实现;3. 未来:不远的未来,AI将作为共同创造的伙伴,对行业或者业务领域带来价值重构。【双刃剑】AI 虽然可以带来工作效率的提升,但其实对使用者的能力要求也在快速演进:1. 两年前,一线公司校招的要求是会用 AI 工具,解决日常的单点问题;2. 近一年来,公司更希望能够员工通过AI 实现工作流程的深度提效;3. 效率提升的最后,必然会回归业务和商业模式的本质:重塑当前的业务模型甚至影响行业形态。一些原有流程会被颠覆或重建,一些新的需求和机会会被发掘。对企业主而言,效率的提升将会伴随着成本下降而转为利润。不幸的是,对打工人而言,能力要求的曲线将会变得异常陡峭:毕竟业务和商业模式的变革永远只会由极小部分人发起并完成。因此,社会的财富分配的差异可能也将越来越严重。当前已然可见一斑:少数的科技公司和精英团队即可撬动巨大的社会资源和投资杠杆。【谁会被替代?】最后,回到开头的问题,谁会被替代?讨论什么岗位会被替代可能本身就是伪命题,因为未来各个行业的交付模式会被人工智能深刻影响。19世纪纺织工人砸碎蒸汽机时,他们真正恐惧的不是机器,而是自己毕生修炼的肌肉记忆正在变得一文不值。历史总在证明:被替代的从来不是某个具体岗位,只是固守旧认知范式的人。
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美团大模型产品转正实习面经(已offer)先说结论:整体看美团的大模型产品面试非常偏技术导向,面试官的水平很高,对项目的技术细节和商业化思路追问的非常细致,面了50分钟左右;需要大家掌握基本的ai技术,对自己所做的业务细节有足够的了解、对未来商业化的路径有思考;我下面的面经拆解也会分成技术常识题和项目细节两个大部分一. 自我介绍在面美团的转正实习之前我只有一段中厂的ai产品实习,并不是很突出;所以我从经验(也就是过去的实习项目)和能力(自己的能力如何和ai产品对口)两个维度介绍了自己,面试官挺感兴趣的,所以后续问题基本是在追问这两个部分二. 项目细节题1. 你们业务这个垂类大模型是怎么训练出来的?垂类大模型主要解决什么问题? 垂类大模型是基于集团内的通用大模型微调的2. 你参与过模型训练吗?会觉得产品是算法工具人吗?产品视角你觉得能为模型训练贡献什么?3. 你提到你们项目目前还在探索商业化路径,那你觉得未来可能是什么盈利模式,或者说你觉得到底什么样的ai产品能赚到钱?4. 你怎么去定义badcase?标准是如何制定出来的?5. badcase的评估是你进行吗,还是有专门的外包团队?6. 了解自动化的ai-native评估方式吗?为什么你们不采用这种方式?7. 你们这个知识库主要场景是什么?传统的ai不能进行这样的知识问答吗?8. rag的流程是什么?9. rag的知识库来源是什么,其中你提到拆分逻辑,这个逻辑是怎么确定的?10. 如何优化rag里的badcase,提升rag效果?三. 技术常识题1. bert和transformer是什么,解释一下2. 为什么有这二者架构上的区别,使用场景上有什么不同?3. 大模型的大体现在哪些方面?4. 为什么传统ai没有像现在这样跑出来5. 为什么现在的ai都是一个字一个字蹦出来回答的6. 什么叫模型的过拟合?7. 你前面也提到dpo,dpo是什么?dpo和sft有什么区别?8. 什么业务该用大模型,什么业务该用小模型?9. 了解注意力机制吗?需要内推的小伙伴可以用下面的内推码哦美团2025届春季校园招聘暨2026届暑期实习(可转正)启动啦带【转正实习】的为26届暑期实习岗招聘岗位:技术类、产品类、商业分析类、零售类、运营类、设计类、市场营销类、职能类、金融类、销售、客服与支持类、综合类等工作城市:北京、上海、深圳、成都、香港、广州等诸多城市内推链接:https://zhaopin.meituan.com/m/campus?zp-from=hiring-campus-bole-elephant&staffSsoId=23765171内推码:RXB7BM8 (简历优先筛选,流程加速推进)#26实习##产品##产品面经##美团##美团内推##实习转正#
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